Aprendizaje automático mejora la predicción de irradiancia en sistemas fotovoltaicos bifaciales

Investigadores de la Universidad Selçuk han llevado a cabo un estudio comparativo sobre la efectividad de seis algoritmos de aprendizaje automático en la predicción de la irradiancia en la superficie frontal y posterior de los paneles solares en sistemas fotovoltaicos bifaciales. El estudio, difundido por pv magazine Global, destaca la contribución de estas técnicas a la optimización del rendimiento energético.

La investigación evaluó el desempeño de los distintos algoritmos para pronosticar la irradiancia plana de matriz (POA) en ambas superficies de los sistemas bifaciales. Los hallazgos indican que el algoritmo Random Forest demostró ser el más preciso para la predicción en ambos lados de los paneles.

No obstante, el estudio también señala una dificultad mayor en la predicción de la irradiancia en la cara posterior de los módulos fotovoltaicos. A pesar de este desafío, la superioridad de Random Forest se mantuvo en todas las mediciones realizadas, consolidando su potencial para mejorar la eficiencia operativa y la planificación energética en instalaciones con tecnología bifacial.