Investigadores del IUSIANI analizan las mejoras en la detección de sombras para su uso en modelos numéricos de radiación solar.

Publicado; 12 Enero 2018 A las; 15:27

Resultado de imagen de radiación solar.

Seis investigadores del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en la Ingeniería (IUSIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), junto a un investigador de la Universidad de La Laguna han publicado un artículo de investigación en una revista internacional en el que analizan las mejoras en la detección de sombras para su uso en modelos numéricos de radiación solar.

Los investigadores de la ULPGC Felipe Díaz, Hendrix Montero, Gustavo Montero, Eduardo Rodríguez, Luis Mazorra y Albert Oliver, junto a Daniel Santana, de la ULL, señalan en su trabajo que los modelos numéricos de radiación solar son muy útiles para la determinación de zonas interesantes para el uso de aprovechamientos solares, y facilitan la estimación de la producción de energía eléctrica con origen solar.  Estos modelos necesitan la implementación de un método preciso para determinar sombras proyectadas en el terreno o en colectores solares.

El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología para detectar las sombras en un terreno particular. El artículo aborda la detección de sombras proyectadas por la orografía y las causadas por las nubes, y presenta importantes mejoras en la metodología propuesta en trabajos previos. El dominio es la superficie del terreno discretizada utilizando una malla adaptativa de triángulos. Un triángulo de terreno estará bajo sombras proyectadas cuando, mirando la malla desde el Sol, puedes encontrar otro triángulo que cubre todo o parcialmente al primero.

El coste computacional de este procedimiento es muy alto en orografías complejas como la de Canarias, por lo que se desarrolló una nueva metodología. Ésta incluye un sistema de filtrado para identificar qué triángulos son los que probablemente se sombrearán. La detección de sombras generadas por nubes se logra mediante un algoritmo que utiliza imágenes de satélite. En este documento, se han utilizado imágenes de Landsat 8. El código fue hecho en lenguaje de programación python. Finalmente, los resultados de ambos enfoques, las sombras generadas por la orografía y las generadas por las nubes, se pueden combinar en un mapa. Todo el problema ha sido probado en Gran Canaria y Tenerife (Islas Canarias, España) y en las montañas de Tatra (Polonia y Eslovaquia).

Esta investigación aporta varias mejoras frente a métodos de detección de sombreado basados en horizontes de sombra a partir de mapas de elevación digital que usan puntos, ya que este método trabaja con superficies (triángulos) que proyectan sombras. Para evitar el elevado coste computacional se ha realizado un filtrado múltiple escalonado de los triángulos de la malla adaptativa del dominio, que ha resultado tremendamente eficaz. Además, se ha incluido un sistema de detección de sombras producidas por nubes basado en imágenes satelitales, que completa la metodología y mejora mucho la estimación de la radiación solar sobre terrenos y/o captadores solares.

Los investigadores consideran que el recurso solar, tristemente aún infrautilizado en Canarias, está llamado a ser una de las fuentes energéticas más importantes para nuestra Comunidad. El Sol no sólo nos puede resultar útil para el turismo.

La revista donde se ha publicado es la Applied Mathematics and Computation, de Elsevier. Es una revista internacional con índice de impacto (JCR) considerada como de las más importantes a nivel internacional en el ámbito de las Matemáticas Aplicadas (Matemáticas aplicadas a otras Ciencias), y clasificada como de primer cuartil (Q1) desde el año 2010, de forma consecutiva.