Un trabajo premiado por la Cátedra ENIA-UPV ha creado un sistema capaz de analizar a gran escala el potencial solar fotovoltaico de un municipio. La metodología combina ortofotos de alta definición, archivos de puntos tridimensionales LIDAR e información catastral pública, junto con datos de generación energética de la herramienta web PVGIS.

La investigación integra diferentes softwares de visión artificial y tratamiento geoespacial para procesar la información. El resultado es una herramienta que identifica automáticamente las cubiertas urbanas más eficientes para producir energía renovable. Además, calcula la disposición óptima de los paneles según la radiación solar, las sombras, la inclinación y la orientación para maximizar la producción anual.

Según Vicent Botti, director de la Cátedra ENIA-UPV, la investigación demuestra que «la inteligencia artificial se consolida como la tecnología óptima para responder a los desafíos de las ciudades sostenibles» ante la complejidad de los problemas del cambio climático.

El estudio aborda el problema de la falta de superficies adecuadas para la energía solar urbana. En una aplicación en el barrio valenciano de Illa Perduda, se estimó una capacidad de generación de 4,45 GWh anuales. La investigación concluye que la inclinación ideal de los paneles se sitúa cerca de los 35 grados y que adaptarlos a la disposición arquitectónica puede ser más eficiente que una orientación puramente sur.