La predicción inmediata de irradiancia solar ha cobrado gran relevancia en el ámbito de la energía y la sostenibilidad, y el uso de aprendizaje profundo (deep learning) se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la precisión de estas proyecciones. En este contexto, el uso de imágenes del cielo, particularmente las capturadas por los imagers de todo el cielo, ofrece diversas oportunidades para optimizar los modelos de predicción. Este artículo examina tres enfoques distintos que integran estas imágenes en el proceso de ahora-casting de irradiancia, cada uno con su propia metodología y potencial de aplicación.
El primer enfoque consiste en la utilización de redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características directamente de las imágenes RGB crudas. Esta técnica permite al modelo aprender patrones visuales que pueden correlacionarse con la irradiancia solar, aunque el éxito de este método depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento, así como de la capacidad del modelo para generalizar en diferentes condiciones atmosféricas.
Un segundo enfoque se centra en la ingeniería de características en 2D, que se nutren de conocimientos específicos del dominio, como la segmentación de nubes y la determinación de las velocidades de movimiento de estas. Este método busca construir un mapa de características que resalte información relevante que una CNN puede utilizar para predecir la irradiancia. Al integrar estos mapas elaborados, el modelo se beneficia de una estructura de datos más rica que puede resultar en una mayor precisión de predicción.
El tercer método aborda la previsión mediante la agregación de los mapas de características en un formato de series temporales. Esta técnica se encuentra en línea con las tendencias actuales en modelización de datos temporales, permitiendo que el modelo capture no solo la situación actual, sino también patrones históricos que pueden influir en las mediciones futuras. Este enfoque, que utiliza series temporales como entrada, ha demostrado ser especialmente efectivo cuando se trata de prever datos con un horizonte temporal imediato de hasta 15 minutos.
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A medida que estos modelos evolucionan, es crucial continuar evaluando su desempeño a través de métricas bien definidas, como el error cuadrático medio y otros índices de habilidad que permiten juzgar su efectividad. La capacidad de innovar en el uso de imágenes del cielo para mejorar la precisión en la predicción de irradiancia no solo tiene implicaciones significativas para la planificación energética, sino que también promueve el desarrollo de sistemas más sostenibles, alineados con las tendencias actuales en inteligencia de negocio y análisis de datos.
