Investigadores del Instituto de Energía Solar, de la Universidad Politécnica de Madrid, han desarrollado una metodología novedosa que permite identificar rutas de conducción energéticamente óptimas para vehículos eléctricos con módulos fotovoltaicos integrados
La estimación del recurso solar es fundamental para un sistema fotovoltaico y se vuelve especialmente laboriosa para los sistemas de módulos fotovoltaicos integrados en vehículos al tratarse de sistemas móviles. En un entorno urbano es aún más relevante debido a la gran cantidad de obstáculos que causan sombreado y a que el perfil de sombreado cambia a medida que el vehículo se mueve.
Una investigación realizada por un equipo de investigadores del Instituto de Energía Solar (IES) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) ha creado una metodología para evaluar el recurso solar en los vehículos con tecnología fotovoltaica integrada mediante el análisis de imágenes y la detección de condiciones de sombra a lo largo de las rutas de conducción. Los resultados del trabajo ofrecen una herramienta práctica para la movilidad sostenible y la integración de las energías renovables.
Las estadísticas europeas de movilidad muestran que el número de desplazamientos urbanos europeos −viajes de menos de 100 km dentro de la misma zona urbana− representa una proporción sustancial de la movilidad diaria de corta distancia. En un día normal (laboral o no laboral) las personas recorren hasta 19 km y lo hacen mayoritariamente en coche como conductor o pasajero. La creciente flota de vehículos eléctricos hace que la integración de la energía fotovoltaica en las superficies de los vehículos sea relevante para el futuro de la movilidad, ya que la autonomía solar añadida del vehículo podría cubrir una gran parte de las necesidades de movilidad en función del modo de transporte.
Un esfuerzo pionero en investigación, llevado a cabo por investigadores del IES-UPM, ha presentado un enfoque innovador para evaluar la viabilidad del recurso solar en entornos urbanos, especialmente para la tecnología fotovoltaica integrada en vehículos eléctricos. La metodología aborda las complejidades generadas por los efectos de sombreado dinámico debido a obstáculos circundantes y movimientos del vehículo.
Esta técnica innovadora aprovecha servicios de mapeo de imágenes de calles, como Google Street View, para capturar imágenes específicas de ubicaciones. Al proyectar posiciones solares en estas imágenes y utilizar algoritmos de detección de obstáculos, el estudio identifica con precisión las condiciones de sombra o luz solar para los vehículos a lo largo de sus rutas.
Los resultados no solo facilitan cálculos precisos de irradiancia solar, teniendo en cuenta las componentes directa y difusa, sino que también permiten identificar rutas de conducción energéticamente óptimas. Esto tiene implicaciones profundas para optimizar algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia del convertidor de potencia que conecta el sistema fotovoltaico con el resto del vehículo y mejorar el rendimiento de sistemas de módulos fotovoltaicos integrados en vehículos en entornos urbanos.
Como señala Rubén Nuñez, investigador del IES-UPM que ha formado parte del equipo de trabajo, “esta investigación promete un futuro energético sostenible, proporcionando información valiosa para urbanistas, responsables de políticas energéticas y fabricantes de vehículos, con la visión de sistemas de transporte urbanos más verdes y eficientes”.
Este trabajo, además, complementa otras actividades del grupo de los investigadores dirigidas a entender bien cómo se comportan los módulos fotovoltaicos en vehículos que, por ser parte de la carrocería de un vehículo, tienen una forma curva, a diferencia de los módulos fotovoltaicos convencionales planos. En este sentido, para poder caracterizar correctamente módulos curvos se requiere de instrumentación específica como el simulador solar colimado que ha sido recientemente desarrollado por el grupo.
Referencia bibliográfica: Nuñez, R., Muñoz, A., San Jose, L., Macias, J., Herrero, R., Antón, I., 2023. Estimation of Solar Resource for Vehicle-Integrated Photovoltaics in Urban Environments Using Image-Based Shade Detection. Optics Express Vol. 31, Issue 21, pp. 34240-34251 (2023) https://doi.org/10.1364/OE.496856
Vallerotto, G., Martín, F., Macías, J., Herrero, R., San José, L.J., Askins, S., Núñez, R., Domínguez, C., Antón, I., 2023. Collimated solar simulator for curved PV modules characterization. Solar Energy Materials and Solar Cells Volume 258, 2023, 112418. https://doi.org/10.1016/j.solmat.2023.112418
