Un treball premiat per la Càtedra ENIA-UPV ha creat un sistema capaç d’analitzar a gran escala el potencial solar fotovoltaic d’un municipi. La metodologia combina ortofotos d’alta definició, arxius de punts tridimensionals LIDAR i informació cadastral pública, juntament amb dades de generació energètica de l’eina web PVGIS.

La investigació integra diferents softwares de visió artificial i tractament geoespacial per processar la informació. El resultat és una eina que identifica automàticament les cobertes urbanes més eficients per produir energia renovable. A més, calcula la disposició òptima dels panells segons la radiació solar, les ombres, la inclinació i l’orientació per maximitzar la producció anual.

Segons Vicent Botti, director de la Càtedra ENIA-UPV, la investigació demostra que «la intel·ligència artificial es consolida com la tecnologia òptima per respondre als desafiaments de les ciutats sostenibles» davant la complexitat dels problemes del canvi climàtic.

L’estudi aborda el problema de la falta de superfícies adequades per a l’energia solar urbana. En una aplicació al barri valencià d’Illa Perduda, es va estimar una capacitat de generació de 4,45 GWh anuals. La investigació conclou que la inclinació ideal dels panells se situa prop dels 35 graus i que adaptar-los a la disposició arquitectònica pot ser més eficient que una orientació purament sud.