Un mapa georreferenciado que identifica las mejores formas de autoconsumo energético en edificios. No es un proyecto, sino que ya está en marcha y se llama  ENERMAP. Esta herramienta permite comparar las medidas llevadas a cabo en otras regiones europeas y estudiar si es posible realizarlas en cada una de las regiones. Por el momento, contiene alrededor de cien buenas prácticas financiadas con fondos públicos, pero no se descartan más incorporaciones.

Las ventajas de tener a disposición esta herramienta residen, primero, en que se pueden observar los proyectos que se han realizado en otras regiones. De este modo, es posible estudiar si existe la posibilidad de transferirlas o replicarlas; segundo, se pueden comprobar las políticas de apoyo existentes en otros países y analizar si sería España, por ejemplo, capaz de implementarlas, o no.

No obstante, este herramienta no se puede modificar, ni permite hacer cálculos. Su función es ubicar las prácticas identificadas en el proyecto en las siete regiones que forman parte del mismo.

Extremadura, comprometida

Llama la atención que en España sólo se puedan comparar edificios de autoconsumo en Extremadura. Sin embargo, eso no significa que sea la única comunidad autónoma que aplica este tipo soluciones. En realidad, el motivo por el que se han identificado sólo edificios de autoconsumo en esta región, en el caso del mapa español, es porque la actividad se ha llevado a cabo en el marco de un proyecto europeo interregional, donde la comunidad autónoma que participa es Extremadura. Es decir, no estaba en el ámbito de este trabajo identificar el resto de edificios de autoconsumo que existe en España.

De hecho, desde ENERSELVES, puntualizan que no consideran que la política de eficiencia energética extremeña sea mejor que en el resto de España. “Aunque Extremadura sí que es una región muy comprometida con la transición hacia una economía baja en carbono, y la eficiencia energética así como la integración de renovables es sus edificios públicos es ahora una prioridad”, puntualiza, Rachel Tully, project manager de ENERSELVES.

No obstante, sí es posible que Extremadura gane más presencia en el mapa, ya que la región trabaja en este momento en la integración de energías renovables en muchos de sus edificios, por lo que no descartan que, pronto, se puedan producir nuevas incorporaciones. Y es que Extremadura tiene abierta una línea de actuaciones de eficiencia energética e integración de renovables en edificios.

Una docena de ejemplos en España

De los casi cien ejemplos que podemos encontrar en el mapa, doce se encuentran Extremadura. Entre los ‘elegidos’ se encuentra El Raposo Hotel & Spa, con la instalación de una caldera de biomasa de 220 kW. La vida útil de la caldera es de 20 a 30 años. Cuando se instaló la caldera de biomasa, se utilizaron astillas de madera forestal, pero se ha remplazado por cáscara de almendra debido a las ventajas de esta materia prima.

El coste de la materia prima de biomasa es de 9.900 euros anuales. No obstante, el ahorro mínimo al año alcanza los 38.000 euros, lo que reduce el periodo de amortización a menos de tres años. Además, se evitan la emisión de 550 toneladas de CO2 a la atmósfera.

Otro de los incluidos es el Centro Integral de Desarrollo VillaFranca de los Barros, en este caso con un sistema fotovoltaico, que cuenta con una potencia instalada de 6,25 k/Wp, repartidos en 25 paneles. Los paneles están situados hacia el sur, con una inclinación de 30º, para aumentar su producción. 

En total, su producción alcanza los 10.034,38 kW/h al año. Dispone, además, de un sistema de seguimiento y control, que permite manejar de forma adecuada la instalación, la producción y la facturación, una mejora de mantenimiento y adviertencia en caso de fracaso o revisión

Iniciativa, marcada por el momento

Respecto al momento escogido para presentar el mapa, lo cierto es que la iniciativa llega marcada por el proyecto que lo acoge: Interreg Europe, que se acerca al final de su primera fase y el trabajo de identificación ya está hecho. En adelante, “cada región debe definir su plan de acción”, explica Tully. Para conseguirlo, matiza la project manager, “es necesario una cooperación interregional para ver qué se puede transferir o no”.

No obstante, la project manager de ENERSELVES Project explica que con la reciente eliminación del conocido como ‘impuesto al sol “hay que hacer hincapié en los múltiples beneficios que tiene y en cuáles son las mejores acciones para promoverlos en nuestra sociedad y más concretamente en nuestra región”.

Respecto a los criterios para identificar las buenas prácticas más adecuadas a las circunstancias locales y regionales por cada uno de los socios, se escogieron inmuebles en función de las mejoras en cuanto a eficiencia energética e integración de energías renovables. Es decir, la reducción de emisiones de CO2, el ahorro energético, la creación de conciencia entre los usuarios sobre los beneficios de las energías limpias, así como la transferibilidad entre regiones.

Una de las condiciones para formar parte de este mapa era haber recibido financiación pública. De nuevo una puntualización: “Habrá casos muy buenos en el ámbito privado, pero el programa exige que haya financiación pública, al menos en una parte”, matiza Rachel Tully.

Recopilación de buenas prácticas

La idea de la creación de este mapa  surgió hace un año, según explica Rachel Tully. Su origen hay que buscarlo en otro proyecto de Interreg Europe liderado por Agenex, en concreto de FINERPOL, donde se compartían buenas prácticas de instrumentos financieros para rehabilitaciones energéticas en edificios. Debido al éxito de ese programa, decidieron extrapolarlo a la integración de energías renovables para autoconsumo.

En cuanto a la manera en la que se recopiló toda la información que ha sido necesaria para crear la herramienta, dentro del programa Interreg Europe, ENERSELVES una de las actividades previstas, dentro de la primera fase, era una recopilación de buenas prácticas. En el programa participan siete regiones europeas con el objetivo de promover “mejores políticas para el autoconsumo renovable en edificios”, lo que incluye analizar cuáles son las tecnologías con más eficientes. Para ello, se estudiaron varias intervenciones llevadas a cabo en cada una de las regiones. Así, cada socio proporciono a Agenex, líder del proyecto, unas 15 prácticas.

La adopción de energía solar fotovoltaica se encuentra en un momento de crecimiento a nivel mundial. Ello se debe, por un lado, a que su instalación reduce los costes de la factura energética y, por otro lado, a los beneficios medioambientales que implica su implementación. Esta penetración de los recursos de energía solar ha provocado que la red eléctrica en Estados Unidos también experimente una transformación hacia una red de energía más limpia. En este contexto, unos estudiantes de la Universidad californiana de Stanford se dieron cuenta de que no existe una base de datos completa que contenga la ubicación precisa así como la información referente al tamaño de este tipo de instalaciones en el país.

Se trata de una situación que, en su opinión, dificulta el monitoreo y la operación de la red eléctrica. Por otro lado, detectaron que los análisis socioeconómicos actuales sobre la adopción de energía solar en Estados Unidos se basaban en datos de regiones específicas o de grupos limitados de residentes. Para los investigadores, dada la heterogeneidad a nivel nacional, las conclusiones extraídas de dichas muestras locales podían resultar ser engañosas tanto para los responsables políticos, como para las empresas solares.

Base de datos para investigar

De este modo los investigadores estadounidenses se pusieron manos a la obra y crearon DeepSolar, lo que les ha permitido descubrir que el país norteamericano alberga más paneles de lo que se imaginaban sus habitantes. Para obtener las cifras lo más exactas posibles, los científicos de la Universidad de Stanford analizaron más de mil millones de imágenes satelitales de alta resolución con un algoritmo de aprendizaje automático e identificaron casi todas las instalaciones de energía solar en los 48 estados contiguos del país. El análisis encontró 1,47 millones de instalaciones, que es una cifra mucho más alta que las estimaciones previamente realizadas. Los científicos padres de este algoritmo consideran que es un trabajo que habría llevado “años de tecnología completa”, mientras que DeepSolar lo hizo en un mes.

DeepSolar ha sido aprovechado para la construcción de una base de datos de instalaciones solares completa que cubre los 48 estados contiguos de EEUU. En esta base de datos se puede encontrar información de la ubicación del panel, el tipo de panel solar, es decir, si es o no de uso residencial, su tamaño. Finalmente, DeepSolar pudo identificar correctamente una imagen que contenía paneles solares el 93% de las veces y se perdió alrededor del 10% de las imágenes. No obstante, para los creadores de este analizador, DeepSolar es más preciso que los modelos anteriores.

Antecedentes: el Proyecto OpenPV

Pero el trabajo no está terminado. El objetivo ahora es que este conjunto de datos se actualice constantemente de manera que se pueda generar un historial de tiempo de las instalaciones solares, además de aumentar la cobertura, para que los estados no contiguos de EEUU también puedan disponer de una contabilización de sus sistemas solares.

Los creadores de esta herramienta dicen ofrecerla como una base de datos disponible públicamente para investigadores, empresas de servicios públicos, desarrolladores de energía solar y formuladores de políticas para descubrir los patrones de la actividad solar, construir modelos económicos y de comportamiento integrales y, en última instancia, respaldar la adopción y administración de la electricidad solar.

Si bien es cierto que existían antecedentes de intentos para conseguir una base de datos de proyectos solares a gran escala. Es el caso del Proyecto OpenPV, un programa de colaboración entre el Gobierno, la industria y el público que trata de desarrollar una base de datos completa de instalaciones fotovoltaicas para Estados Unidos. La diferencia con DeepSolar reside en que OpenPV se ha basado en encuestas voluntarias.

Los padres de DeepSolar celebran que su proyecto da la posibilidad de disponer de imágenes satelitales de alta resolución que cubren la mayor parte de EEUU, y que se actualiza anualmente, ofrece una “rica fuente de datos” para recopilar información sobre las instalación solares.

La base de datos resultante de este trabajo cuenta con instalaciones de paneles solares residenciales, pero también con las instalaciones que se han realizado en los techos de las empresas y  grandes plantas de energía solar que son propiedad de los servicios públicos. Sin embargo, los científicos de Stanford provocaron que DeepSolar se saltara las áreas menos pobladas, ya que, según explican, es más posible que los edificios en áreas rurales no tengan paneles solares, o, en caso de que los tengan, es posible que no se encuentren conectadas a la red. Así, los científicos estimaron que el 5% de las instalaciones solares residenciales y comerciales se encuentra en las áreas que no han sido cubiertas.

Respecto a la utilidad de estos datos, desde DeepSolar tienen la certeza de que podrían ser útiles para empresas de servicios públicos, reguladores, comercializadores de paneles solares y otros. “Saber cuántos paneles solares hay en un vecindario puede ayudar a una compañía eléctrica local a obtener un equilibrio entre la oferta y la demanda”, explican.

Problema de ingresos económicos

De los resultados se desprenden también los impedimentos para el despliegue solar. Así, los investigadores anotaron que cuando los ingresos superan los 150.000 dólares al año, el dinero deja de desempeñar un papel importante a la hora de tomar la decisión de instalar un panel fotovoltaico o no. Por el contrario, los hogares de bajos y medianos ingresos no suelen instalar sistemas solares, incluso en el caso de habitar en un área donde resulte más rentable a largo plazo. Por ejemplo, en zonas con mucha luz solar y tarifas de electricidad relativamente altas, los ahorros en la factura de servicios públicos serían superiores al costo mensual del equipo. Sin embargo, para los investigadores, la dificultad que se encontrarían los hogares con bajos y medios ingresos para asumir el coste inicial, impide que se realice este tipo de instalaciones. Por ello, los científicos consideran que este tipo de datos podría servir a los instaladores para desarrollar nuevos modelos de financiación capaces de satisfacer a esta población de bajos y medios ingresos.

Para superponer los factores socioeconómicos, los miembros del equipo utilizaron datos disponibles públicamente para los tramos del Censo de EEUU. En promedio, estos tramos tratados cubren alrededor de 1.700 hogares cada uno, aproximadamente la mitad del tamaño de un código postal y aproximadamente el 4% de un condado típico de los Estados Unidos. Y desenterraron otros aspectos. Por ejemplo, una vez que la penetración solar alcanza un cierto nivel en un vecindario que despega, no es sorprendente. Pero si un vecindario tiene una gran desigualdad de ingresos, ese activador a menudo no se enciende. Usando datos geográficos, el equipo también descubrió un umbral significativo de cuánta luz solar necesita un área determinada para desencadenar la adopción.

No obstante, buscar las razones de por qué no se adopta este tipo de sistemas no es la labor de los científicos. “Encontramos algunas ideas, pero es sólo la punta del iceberg de lo que creemos que otros investigadores, empresas de servicios públicos, desarrolladores de energía solar y responsables políticos pueden descubrir”, explica uno de los responsables del proyecto, el catedrático Aron Majumdar. “Estamos haciendo esto público para que otros encuentren patrones de despliegue solar y construyan modelos económicos y de comportamiento”, concluye el científico.