Una investigación que utilizó imágenes satelitales para identificar paneles solares en 48 estados del país dio con un resultado mayor de lo que esperaba, cerca de 1,47 millones de instalaciones, según da cuenta hoy la Universidad californiana de Stanford.
El estudio analizó imágenes de alta resolución mediante un algoritmo para ubicar los paneles fotovoltaicos y consiguió una valiosa información para el manejo del sistema de suministro de energía eléctrica estadounidense.
«Pudimos usar avances recientes en la información automatizada para saber dónde están todos estos activos», explicó Ram Rajagopal, profesor asociado de Ingeniería Civil y Ambiental de Stanford y supervisor del proyecto.
Rajagopal destacó que el análisis permite «generar ideas sobre a dónde se dirige la red (de energía solar) y cómo podemos ayudarla a llegar a un lugar más beneficioso».
La información obtenida es importante para las empresas de servicio de energía, las entidades reguladoras y las empresas de mercadeo de paneles solares, entre otras, anotó el investigador.
Los resultados fueron Obtenidos a través del programa de aprendizaje automatizado DeepSolar mostraron que el ingreso económico es un factor clave para la instalación de los paneles solares, «aunque sólo hasta cierto punto».
Así, cuando el ingreso familiar anual supera los 150.000 dólares, deja de tener importancia la decisión de instalar la energía natural, expuso el informe.
Por otra parte, se encontró que en los hogares «de ingreso bajo y mediano no son frecuentes las instalaciones de los sistemas solares, a pesar de estar en áreas donde hacerlo es rentable a largo plazo».
En zonas con abundantes horas de sol y tarifas eléctricas altas, los ahorros mensuales de energía exceden el costo mensual del equipo y, sin embargo, las familias de ingresos bajos y medios no adquieren la tecnología, presumiblemente por el alto costo inicial, explica el análisis.
Si los proveedores de los sistemas solares tienen este factor en cuenta, podrían diseñar modelos económicos que se ajusten a las posibilidades de estos hogares, anotó el reporte.
DeepSolar empleó un mes para analizar las características -como color, textura y tamaño- de las cerca de 1.000 millones de imágenes satelitales y ubicar las instalaciones solares, lo que hubiera tomado años sin el uso de esta tecnología, anotó Zhecheng Wang, ingeniero civil y ambiental y miembro del estudio.
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