Los polígonos industriales representan posiblemente las áreas de los entornos urbanos con una mayor superficie de tejados disponible que puede ser aprovechada para la instalación de paneles solares. En el presente trabajo se desarrolla un sistema de análisis del potencial solar de las cubiertas de estos edificios para la generación de energía. Este estudio forma del proyecto gSolarRoof del grupo de Tecnologías de la Información Geográfica y Energías Renovables del CIEMAT que, en colaboración con Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Diseño Industrial (UPM), han desarrollado una línea de investigación dirigida a evaluar la capacidad de los diferentes entornos urbanos para incorporar la energía solar como parte de la planificación urbana cuyo objetivo es el ahorro y la eficiencia energética. El estudio se basa en el levantamiento de un modelo tridimensional construido a partir de una nube de puntos LIDAR complementado con la información de la zona disponible en diferentes bases de datos geográficas. El conjunto de datos obtenido se integra en un modelo (implementado con ModelBuilder), en el que se establecen las variables que influirán en el emplazamiento de los paneles solares y la energía generada, considerando la estructura de la zona urbana, la radiación solar recibida en los tejados y la tipología de las naves industriales. Además, el estudio se asigna un papel importante a la representación y la difusión de la información. Utilizando como soporte el geoportal web de ArcGIS Online se crean los mapas con los resultados obtenidos para ayudar a los usuarios a visualizar los datos, realizar consultas y compartir la información de una forma sencilla.

1. ESTIMACIÓN DEL POTENCIAL
FOTOVOLTAICO EN POLÍGONOS
INDUSTRIALES
Ana María Martín Ávila
UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
Javier Domínguez Bravo
CIEMAT
Julio Amador Guerra
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID

2. 1. CIEMAT.
2. Fuentes de datos consultadas.
3. Aplicaciones de ArcGIS utilizadas en el análisis.
4. Presentación de los resultados con ArcGIS Online.
5. Conclusiones.
AGENDA
2

3. CIEMAT

4. Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas
CIEMAT
4

5. Sistema de Información Geográfica para
la electrificación rural mediante la
integración de energías renovables.
Grupo de Tecnologías de la Información Geográfica y Energías Renovables
gTIGER
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
Desarrollo de modelos geográficos para
la explorar la posibilidad de instalar
sistemas solares en espacios urbanos.
Intigis gSolarRoof
5

6. Aplicaciones
Polígonos Industriales
6

7. Fuentes de datos consultadas

8. Nubes de puntos LIDAR
Plan Nacional de Ortofotografía Aérea
(PNOA)
Instituto Geográfico Nacional
IGN
8

9. Portal de la Dirección General del Catastro
Servicios Catastrales
Cartografía catastral vectorial rústica y urbana
Distribución de los edificios
Información pública asociada a las parcelas catastrales
9

10. Servicios Web
Bases de datos de datos de radiación solar
SoDa
Solar Services for Professionals
Da acceso a servicios web de información
relacionada con la radiación solar y su uso
PVGIS
Photovoltaic Geographical Information System
Evaluación de recursos solares y rendimiento de la
tecnología fotovoltaica
10

11.  Infraestructuras de datos
espaciales (IDEs) de las
Comunidades Autónomas e
instituciones.
 Bases de datos de los
Ayuntamientos o planes de
ordenación urbana.
 Información de empresas y
particulares siempre con la
correspondiente autorización
de los mismos.
IDEs
Otras bases de datos regionales y comarcales
11

12. Aplicaciones de ArcGIS
utilizadas en el análisis

13. Descripción
ArcGIS en el proyecto
ArcGIS
Programación con
python para crear
procesos específicos
del modelo.
ModelBuilder para
automatizar
procedimientos de
análisis complejos.
Herramientas para
el análisis.
Tratamiento y edición
de los datos.
13

14. Herramientas de edición y visualización
Tratamiento de los datos LIDAR
LAStools Procesado y clasificación
de nubes de puntos
LIDAR. LAS Dataset
Toolbar
Visualización de los puntos LIDAR
y edición utilizando vistas de
perfiles de los datos.
14

15. El análisis realizado se basa
principalmente en un modelo
urbano generado a partir de
los datos LIDAR.
Crea un ráster con los valores
de elevación de los puntos
LIDAR.
Conversión de LAS Dataset a ráster
Generación del Modelo Digital de Superficie (MDS)
15

16. Pendientes Orientaciones
Herramientas de análisis de superficies
Análisis de la forma de los tejados
La situación óptima de los módulos fotovoltaicos
permitirá maximizar la energía captada a lo largo
del año.
16

17. Tejados planos
Los módulos se instalan sobre una
estructura con una inclinación y orientación
que maximice su eficiencia.
Tejados inclinados
La posición de los módulos la determinan
la inclinación del tejado, situándose en las
zonas con menores pérdidas de energía.
Herramientas de análisis espacial
Superficie potencial de captación
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18. La superficie de los tejados no debe estar
afectada por las sombras en las cuatro
horas centrales del día.
Herramienta HillShade
Zonas de los tejados sombreadas
Utilizando datos anuales de la posición del
Sol determina la evolución de las sombras
a lo largo del año.
18

19. Herramientas de Radiación Solar
Radiación solar incidente sobre los tejados
Características
 Configuración del periodo de
tiempo por meses.
 Parámetros topográficos.
 Parámetros relacionados con las
condiciones atmosféricas:
Proporción difusa.
Transmisibilidad.
19

20. Resultados
Potencial fotovoltaico
20

21. Presentación de los resultados
con ArcGIS Online

22. Para la publicación de los
datos geográficos el visor
gSolarRoof de polígonos
industriales está
instalado en la plataforma
ArcGIS Online.
Ha sido diseñado con Web
AppBuilder utilizando las
plantillas disponibles para
configurar el mapa, los
botones, ventanas emergente
y herramientas.
Web Mapping Application
Mapa web de los polígonos industriales
22

23. Funciones configuradas
Aplicaciones
23

24. Funciones configuradas
Aplicaciones
24

25. Conclusiones

26. Nos ha permitido abordar las diferentes etapas del proyecto desde la edición de los
datos geográficos, su análisis y la publicación final en la web de los resultados.
Determinar hasta dónde podemos llegar en el análisis con la información disponible
cuando las fuentes son bases de datos geográficas estándares de organismos oficiales.
Destacar la importancia de identificar el tipo de usuario al que está destinado el
proyecto con el que diseñar un sistemas de consulta accesibles para usuarios que no
siempre están familiarizados con este tipo de aplicaciones.
gSolarRoof Polígonos Industriales
Conclusiones
26

27. Perspectivas
Conclusiones
Aumentar la definición de los
datos para delimitar mejor
elementos presentes en los
tejados.
Determinar la densidad
de los datos LIDAR
necesaria según el tipo
de edificio con el uso de
sensores remotos
aerotransportados.
Introducir nuevas funciones
que incluyan otras fuentes
de energía renovables
como solar térmica.
27

28. GRACIAS POR SU ASISTENCIA