Uma equipe de pesquisa da Universidade de Córdoba desenvolveu um modelo baseado em inteligência artificial que usa dados de temperatura para prever a disponibilidade de energia solar na região da Andaluzia, Espanha, até 2100. O estudo concentra-se nas Horas de Pico Solar (HPS), uma medida padronizada usada para avaliar a energia anual disponível para energia fotovoltaica, ajudando no planejamento mais eficiente da geração de energia solar. Cada Hora de Pico Solar equivale a 1000 watts por metro quadrado por hora, e sua previsão de médio a longo prazo pode apoiar a otimização do layout da geração de energia limpa.
O grupo de pesquisa, liderado por Javier Estévez, Juan Antonio Bellido e Amanda García, realizou o trabalho no Departamento de Hidrologia e Hidráulica Agrícola da Universidade de Córdoba. O modelo de IA que desenvolveram, que depende apenas de dados de temperatura, é capaz de gerar mapas de Horas de Pico Solar até 2100. O professor Estévez afirmou: "Usamos a temperatura, uma variável simples e fácil de medir, combinada com grandes conjuntos de dados e previsões futuras, para estimar a radiação solar e, consequentemente, calcular as Horas de Pico Solar."
Após avaliar quatro modelos de aprendizado de máquina e várias configurações, os pesquisadores descobriram que o modelo de Perceptron Multicamadas, que incluía o maior número de variáveis derivadas da temperatura, teve o melhor desempenho. Com base nas previsões de temperatura futura sob diferentes cenários de mudança climática, o modelo mostrou que as Horas de Pico Solar na Andaluzia aumentarão em todos os cenários. Estévez observou: "No cenário de emissões mais moderado, os dados anuais aumentam de 1850 kWh/m² no período 2024-2030 para 1950 kWh/m² em 2100. Em cenários de emissões mais altas, o aumento é mais significativo, ultrapassando 2000 kWh/m² por ano."
No geral, a disponibilidade de energia solar na Andaluzia mostra uma tendência positiva, o que é benéfico para o desenvolvimento de energia limpa, embora algumas áreas costeiras e montanhosas apresentem ligeiras reduções. O aumento da radiação solar também está relacionado ao aumento da temperatura. Para validar o modelo, a equipe usou dados de radiação solar medidos por 122 estações meteorológicas entre 2000 e 2022, confirmando que o modelo pode prever dados futuros de forma confiável. A pesquisa foi publicada na revista *Applied Energy*.
O pesquisador Antonio Bellido disse: "O modelo é de acesso aberto e está disponível para outros grupos de pesquisa e gestores. Embora o processo de desenvolvimento tenha sido computacionalmente intensivo, ele pode ser executado posteriormente em computadores padrão." Ao aproveitar a temperatura, uma variável de baixo custo e fácil acesso, o modelo é adequado para regiões com recursos limitados, ainda fornecendo resultados precisos. De uma perspectiva de planejamento, este estudo destaca o crescimento do potencial solar no sul da Espanha ao longo deste século, ajudando a analisar variações no desempenho energético em diferentes locais e fornecendo uma base para escolher as melhores opções de geração de energia limpa.
Detalhes da Publicação: Autor: University of Córdoba; Título: *Available solar energy in Andalusia will increase through the end of the century, machine learning model finds*; Publicado em: *Applied Energy* (2026); Informação da Revista: *Applied Energy*.
