🔍 Nueva publicación científica del equipo de la Cátedra
📘 «Optimizing Bifacial Solar Modules with Trackers: Advanced Temperature Prediction Through Symbolic Regression»
👥 Autoría: Fabian Alonso Lara-Vargas, Carlos Vargas-Salgado, Jesús Águila-León, Dácil Díaz-Bello
📍 Revista: Energies
🔗 DOI: https://doi.org/10.3390/en18082019
El equipo de la Cátedra de Transición Energética Urbana ha participado en la publicación del artículo “Optimizing Bifacial Solar Modules with Trackers: Advanced Temperature Prediction Through Symbolic Regression”, aparecido en la revista internacional Energies.
El estudio presenta un innovador modelo de predicción de la temperatura en módulos fotovoltaicos bifaciales con seguidores, basado en regresión simbólica mediante algoritmos genéticos. Con datos de alta resolución recogidos en una planta solar bifacial de 19,9 MW en San Marcos (Colombia), el modelo demuestra un alto nivel de precisión y capacidad de interpretación, superando a métodos convencionales como NOCT o regresiones empíricas.
Este trabajo refuerza la apuesta de la Cátedra por la investigación en energías renovables avanzadas y pone en valor el papel de la innovación tecnológica, aplicando algoritmos genéticos para optimizar el diseño y la operación de sistemas solares.
