El aprovechamiento del espacio ya construido mediante sistemas solares fotovoltaicos en cubierta constituye una de las estrategias más eficaces para acelerar la transición energética en entornos urbanos consolidados. Sin embargo, los modelos de planificación tradicionales tienden a sobreestimar sistemáticamente el potencial renovable real al recurrir a simples agregaciones de superficie disponible o a factores de producción promediados.
Para superar esta limitación metodológica, un equipo de investigación de la Cátedra de Transición Energética Urbana de la UPV ha desarrollado una metodología pionera totalmente automatizada. El estudio integra algoritmos de visión artificial mediante Inteligencia Artificial (IA), el modelado geométrico tridimensional derivado de nubes de puntos LiDAR y simulación radiométrica, para identificar y optimizar de forma masiva la disposición de paneles solares sobre el parque inmobiliario urbano.
📘 «Towards realistic urban rooftop solar photovoltaic large-scale planning: integrating artificial intelligence-based roof detection, 3D geometry, and energy modelling»
👥 Autoría: Tomás Pino-Gallardo, Paula Bastida-Molina, Tomás Gómez-Navarro, Carla Montagud-Montalvá
📍 Revista: Engineering Science and Technology, an International Journal (JESTECH)
De 18,4 a 2,67 millones de metros cuadrados: la necesidad de un filtrado técnico riguroso
La metodología se ha validado prácticamente sobre la totalidad del municipio de València, analizando una superficie total construida sobre cubierta de más de 18,4 millones de m².
Aunque el cribado inicial mediante el modelo de Inteligencia Artificial Segment Anything Model (SAM) —previamente ajustado y entrenado con ortofotografías del territorio valenciano— identificó 8,93 millones de m² libres de obstáculos permanentes (como antenas o aparatos de climatización), la aplicación de restricciones constructivas y energéticas redujo la superficie técnicamente viable a 2.670.079 m² (un 14,6% del total urbano, o un 32% de la superficie libre).
Superficie total de tejados
18,4 M m²
18,4 M m²
↓
Superficie libre de obstáculos (IA)
8,93 M m²
8,93 M m²
↓
Superficie técnicamente viable
2,67 M m² (14,6% del total)
2,67 M m² (14,6% del total)
Este cribado técnico automatizado descartó áreas por criterios rigurosos:
- Filtro radiométrico: exclusión de cubiertas con una irradiación solar inferior a 1.000 kWh/m²/año.
- Filtro geométrico y estructural: exclusión de pendientes superiores a 40°, orientaciones desfavorables al norte, construcciones en estado de ruina según el catastro y superficies inferiores a 10 m².
- Seguridad y mantenimiento: reserva de un pasillo perimetral obligatorio de 0,60 metros alrededor de cada instalación.
270 GWh anuales: el papel determinante de las cubiertas planas
El procesamiento distribuido mediante el módulo PVLayout permitió calcular el diseño y la disposición (layout) óptima de los paneles para maximizar la generación eléctrica anual. Los resultados globales para la ciudad de València confirman una capacidad de despliegue masivo:
| Módulos instalables | 342.785 paneles |
| Potencia total | 173 MW |
| Generación estimada | 270 GWh/año |
| Peso del sector residencial | 69% del potencial total |
| Módulos en azoteas planas | 78% del total de paneles |
El estudio desvela un hallazgo técnico crítico para ciudades de tipología mediterránea compacta: el 78% de los módulos óptimos se emplazan sobre cubiertas planas. El algoritmo de optimización demostró que, en la práctica urbana, primar disposiciones con mayor número de paneles —incluso ajustando inclinaciones a subóptimas para evitar sombras inter-filas— genera más energía global que intentar forzar la inclinación teórica ideal de 35° en superficies reducidas.
Disparidad distrital y sectorial: una radiografía geoespacial de la ciudad
La distribución del potencial solar no se comporta de forma homogénea en la trama urbana, sino que varía marcadamente en función de la tipología constructiva y la época del edificado:
- Dominio residencial: el sector residencial ostenta el 69% del potencial total de la ciudad, seguido por los equipamientos y edificios de servicio público con un 15% y el sector comercial con un 6%.
- Barrios de mayor rendimiento: Benimàmet (8,39 MW − 13,40 GWh/año), Benicalap (8,02 MW − 12,61 GWh/año) y La Carrasca (6,57 MW − 10,53 GWh/año) lideran la capacidad de generación por su elevada proporción de azoteas planas y edificaciones modernas.
- Limitaciones del centro histórico: en el extremo opuesto, barrios históricos con tramas densas y tejados inclinados heterogéneos, como El Mercat (0,38 MW) o La Seu, registran porcentajes de aptitud significativamente inferiores debido a las sombras cruzadas y las inclinaciones complejas.
Una herramienta de soporte a la decisión para la Missió Climàtica 2030
Frente a modelos teóricos desvinculados de la realidad física de los edificios, esta metodología impulsada por la Cátedra proporciona una plataforma operativa de código abierto basada en Python y GIS.
Para los gestores públicos de València Sostenible, los planificadores urbanos y la ciudadanía, esta herramienta permite basar las políticas climáticas locales en inteligencia de datos real. Permite identificar qué distritos priorizar para la constitución de Comunidades Energéticas Renovables (CER), estimar con precisión el impacto de la generación distribuida en la red local y avanzar con rigor científico hacia los compromisos de neutralidad climática de València 2030.
