Dolor creciente nº 2: Hacer frente a las malas prácticas en materia de datos en el sector solar

Un objetivo clave de la serie Growing Pains es destacar el papel que desempeñan los datos fiables sobre recursos solares para garantizar el éxito de los proyectos solares a gran escala. El artículo anterior demostró el impacto de utilizar datos precisos durante la fase de diseño del proyecto.

Sin embargo, en el sector solar, a menudo existen incentivos comerciales evidentes para utilizar determinados conjuntos de datos en lugar de otros, independientemente de su precisión y fiabilidad. Esto fomenta prácticas como la "compra de datos", o la selección de conjuntos de datos para obtener beneficios a corto plazo, debido a la falta de concienciación y transparencia en el sector.

Con múltiples opciones gratuitas y de pago a disposición de los desarrolladores a la hora de seleccionar un conjunto de datos, es crucial tomar una decisión informada e imparcial.

La pregunta fundamental que hay que hacerse es si la fuente de datos elegida es fiable. Seguir las mejores prácticas y mejorar la transparencia entre las partes interesadas garantizará, en última instancia, mayores beneficios en general y recompensará a quienes inviertan en comprender el verdadero potencial de sus proyectos a gran escala.

Esta entrega de Growing Pains esboza los retos que plantea la compra de datos y la "paradoja de la elección". Explica las recomendaciones de Solargis para abordar estos problemas y explica por qué tomar medidas para mejorar la transparencia ahora ayudará a los agentes del sector a lograr un crecimiento más sano y sostenible en las próximas décadas.

El riesgo de las malas prácticas en materia de datos en el sector solar

Las razones por las que en el sector solar se utilizan conjuntos de datos poco fiables se dividen en dos categorías principales: la "compra de datos" y la "paradoja de la elección". Las personas y las organizaciones pueden no ser conscientes de que están adoptando estos enfoques, por lo que es esencial concienciar a todas las partes.

Desafío 1: La compra de datos

A la hora de financiar o vender un proyecto, la predicción del mayor rendimiento energético garantizará las condiciones financieras más favorables. Para obtener las cifras más altas, la tentación es elegir el conjunto de datos que ilustre los niveles más altos de recurso solar, "comprando" la fuente de datos que se adapte a un objetivo financiero concreto a corto plazo.

A continuación se exponen dos ejemplos de cómo puede producirse la búsqueda de datos.

1. Obligar a los asesores técnicos independientes a elegir una fuente de datos

La información imparcial que pueden aportar los asesores técnicos independientes y los ingenieros añade valor al proceso de desarrollo. Si se convierte en práctica habitual exigir a los asesores que utilicen un conjunto de datos concreto, se socava su independencia. Los asesores se ven incentivados a producir los resultados que desean sus clientes. Existen paralelismos con el sector financiero en 2008, cuando las agencias de crédito otorgaron calificaciones más favorables a los prestamistas para resultar más atractivas. La evaluación del proyecto debe basarse en una selección de conjuntos de datos cuya fiabilidad pueda evaluarse objetivamente.

2. Descartar mediciones inconvenientes

La mejor práctica consiste en medir el recurso solar in situ, durante un año o más, para reducir la incertidumbre de los resultados de los modelos solares basados en satélites con mediciones precisas sobre el terreno. Si los datos del modelo solar adaptados a las condiciones locales resultan ser inferiores, puede surgir la tentación de descartar los resultados más fiables y validados en favor de la estimación original.

No seguir procesos transparentes podría tener beneficios a corto plazo para algunas partes interesadas. Sin embargo, si una parte se beneficia a expensas de las demás, esto afecta al crecimiento sostenible del sector.

Resulta crucial que, a medida que aumenta la tendencia de los promotores a gestionar sus propios proyectos, les interese a largo plazo utilizar datos coherentes, validados y precisos durante todo el proceso de desarrollo.

Por tanto, la compra de datos conlleva los siguientes riesgos

• Bajo rendimiento financiero a largo plazo de los proyectos - Las evaluaciones infladas del rendimiento energético pueden tener graves consecuencias financieras a largo plazo. Una disminución del 1% en el rendimiento de los activos supone una pérdida de ingresos de 1.000 EUR/MW/año, lo que suma millones a lo largo de la vida útil de un proyecto típico de 100 MW.
• Pérdida de confianza de los inversores: DNV ha destacado que el bajo rendimiento está muy extendido y que, de media, los proyectos tienen un rendimiento inferior al 5%[1]. Si esto sigue así, los inversores empezarán a considerar la energía solar como un activo poco fiable y las condiciones de financiación de los proyectos empeorarán.

Para hacer frente a estos riesgos, Solargis recomienda:

• Mejorar la transparencia - Facilitar a las partes interesadas el acceso a los procesos que influyen en la selección de datos, incluida la justificación del uso de una determinada fuente de datos en los informes financieros.
• Formular las preguntas adecuadas: los financiadores, promotores e ingenieros independientes pueden examinar cómo se calculan y seleccionan los datos en los que se basan las decisiones estratégicas y operativas cruciales durante el ciclo de vida de un proyecto solar a gran escala, lo que redundará en mejores resultados para todos.

Reto 2: La paradoja de la elección

La segunda práctica clave relacionada con los datos que aumenta el riesgo durante la fase de desarrollo y más allá suele ser involuntaria. Sin embargo, puede dar lugar a proyectos de bajo rendimiento y a la falta de confianza de los inversores.

El software de simulación fotovoltaica más utilizado, PVSyst, permite a los usuarios importar datos solares de más de 15 fuentes, incluyendo una mezcla de opciones gratuitas y comerciales. Sin pasar por un proceso de evaluación sólido, es fácil que se cuelen conjuntos de datos poco fiables, ya que la abrumadora oferta crea la impresión de que todos los datos son iguales. Es la "paradoja de la elección".

Seleccionar un conjunto de datos poco fiable puede conllevar los siguientes riesgos:

• Sobreestimación de la producción del proyecto - La compra de datos conduce invariablemente a la sobreestimación. Los datos poco fiables también pueden exponer a este riesgo a los desarrolladores de activos a gran escala, lo que lleva a una pérdida de confianza y a un proyecto de bajo rendimiento.
• Subestimación de la producción del proyecto: no reconocer el verdadero potencial de un yacimiento puede dar lugar a condiciones de financiación del proyecto menos favorables y también a una reducción de los precios de venta finales.
• Riesgos técnicos: la vida útil de componentes clave como los inversores se ve acortada por el rendimiento en condiciones extremas, lo que aumenta los costes de mantenimiento y reduce la vida útil total del proyecto.

Para hacer frente a estos riesgos, Solargis recomienda:

• Crear conciencia - Los promotores y otras partes interesadas tendrán que compartir la comprensión de por qué se eligen datos específicos.
• Estandarizar la selección de datos. Evaluar cómo se calculan y validan los datos, cómo se ha hecho la validación y quién la ha hecho garantiza la identificación de los conjuntos de datos poco fiables.
• Aplicar el proceso "MASTER ": Solargis ha elaborado un libro electrónico en el que se describen las 6 propiedades de un conjunto de datos solares fiable, desde el diseño solar específico hasta la resolución temporal y espacial. Descárguelo en este enlace para obtener más información.

Tres consejos para seleccionar un conjunto de datos fiable para un proyecto solar a gran escala

A continuación se ofrecen tres directrices generales para ayudar a los promotores a seleccionar el conjunto de datos más preciso para activos a gran escala.

1. Opte por una fuente de datos validada que haya demostrado sistemáticamente su fiabilidad en la región específica en la que se encuentra el emplazamiento. Para los proyectos a gran escala, es importante contar con un largo historial de datos y una granularidad temporal y espacial elevada.
2. A la hora de seleccionar un proveedor de datos, no se decante por el más barato. Invierta en un proveedor que pueda ser un socio de confianza a largo plazo y ofrecer apoyo de valor añadido para activos a gran escala.
3. Piense más allá de las necesidades inmediatas de desarrollo. Utilizar un conjunto de datos coherente y preciso en todas las fases del ciclo de vida de un proyecto, incluida la supervisión y previsión periódicas de los activos, garantiza unos resultados óptimos.

Solargis ha ampliado este tema en nuestro artículo "Qué esperar de su proveedor de datos solares". Obtenga más información aquí.

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Mejorar la transparencia en torno a las prácticas de datos en el sector solar es un esfuerzo de toda la industria. Los promotores de proyectos solares tienen un papel fundamental que desempeñar. Ya sea evaluando críticamente sus propios procesos de selección de datos o proporcionando un valioso escrutinio a otras partes interesadas, los beneficios para el sector van desde beneficios financieros tangibles hasta un ambiente de confianza mutua.

A medida que aumente la escala de los proyectos y las apuestas, ambas ventajas serán cruciales para garantizar el éxito a largo plazo.

Póngase en contacto con nosotros para saber cómo Solargis puede asesorarle en la eliminación de malas prácticas de datos y el aumento de la transparencia en proyectos solares a gran escala: https://solargis.com/contact-us

[1] https:// static1.squarespace.com/static/5b4e34d1f2e6b166c33dc4f1/t/5ee91426b832f31dd0d8c26b/1592333358437/Solar+Risk+Assessment+2020.pdf