La acumulación de suciedad tiene un gran impacto en el rendimiento de los sistemas fotovoltaicos. El polvo, la suciedad, el polen, los contaminantes industriales o la sal marina obstruyen los módulos fotovoltaicos y reducen la transmisión de la irradiación solar, lo que provoca pérdidas de energía y un aumento de los costes operativos.
El impacto de la suciedad depende de las condiciones locales y varía según la región, el clima, la estación del año y la hora. Comprender esta distribución geográfica y temporal es fundamental para realizar estimaciones precisas del rendimiento y planificar la limpieza de forma eficaz.
Los mapas globales de suciedad, ahora disponibles en Solargis Prospect, ofrecen una información inestimable sobre los patrones de suciedad en todo el mundo y ayudan a los operadores fotovoltaicos a tomar las medidas necesarias para minimizar su impacto.
En Solargis, hemos desarrollado un modelo global de ensuciamiento basado en el enfoque conceptual presentado por Coello y Boyle (2019). Su trabajo demostró cómo las condiciones ambientales pueden traducirse en impactos medibles en el rendimiento.
El modelo de Solargis sigue una estructura similar, adaptando los conocimientos físicos más avanzados sobre la deposición de partículas al caso concreto de los módulos fotovoltaicos y aplicándolos a escala global utilizando conjuntos de datos de entrada coherentes.
Además, supera las limitaciones de diseño del modelo original (que, por su propia naturaleza, se satura en torno a una pérdida del 34 %) al redefinir la respuesta para representar adecuadamente las regiones que sufren una acumulación grave de masa de partículas.
La pérdida por ensuciamiento se cuantifica mediante el índice de ensuciamiento, que compara la producción de energía esperada de un módulo fotovoltaico limpio con la producción en condiciones de ensuciamiento. En este artículo profundizamos en la metodología y las fórmulas.
Los resultados se expresan como un porcentaje de la pérdida de irradiación solar efectiva causada por las partículas acumuladas. El modelo también tiene en cuenta la estructura de montaje y la geometría de los módulos fotovoltaicos, ya que los sistemas de inclinación fija y los sistemas de seguimiento experimentan diferentes niveles de deposición.
También se tiene en cuentala limpieza natural. Las lluvias eliminan una parte de las partículas acumuladas, y su eficacia depende de las características de la precipitación. Las lluvias ligeras o de corta duración pueden tener un efecto limitado, mientras que las lluvias más intensas o prolongadas pueden limpiar la superficie más a fondo y restablecer los niveles de ensuciamiento.
El modelo de ensuciamiento de Solargis evalúa cada episodio de precipitación en función de su intensidad y duración, lo que permite una estimación más realista de la frecuencia con la que los módulos se limpian de forma natural.
Los datos de entrada desempeñan un papel fundamental en el modelo.
Los dos parámetros clave para estimar la deposición de partículas son las concentraciones de PM2,5 y PM10. Estos conjuntos de datos se crean mediante un proceso de armonización que combina varias fuentes independientes para garantizar una cobertura global coherente.
Las variables meteorológicas, como la temperatura del aire, la presión atmosférica, la velocidad del viento y las precipitaciones, se obtienen de los conjuntos de datos de reanálisis ERA5 y ERA5-Land (ECMWF y Copernicus).
La métrica resultante, es decir, la pérdida por ensuciamiento, proporciona una medida directa del impacto en el rendimiento. Permite realizar comparaciones coherentes entre regiones y estaciones, y ayuda a identificar los lugares donde el ensuciamiento tiene un mayor efecto operativo.
Figura 1: Serie temporal de los valores medios diarios de la pérdida por ensuciamiento observada y estimada por el modelo. También se muestran los valores diarios acumulados de precipitación y los eventos de limpieza manual. Fuente: https://kb.solargis.com/docs/soiling-losses
En Solargis, ejecutamos el modelo a escala mundial con un intervalo de tiempo diario para el periodo 1994-2024. El mapa resultante muestra el efecto medio a largo plazo de la pérdida por ensuciamiento.
Representa la reducción prevista de la GTI, es decir, la irradiación global inclinada que incide sobre módulos fotovoltaicos fijos con una inclinación óptima. Los valores se expresan en porcentajes y resumen el impacto típico a largo plazo de la suciedad en cada ubicación.
El mapa global muestra una distribución muy desigual de la intensidad de la suciedad.
Los niveles bajos de ensuciamiento se dan en regiones con una carga atmosférica de partículas limitada o con precipitaciones frecuentes que proporcionan una limpieza natural regular. En estas zonas, representadas por los colores claros en el mapa, la pérdida media anual de recurso solar rara vez supera el 5 %. La mayor parte de Europa, la Federación Rusa, América del Norte, América Latina tropical y África tropical entran en esta categoría.
Otras regiones experimentan altas concentraciones de partículas, como Asia Central, el norte de la India y el este de China. Sin embargo, estas zonas también reciben intensas lluvias estacionales que compensan parcialmente la deposición al limpiar la superficie de los módulos. Incluso con este efecto, las pérdidas medias anuales por ensuciamiento pueden superar el 10 % y alcanzar el 30 % en determinados lugares.
Figura 2: Mapa resumen global de los datos del modelo de pérdidas por ensuciamiento de Solargis.
Los niveles más altos de ensuciamiento se dan en zonas áridas con polvo persistente y precipitaciones mínimas. La región del Sáhara, la Península Arábiga y el desierto de Gobi son las más afectadas. En estas zonas, representadas por los colores más oscuros del mapa, un módulo fotovoltaico que no se limpie puede perder más del 50 % de la irradiación aprovechable a lo largo de un año. Las precipitaciones son poco frecuentes y a menudo escasas, lo que da lugar a una limpieza natural limitada a lo largo del año.
Figura 3: Patrones mensuales a largo plazo de la pérdida por ensuciamiento en tres ubicaciones de distintos continentes (véase el mapa anterior). Las tres ubicaciones presentan medias anuales casi idénticas (6,9–7,2 %, indicadas por una línea punteada negra). Sin embargo, sus distribuciones estacionales difieren significativamente, lo que pone de relieve cuándo la limpieza ofrece el mayor beneficio.
Es importante señalar que el mapa no tiene en cuenta las fuentes de ensuciamiento muy locales. La actividad humana, como la minería, la industria pesada, las prácticas agrícolas inadecuadas o, simplemente, la proximidad a caminos de tierra, puede provocar una deposición significativa de partículas a escala local.
Como resultado, las ubicaciones que en el mapa parecen presentar un bajo nivel de ensuciamiento pueden, en la práctica, sufrir un ensuciamiento intenso debido a estos efectos locales.
Minimizar la pérdida de energía debida a la acumulación de suciedad comienza con una planificación cuidadosa del proyecto y un diseño adecuado del sistema.
La selección del emplazamiento debe tener en cuenta el potencial local de pérdidas por ensuciamiento y los patrones de precipitaciones. En regiones de alto riesgo, el uso de recubrimientos anti-ensuciamiento o la selección de módulos con acabados superficiales lisos también puede reducir la adherencia del polvo y mejorar la autolimpieza.
Las estrategias operativas son igualmente importantes. El seguimiento periódico de la producción energética y los índices de ensuciamiento ayuda a identificar cuándo la limpieza resulta económicamente justificada. La frecuencia y las estrategias de limpieza pueden optimizarse basándose en datos históricos modelizados de pérdidas por ensuciamiento y episodios de lluvia. En el caso de instalaciones a gran escala, los sistemas de limpieza automatizados o los limpiadores robóticos pueden reducir los costes de mano de obra y el consumo de agua.
Los modelos de ensuciamiento pueden ayudar a orientar las decisiones sobre la frecuencia de limpieza y el mantenimiento general. Al supervisar el índice de ensuciamiento y estimar la acumulación diaria o semanal, los operadores pueden determinar cuándo la pérdida de energía justifica la limpieza. Esto permite un enfoque basado en datos que optimiza los costes, el consumo de agua y la mano de obra, al tiempo que mantiene un alto rendimiento fotovoltaico.
Puede acceder a los datos de ensuciamiento natural de los módulos fotovoltaicos en la plataforma Solargis a varios niveles:
1. Mapa global en Solargis Prospect
Proporciona medias anuales y mensuales previstas a largo plazo de la pérdida por ensuciamiento natural. Esta capa cartográfica ayuda a comprender la variabilidad espacial, comparando ubicaciones y regiones, y a analizar los patrones mensuales típicos. También facilita la planificación en fases iniciales al ofrecer una visión de viabilidad previa de las necesidades y estrategias de limpieza.
2. Simulaciones fotovoltaicas de prefactibilidad en Solargis Prospect
Proporcionan los niveles mensuales de pérdida por ensuciamiento y permiten ajustarlos.
3. Simulaciones fotovoltaicas avanzadas en Solargis Evaluate
Ofrecen una visualización de los datos de series temporales de la pérdida por ensuciamiento, simulaciones fotovoltaicas basadas en medias mensuales a largo plazo y permiten configurar manualmente los eventos de limpieza
También puede obtener un capítulo detallado del informe sobre las posibles pérdidas por ensuciamiento dentro de los servicios de consultoría relacionados de Solargis.
Si tiene alguna pregunta o necesita más información, póngase en contacto con nosotros y estaremos encantados de ayudarle.
