Estudio de la producción fotovoltaica en la Universidade da Coruña a partir de datos funcionales

Abstract

[Resumen]: Este Trabajo de Fin de Grado se centra en el análisis y modelado de la energía solar fotovoltaica a partir de datos funcionales recogidos en las instalaciones de la Universidade da Coruña, concretamente en los edificios de la Facultad de Derecho y el Departamento de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura. Dado que las instalaciones fotovoltaicas son muy recientes, este trabajo constituye el primer estudio realizado sobre su funcionamiento. Esto permitirá valorar su eficiencia y ofrecer una base para futuras iniciativas sostenibles en el ámbito universitario y más allá. La motivación principal del estudio radica en la necesidad de promover fuentes de energía renovables, menos perjudiciales para el medio ambiente, y en explorar el potencial real de la energía solar en Galicia, una región caracterizada por condiciones meteorológicas variables. En una primera fase, se lleva a cabo un análisis de los datos funcionales, abordando aspectos como la detección de atípicos, el suavizado, el análisis de correlaciones, la reducción de dimensionalidad mediante técnicas como el PCA y la agrupación mediante clustering. En la segunda fase, se desarrollan modelos predictivos, incluidos modelos lineales y aditivos, con el objetivo de estimar la producción energética y evaluar el impacto de los factores climáticos en su comportamiento. Los resultados obtenidos permiten no solo evaluar la eficacia de las instalaciones, sino también generar herramientas predictivas que pueden contribuir a una mejor planificación y gestión energética basada en datos reales y adaptados a las condiciones locales.[Abstract]: This Final Degree Project focuses on the analysis and modeling of photovoltaic solar energy using functional data collected from the facilities of the University of A Coruña, specifically in the buildings of the Faculty of Law and the Department of the Higher Technical School of Architecture. Since these photovoltaic installations are very recent, this work represents the first study conducted on their performance. This will allow for an evaluation of their efficiency and provide a foundation for future sustainable initiatives both within the university and beyond. The main motivation behind the study lies in the need to promote renewable energy sources that are less harmful to the environment and to explore the real potential of solar energy in Galicia, a region characterized by highly variable weather conditions. The first phase involves the analysis of functional data, addressing key aspects such as outlier detection, data smoothing, correlation analysis, dimensionality reduction through techniques like PCA, and grouping through clustering. In the second phase, predictive models, including linear and additive models, are developed with the aim of estimating energy production and assessing the impact of meteorological factors on system behavior. The results obtained not only make it possible to evaluate the effectiveness of the installations, but also to generate predictive tools that can contribute to improved planning and energy management based on real, locally adapted data.