TFG_Garcia_Franco_Raquel

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GTI 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID 
 
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA Y DISEÑO INDUSTRIAL 
 
 
Grado en Ingeniería Electrónica Industrial y Automática 
 
 
 
TRABAJO FIN DE GRADO 
 
Estimación de la radiación solar mediante algoritmos de visión 
artificial con una cámara todo-cielo para la mejora del 
rendimiento de sistemas fotovoltaicos. 
 
Autor: Raquel García Franco 
 
 Tutor: 
César Domínguez Domínguez 
Departamento de Ingeniería 
Eléctrica, Electrónica Automática y 
Física Aplicada. 
 
Madrid, junio 2022
 
 
 
 
 
AGRADECIMIENTOS 
La entrega de este proyecto supone para mí la superación de una etapa 
complicada, pero igualmente especial e inolvidable. Es por esta razón, que me 
gustaría dar las gracias a todas las personas que me han acompañado y 
ayudado en esta etapa. 
En primer lugar, solo tengo palabras de agradecimiento para mi tutor, César 
Domínguez. Me siento enormemente privilegiada por haber contado con la 
excelente labor tutorial de César, quien no solo ha estado disponible siempre 
que lo he necesitado, sino que además me ha brindado continuamente 
inestimable ánimo, apoyo y paciencia. Este proyecto ha sido un gran reto, pero 
César siempre ha estado acompañándome, proporcionándome consejos y 
conocimientos muy útiles no solo para mi TFG sino también para mi futuro 
laboral. 
También quiero dar las gracias a todos los miembros del Instituto de Energía 
Solar, quienes siempre han estado dispuestos a ayudarme y apoyarme. Hacer 
mención especial al grupo ISI, que ha adquirido el material necesario para llevar 
a cabo este proyecto y me ha dado libre acceso a sus laboratorios siempre que 
lo he necesitado. 
Otra parte fundamental de mi etapa universitaria han sido mis compañeros, con 
los que he compartido horas de estudio, cientos de problemas que parecían 
imposibles, éxitos y fracasos. 
Por último, me gustaría agradecer especialmente a mi familia, quien siempre me 
ha impulsado a seguir adelante y que son un ejemplo de esfuerzo y superación. 
Gracias por animarme y por vuestra infinita paciencia, gracias por estar siempre 
ahí. 
 
ii 
ÍNDICE 
Contenido 
AGRADECIMIENTOS ................................................................................................... I 
ÍNDICE ........................................................................................................................... II 
RESUMEN ..................................................................................................................... V 
ABSTRACT .................................................................................................................. VI 
GLOSARIO ................................................................................................................. VII 
LISTA DE ABREVIATURAS .......................................................................................... VII 
LISTA DE SÍMBOLOS .................................................................................................... VIII 
LISTA DE IMÁGENES ...................................................................................................... X 
CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN ......................................................................... 13 
1.1. CONTEXTO ............................................................................................................... 13 
1.1.1 Desarrollo de la energía solar fotovoltaica ......................................... 13 
1.1.2 Motivación del proyecto .............................................................................. 18 
1.2. OBJETIVOS ............................................................................................................... 20 
1.3. ESTRUCTURA DEL DOCUMENTO ............................................................................ 21 
CAPÍTULO 2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS ................................................... 23 
2.1. RADIACIÓN SOLAR................................................................................................... 23 
2.1.1 Posición solar .................................................................................................. 24 
2.1.2 Componentes radiación solar .................................................................. 25 
2.1.3 Estimación de la radiación difusa ........................................................... 28 
2.1.4 Espectro solar .................................................................................................. 29 
2.2. EL PANEL SOLAR ..................................................................................................... 30 
2.3. INSTRUMENTOS PARA LA MEDIDA DE LA RADIACIÓN SOLAR. ........................... 34 
2.4. CÁMARAS TODO-CIELO .......................................................................................... 36 
2.5. VISIÓN ARTIFICIAL. ................................................................................................. 38 
2.5.1 Imágenes. Componentes RGB y balance de blancos ..................... 39 
2.5.2 Imperfecciones en las imágenes ............................................................ 41 
2.5.3 Detección de bordes ..................................................................................... 42 
 
iii 
2.5.3 Preprocesado y máscaras ......................................................................... 43 
2.5.4 Corrección gamma ........................................................................................ 45 
2.6. ESTADO DEL ARTE ................................................................................................... 46 
2.6.1 Instrumentos para la caracterización de las propiedades 
angulares de la radiación solar .......................................................................................... 46 
2.6.2 Modelos de estimación de la radiación difusa ................................. 47 
CAPÍTULO 3. DESARROLLO DEL PROYECTO .............................................. 53 
3.1. DEFINICIÓN DE REQUISITOS ................................................................................... 53 
3.2. DISEÑO DEL SISTEMA ............................................................................................. 54 
3.3. METODOLOGÍA ........................................................................................................ 55 
3.4. SELECCIÓN DE LA CÁMARA TODO-CIELO ............................................................. 56 
3.5. CONTROL Y CONEXIÓN CON LA CÁMARA ............................................................ 57 
3.6. CALIBRACIÓN ANGULAR DE LA CÁMARA ............................................................. 59 
3.7. MÁSCARAS APLICADAS ......................................................................................... 63 
3.8. ESTIMACIÓN DE LA RADIACIÓN DIFUSA ............................................................... 66 
3.8.1 Elección de ángulos concretos para el cálculo. ............................... 71 
3.9. APLICACIÓN PARA EL USUARIO ............................................................................. 73 
CAPÍTULO 4. RESULTADOS .............................................................................. 77 
4.1. RESULTADOS ........................................................................................................... 77 
4.1.1 Errores en la detección del centro solar ............................................... 77 
4.1.2 Errores en la estimación de la irradiancia difusa ............................. 78 
4.1.3 Discusión de los errores en la estimación de la irradiancia difusa
 ......................................................................................................................................................... 87 
4.1.3 Errores con la cámara sucia. .................................................................... 91 
CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES .........................................................................93 
5.1. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 93 
5.2. PERSPECTIVAS FUTURAS ....................................................................................... 94 
BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................... 95 
ANEXO A. CÓDIGO DEL PROYECTO ............................................................... 97 
A.1. CÓDIGO CON FUNCIONES INTERNAS DE LA APLICACIÓN ...................................... 97 
A.2. CÓDIGO DE LA APLICACIÓN PARA EL USUARIO ...................................................111 
ANEXO B. MANUAL UTILIZACIÓN CÁMARA TODO-CIELO Q71 ......... 127 
B.1 CAMBIO DE LA IP DE LA CÁMARA ...........................................................................127 
 
iv 
B.2 CAMBIO DE LOS PARÁMETROS DE CONFIGURACIÓN DE LA CÁMARA .................128 
B.3 CONFIGURACIÓN DEL TRASPASO DE ARCHIVOS MEDIANTE SERVIDOR FTP ....129 
 
 
v 
RESUMEN 
El estudio del rendimiento de los sistemas fotovoltaicos requiere de un 
conocimiento detallado del recurso solar disponible, incluyendo la distribución 
angular de la radiación solar. Sin embargo, la instrumentación necesaria es 
costosa y compleja, por lo que en la práctica se sustituye por modelos de cielo 
promedio que introducen incertidumbre en los cálculos de rendimiento. 
En el presente trabajo se ha desarrollado un software de visión artificial para la 
estimación automatizada de las características angulares de la radiación difusa 
a partir de las capturas de una cámara todo-cielo de bajo coste. El software se 
ha desarrollado utilizando la librería de código abierto OpenCV para Python. La 
herramienta permite estimar la irradiancia difusa que recibiría una superficie (por 
ej. panel solar) con cualquier orientación y desde ángulos sólidos a elección del 
usuario. Para ello, se ha realizado un proceso de calibración angular y de 
intensidades de las imágenes del cielo proporcionadas por la cámara, que se ha 
validado mediante una campaña de medidas en exterior junto con los 
piranómetros calibrados disponibles en la estación de meteorología del Instituto 
de Energía Solar de la Universidad Politécnica de Madrid. Así, la irradiancia 
difusa estimada por la cámara tiene un error cuadrático medio de 10 𝑊/𝑚2 (o un 
10% de la irradiancia promedio). Además, para simplificar la utilización de la 
herramienta, se ha desarrollado una interfaz gráfica que permite controlar el 
procesado y la exportación de los datos a una hoja de cálculo. 
Al permitir conocer de forma sencilla no solo la intensidad de la radiación difusa 
sino también sus características angulares, la herramienta desarrollada será de 
gran utilidad en diversas aplicaciones emergentes para la transición energética 
como los edificios con balance energético cero o la integración de fotovoltaica en 
vehículos. 
 
vi 
ABSTRACT 
The evaluation of the performance of photovoltaic systems requires a detailed 
knowledge of the available solar resource, including the angular distribution of 
irradiance. However, the necessary instrumentation is expensive and complex, 
so in practice it is replaced by average sky models that introduce uncertainty into 
performance calculations. 
In the present project, a computer vision software has been developed for the 
automated estimation of the angular characteristics of diffuse radiation from the 
captures of a low-cost all-sky camera. The software has been developed using 
the open source OpenCV library for Python. The tool allows the estimation of the 
diffuse irradiance that a surface (e.g. solar panel) would receive with any 
orientation and from solid angles of the user's choice. To this end, a process of 
angular calibration and intensities of the images of the sky provided by the 
camera has been carried out, which has been validated through a campaign of 
outdoor measurements together with the calibrated pyranometers available at the 
meteorological station of the Instituto de Energía Solar of the Universidad 
Politécnica de Madrid. Thus, the diffuse irradiance estimated by the camera has 
a root mean square error of 10 𝑊/𝑚2 (or 10% of the average irradiance). In 
addition, to simplify the use of the tool, a graphical user interface has been 
developed that allows you to control the processing and to export the data to a 
spreadsheet. 
By allowing to know in a simple way not only the intensity of diffuse radiation but 
also its angular characteristics, the tool developed will be very useful in various 
emerging applications for the energy transition such as near zero energy 
buildings or vehicle-integrated photovoltaics. 
 
 
vii 
GLOSARIO 
 LISTA DE ABREVIATURAS 
 
TFG Trabajo Fin de Grado 
ETSIDI Escuela Técnica Superior de Ingeniería y Diseño Industrial 
IES Instituto de Energía Solar 
GHI Global horizontal irradiance (irradiancia global horizontal) 
DHI Diffuse horizontal irradiance (irradiancia difusa horizontal) 
DNI Direct normal irradiance (irradiancia directa normal) 
REE Red eléctrica en España 
AOI Angle of incidence (ángulo de incidencia) 
GUI Graphical User Interface 
RMSE Root Mean Square Error (error cuadrático medio) 
SR Spectral Response (respuesta espectral) 
QE Quantum Efficiency (eficiencia cuántica) 
FTP Protocolo de Transferencia de Ficheros 
AM Air mass (masa de aire) 
 
viii 
LISTA DE SÍMBOLOS 
𝜃𝑇 Ángulo de inclinación del módulo 
𝜃𝑍 Ángulo cenital del Sol 
𝛹 Ángulo acimutal del Sol 
𝐵0 Irradiancia extraterrestre 
𝐸𝑑 Irradiancia difusa en un plano de inclinación arbitraria 
𝐸𝑏 Irradiancia directa 
𝐸𝑟 Componente reflejada de la radiación solar 
 𝐸𝑒 Irradiancia efectiva 
𝐸𝑃𝑂𝐴 Irradiancia en el plano del módulo 
𝐸𝑑,𝑒𝑠𝑡 Irradiancia difusa estimada 
𝐷 Radiación difusa en un plano de inclinación arbitraria 
𝐵 Radiación directa 
𝑅 Albedo 
𝐺 Radiación total 
𝐴𝑀𝑎 Masa de aire absoluta 
𝐼𝜃 Inclinación en cenit 
𝐼𝛹 Inclinación en acimut 
𝑇𝑜 Temperatura de la celda de referencia (25°). 
𝑇𝑐 Temperatura de la celda. 
𝛼𝐼𝑠𝑐 
Coeficiente de temperatura normalizado para la corriente de 
cortocircuito. 
𝐼𝑠𝑐0 Corriente de cortocircuito en las condiciones de referencia. 
𝑅𝑃 Resistencia paralela 
𝑅𝑆 Resistencia serie 
λ Longitud de onda 
c Velocidad de la luz 
 
ix 
e Carga del electrón 
h Constante de Plank 
𝐼 Corriente entregada a la carga 
𝐼𝑝ℎ Corriente fotogenerada o fotocorriente 
𝐼𝑑 Corriente de diodo o corriente de oscuridad 
 
 
x 
LISTA DE IMÁGENES 
FIGURA 1. EMISIONES DE CO2 ASOCIADAS A LA GENERACIÓN DEL SISTEMA ELÉCTRICO ESPAÑOL. FUENTE: REE. 
EXTRAÍDO DE: EL PAÍS “EL SISTEMA ELÉCTRICO ESPAÑOL MARCA EN 2021 UN NUEVO MÍNIMO HISTÓRICO 
DE EMISIONES” (ENERO DE 2022). ....................................................................................................... 14 
FIGURA 2. GENERACIÓN DE LA ELECTRICIDAD EN 2021. EXTRAÍDO DE: EL PAÍS “EL SISTEMA ELÉCTRICO 
ESPAÑOL MARCA EN 2021 UN NUEVO MÍNIMO HISTÓRICO DE EMISIONES” (ENERO DE 2022). ................ 15 
FIGURA 3. EVOLUCIÓN DE LA CAPACIDAD INSTALADA DE ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA EN EL MUNDO. 
EXTRAÍDO DE: [2] ................................................................................................................................ 16 
FIGURA 4. EJEMPLOS DE BIPV Y BAPV. ....................................................................................................... 17 
FIGURA 5. EJEMPLO DE VIPV. ...................................................................................................................... 17 
FIGURA 6. PANELES SOLARES CON LA TECNOLOGÍA DE INSOLIGHT. EXTRAÍDO DE: [3]. ..................................... 20 
FIGURA 7. DEFINICIÓN DEL ÁNGULO CENITAL. EXTRAÍDO DE: [5] ..................................................................... 24 
FIGURA 8. DEFINICIÓN DEL ÁNGULOACIMUTAL. EXTRAÍDO DE: [5].................................................................. 25 
FIGURA 9. DEFINICIÓN DE LOS ÁNGULOS DE INCLINACIÓN DEL MÓDULO. .......................................................... 25 
FIGURA 10. DEFINICIÓN DEL CONCEPTO DE IRRADIANCIA. ............................................................................... 26 
FIGURA 11. DEFINICIÓN DEL CONCEPTO DE RADIANCIA .................................................................................. 26 
FIGURA 12. DIFERENTES COMPONENTES DE LA RADIACIÓN SOLAR. EXTRAÍDO DE: [1] ...................................... 27 
FIGURA 13. CONCEPTO DE MASA DE AIRE. EXTRAÍDO DE: EXTRAÍDO DE: [5]. ................................................... 29 
FIGURA 14. DISTRIBUCIÓN ESPECTRAL DE LA RADIACIÓN SOLAR. EXTRAÍDO DE: [4]. ........................................ 30 
FIGURA 15. CIRCUITO EQUIVALENTE SIMPLIFICADO DE UNA CÉLULA SOLAR. EXTRAÍDO DE: [4] ......................... 31 
FIGURA 16. CIRCUITO EQUIVALENTE DE UNA CÉLULA SOLAR. EXTRAÍDO DE: [4] ............................................... 31 
FIGURA 17. RESPUESTA ESPECTRAL DE UNA CÉLULA SOLAR DE SILICIO BAJO VIDRIO. EXTRAÍDO DE: [5] ............ 33 
FIGURA 18. PIRANÓMETRO MS-802............................................................................................................. 34 
FIGURA 19. PIRHELIÓMETRO MS-56. ........................................................................................................... 35 
FIGURA 20. RESPUESTAS ESPECTRALES. ....................................................................................................... 35 
FIGURA 21. ESTRUCTURA Y PROYECCIÓN DE LOS HACES DE LUZ DE UNA CÁMARA TODO-CIELO. ........................ 36 
FIGURA 22. TABLERO DE AJEDREZ CAPTURADO POR UNA CÁMARA TODO-CIELO............................................... 37 
FIGURA 23. REPRESENTACIÓN DEL ESPACIO RGB. EXTRAÍDO DE: [6]. ............................................................. 39 
FIGURA 24. FUNCIONES DE SENSIBILIDAD ESPECTRAL PRODUCIDO POR LOS FILTROS DE SEPARACIÓN DE COLOR. 
EXTRAÍDO DE: [7]. ............................................................................................................................... 40 
FIGURA 25. DIFERENCIA ENTRE UNA FOTOGRAFÍA ORIGINAL Y OTRA FOTOGRAFÍA CON BALANCE DE BLANCOS. . 41 
FIGURA 26. MODELO DE DISTORSIÓN. EXTRAÍDO DE: [8]................................................................................. 42 
FIGURA 27. MS-321LR ESCÁNER DE CIELO. ................................................................................................ 46 
FIGURA 28. CÁMARA TODO-CIELO. ................................................................................................................ 47 
FIGURA 29. DISEÑO DEL SISTEMA. ................................................................................................................ 54 
FIGURA 30. METODOLOGÍA DEL PROYECTO. ................................................................................................... 55 
FIGURA 31. IMAGEN CAPTURADA CON LA CÁMARA TODO-CIELO PARA LA CALIBRACIÓN ANGULAR. ................... 59 
FIGURA 32. REPRESENTACIÓN DE LOS PUNTOS MEDIDOS EN LA IMAGEN DISTORSIONADA. ............................... 60 
FIGURA 33. CÁLCULO DEL ÁNGULO CON LA ALTURA Y LA DISTANCIA CORRESPONDIENTES. .............................. 60 
FIGURA 34. APROXIMACIÓN DEL RADIO EN FUNCIÓN DEL ÁNGULO CENITAL. .................................................... 61 
FIGURA 35. DIFERENCIACIÓN DE LAS DOS TENDENCIAS EN LA CALIBRACIÓN ANGULAR. .................................... 62 
FIGURA 36. DIBUJO DEL RADIO AL QUE CORRESPONDEN DISTINTOS ÁNGULOS CENIT. ....................................... 62 
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file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909514
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file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909538
 
xi 
FIGURA 37. PLANO DE LA IMAGEN CON EL CONVENIO A SEGUIR. ..................................................................... 63 
FIGURA 38. REPRESENTACIÓN DE LA TRAYECTORIA SOLAR EN UN DÍA CONCRETO. ........................................... 64 
FIGURA 39. IMAGEN DE LA CÁMARA TODO-CIELO E ILUSTRACIÓN DE LA BÚSQUEDA DEL SOL MEDIANTE 
CONTORNOS. ...................................................................................................................................... 65 
FIGURA 40. IMAGEN DE LA CÁMARA TODO-CIELO DESPUÉS DE APLICARLE LA MÁSCARA SOLAR. ....................... 65 
FIGURA 41. IMAGEN DE LA CÁMARA TODO-CIELO DESPUÉS DE APLICARLE LAS MÁSCARAS. .............................. 66 
FIGURA 42. RELACIÓN ENTRE LA IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA EN FUNCIÓN DEL VALOR DEL PIRANÓMETRO DE 
DIFUSA Y LA GANANCIA. ....................................................................................................................... 68 
FIGURA 43. RELACIÓN ENTRE LA IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA EN FUNCIÓN DEL VALOR DEL PIRANÓMETRO DE 
DIFUSA Y LA GANANCIA, TRAS APLICAR LA CORRECCIÓN LINEAL. ............................................................ 69 
FIGURA 44. RELACIÓN ENTRE EL VALOR DE LA IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA, ANTES DE LA CALIBRACIÓN DE 
INTENSIDAD, Y EL PIRANÓMETRO DE DIFUSA. ........................................................................................ 70 
FIGURA 45. RELACIÓN MEJORADA ENTRE EL VALOR DE LA IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA, ANTES DE LA 
CALIBRACIÓN DE INTENSIDAD, Y EL PIRANÓMETRO DE DIFUSA. ............................................................... 70 
FIGURA 46. REPRESENTACIÓN DE LAS INCLINACIONES A ELEGIR POR EL USUARIO. ........................................... 71 
FIGURA 47. REPRESENTACIÓN DE LA MÁSCARA INDICADA Y DE SU EFECTO SOBRE LA IMAGEN PROCESADA. ...... 72 
FIGURA 48. FLUJOGRAMA DEL PROCESO DE CÁLCULO DE LA RADIACIÓN DIFUSA. ............................................. 73 
FIGURA 49. MENÚ INTERACTIVO CON BOTONES PARA EL USUARIO. ................................................................. 74 
FIGURA 50. FLUJOGRAMA DE LA APLICACIÓN PARA EL USUARIO. .................................................................... 76 
FIGURA 51. DIFERENCIA ENTRE EL USO DEL CENTROIDE O LAS ECUACIONES SOLARES Y LA CALIBRACIÓN DE LA 
CÁMARA EN EL EJE X. .......................................................................................................................... 77 
FIGURA 52. DIFERENCIA ENTRE EL USO DEL CENTROIDE O LAS ECUACIONES SOLARES Y LA CALIBRACIÓN DE LA 
CÁMARA EN EL EJE Y. .......................................................................................................................... 78 
FIGURA 53. EVOLUCIÓN TEMPORAL DE LA IRRADIANCIA ESTIMADA Y DE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL 
PIRANÓMETRO DE DIFUSA. ................................................................................................................... 79 
FIGURA 54. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL PIRANÓMETRO DE DIFUSA Y LA 
IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA. .......................................................................................................... 79 
FIGURA 55. ERROR EN LA ESTIMACIÓN DE LA IRRADIANCIA DIFUSA CON EL MÓDULO HORIZONTAL. ................... 80 
FIGURA 56. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO ISOTRÓPICO Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 20° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 81 
FIGURA 57. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE HAY Y DAVIES Y LA 
IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 20° EN CENIT Y 180° ENACIMUT. ........... 81 
FIGURA 58.RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE REINDL Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 20° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 82 
FIGURA 59. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE PÉREZ Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 20° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 82 
FIGURA 60. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO ISOTRÓPICO Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 41° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 83 
FIGURA 61. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE HAY Y DAVIES Y LA 
IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 41° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ........... 83 
FIGURA 62. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE REINDL Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 41° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 84 
FIGURA 63. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE PÉREZ Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 41° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 84 
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909542
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909542
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909543
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909543
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file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909551
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file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909555
 
xii 
FIGURA 64. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO ISOTRÓPICO Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 60° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 85 
FIGURA 65. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE HAY Y DAVIES Y LA 
IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 60° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ........... 85 
FIGURA 66. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE REINDL Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 60° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 86 
FIGURA 67. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL MODELO DE PÉREZ Y LA IRRADIANCIA 
DIFUSA ESTIMADA PARA UN MÓDULO INCLINADO 60° EN CENIT Y 180° EN ACIMUT. ............................... 86 
FIGURA 68. MUESTRA DE LA ESTRUCTURA QUE SOSTIENE LA BOLA DE SOMBRA JUNTO AL PIRANÓMETRO. ....... 87 
FIGURA 69. IMAGEN DEL CIELO ORIGINAL E IMAGEN DEL CIELO PROCESADA CON LAS MÁSCARAS. .................... 88 
FIGURA 70. REPRESENTACIÓN DE LA IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA EN FUNCIÓN DEL TIEMPO EN DISTINTOS 
CASOS. ............................................................................................................................................... 90 
FIGURA 71. IMAGEN CON LA CÁMARA SUCIA (IZQUIERDA) Y CON LA CÁMARA LIMPIA (DERECHA)...................... 91 
FIGURA 72. RELACIÓN ENTRE LOS VALORES PROPORCIONADOS POR EL PIRANÓMETRO DE DIFUSA Y LA 
IRRADIANCIA DIFUSA ESTIMADA, INCLUYENDO IMÁGENES CAPTURADAS CON LA CÁMARA SUCIA (EN 
VERDE). .............................................................................................................................................. 91 
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909574
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909574
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909576
file:///C:/Users/raque/Desktop/TFG_RaquelGarciaFranco.docx%23_Toc106909576
 
 
Capítulo 1. INTRODUCCIÓN 
1.1. CONTEXTO 
El Sol ha sido imprescindible para la formación de la vida en el planeta Tierra 
pero, hoy en día, la conversión de energía solar en otras formas de energía 
utilizables por el ser humano para producir trabajo (eléctrica o térmica, sobre 
todo) está ganando cada vez más importancia para la descarbonización del 
sistema energético. Sin embargo, el ser humano sigue dependiendo en gran 
medida de los combustibles fósiles, los cuales constituyen el 80% de las fuentes 
utilizadas para producir energía [1]. Los principales problemas derivados de 
estos combustibles son la contaminación del aire, la acidificación del agua, la 
degradación de los ecosistemas y, sobre todo, el calentamiento global del 
planeta; además del agotamiento de estos recursos que, aparte de perjudiciales, 
son limitados. Por suerte, se han ido desarrollando tecnologías que permiten la 
explotación directa de la energía solar tanto a grande como a pequeña escala. 
1.1.1 DESARROLLO DE LA ENERGÍA SOLAR FOTOVOLTAICA 
A pesar de que el efecto fotovoltaico fue descubierto en 1839 gracias a Edmund 
Bequerel, no es hasta 1941 cuando se fabrica la primera célula solar. Esta 
primera célula solar estaba fabricada de selenio. Sin embargo, su eficiencia 
apenas llegaba al 1%. Además, aunque en 1955 se comercializa la primera 
 
14 
célula solar, su ámbito de uso se centraba principalmente en el terreno espacial, 
pues su coste era 50 veces superior al de otras energías tradicionales. 
Fue el embargo de petróleo, llevado a cabo por los países de la OPEP 
(Organización de Países Exportadores de Petróleo), el que despertó el interés y 
aumentó los fondos para el desarrollo de las células solares. Gracias a los fondos 
anuales dedicados a la investigación en este campo, se hizo posible la creación 
de nuevas tecnologías las cuales facilitaron la disminución de los costes y la 
expansión, por tanto, de la utilización de estas células solares. 
De esta forma, lo que comenzó aplicándose únicamente al ámbito espacial, ha 
llegado a empresas y centrales, e incluso a casas particulares en las cuales se 
están instalando sistemas basados en energía solar fotovoltaica. 
En el caso español, la producción de electricidad ha ido reduciendo sus 
emisiones de CO2 de forma continua hasta alcanzar en 2021 una producción 
total de algo más de 35,96 millones de toneladas de CO2 según REE1. En la 
Figura 1 se muestra la evolución de dichas emisiones. 
 
Figura 1. Emisiones de CO2 asociadas a la generación del sistema eléctrico español. Fuente: 
REE. Extraído de: El País “El sistema eléctrico español marca en 2021 un nuevo mínimo histórico de 
emisiones” (enero de 2022). 
 
1 Fuente: REE, enero de 2022 https://www.ree.es/es/datos/generacion/no-renovables-detalle-emisiones-CO2 
 
15 
Las principales fuentes de energía que han permitido esta mejora son la energía 
solar y la eólica y, en menor proporción, energías como la hidroeléctrica y la 
nuclear. Esto es debido a que dichas tecnologías son fuentes de bajas emisiones 
de CO2. Por tanto, aunque la producción de energía eléctrica ha crecido, la 
apuesta por las energías renovables (destacando las energías solar y eólica) ha 
permitido contribuir a la descarbonización del sistema eléctrico. Además, de 
estas energías, la que más aumento ha experimentado es la fotovoltaica, con un 
incremento no solo de la potencia instalada, sino también de las horas 
equivalentes en un 15%. 
 
Figura 2. Generación de la electricidad en 2021. Extraído de: El País “El sistema eléctrico 
español marca en 2021 un nuevo mínimo históricode emisiones” (enero de 2022). 
 
La Figura 2 refleja el aumento en la utilización de dichas energías renovables 
entre 2011 y 2021 en España. 
Entre las ventajas de la energía solar fotovoltaica se encuentran [1]: 
-Bajas emisiones de dióxido de carbono, unas 5,6 tCO2/GWh en comparación con 
las 1058 tCO2/GWh de la combustión de carbón convencional. 
-Bajas emisiones de óxidos de azufre, aproximadamente 0,02 tSO2/GWh frente a 
la combustión de carbón convencional, con datos de 2,97 tSO2/GWh. 
-Menor consumo de agua para generar electricidad, ya que la energía solar 
fotovoltaica requiere una cantidad aproximadamente 30 veces menor que la 
combustión de carbón convencional. 
 
16 
Estas ventajas han aumentado la capacidad instalada en todo el mundo, 
llegando en 2022 a 1 TW. 
 
 
Figura 3. Evolución de la capacidad instalada de energía solar fotovoltaica en el mundo. Extraído de: [2] 
 
Sin embargo, para una mayor penetración de la energía fotovoltaica, es 
necesario facilitar la integración en un mayor número de aplicaciones y tipos de 
instalaciones, desarrollando herramientas para la predicción del rendimiento de 
los sistemas fotovoltaicos, o para la optimización de los existentes a fin de 
incrementar su producción y rentabilidad. 
A continuación, se describen algunas de las aplicaciones y tecnologías 
emergentes que están atrayendo el interés de la industria: 
- Building-integrated y building-applied photovoltaics (BIPV y BAPV). La 
principal idea es incorporar (BIPV) o anexar (BAPV) módulos fotovoltaicos en las 
fachadas de edificios. La diferencia entre ellos consiste en que los BIPV se 
integran en los edificios (de forma que dichos módulos puedan sustituir a 
componentes convencionales a la vez que generan energía), mientras que los 
BAPV se colocan sobre las fachadas o los techos de los edificios. 
 
17 
 
Figura 4. Ejemplos de BIPV y BAPV.2 
 
- Vehicle-integrated photovoltaics (VIPV). Esta tecnología consiste en la 
integración de un sistema fotovoltaico en la estructura del automóvil, 
normalmente en el techo. La energía recibida es usualmente utilizada para 
incrementar la autonomía del vehículo o para proporcionar ayuda energética a 
otras unidades auxiliares como el aire acondicionado. 
 
Figura 5. Ejemplo de VIPV.3 
 
- Sistemas fotovoltaicos de concentración híbridos con panel plano. Los 
costes de la energía solar fotovoltaica han constituido uno de los principales 
impedimentos para su implantación temprana. A fin de abaratar costes, se han 
diseñado tecnologías de concentración de la energía solar, de forma que una 
célula más pequeña recibe la luz solar captada y concentrada por una óptica de 
concentración. Al reducir el área de semiconductor necesaria, se pueden utilizar 
tecnologías de célula mucho más caras y eficientes que el silicio, y además el 
uso de concentración incrementa su eficiencia de conversión, lo que en conjunto 
 
2 Extraído de: https://new-q-cells.com/en/sub.php?idx=818&status=true 
3 Extraído de: https://www.exypnos.be/products-services/added-value-operations-avo/ 
 
18 
puede reducir el coste de la electricidad solar generada. Sin embargo, los 
concentradores aprovechan únicamente la luz directa del disco solar, por lo que 
se han propuesto sistemas híbridos que añaden al panel trasero células solares 
de bajo coste (por ejemplo, silicio o capa delgada) para captar la luz difusa 
perdida por las células de concentración. 
1.1.2 MOTIVACIÓN DEL PROYECTO 
El modelado o estimación de la producción energética y la rentabilidad de las 
aplicaciones emergentes mencionadas requiere de un conocimiento preciso del 
recurso solar disponible en planos de inclinación muy variada. Sin embargo, las 
series de datos radiación solar no incluyen las características angulares de la 
radiación difusa, por lo que se utilizan modelos de estimación del recurso solar 
en planos arbitrarios. Estos modelos están sujetos a una gran incertidumbre 
debido a que deben suponer unas características angulares de la radiación 
difusa para todo el cielo basándose en magnitudes unidimensionales como la 
relación entre la irradiancia global y la difusa. 
Por lo tanto, una medida directa de las características angulares de la radiación 
difusa sería de gran interés para reducir la incertidumbre en el pronóstico de 
generación energética y rentabilidad de este tipo de aplicaciones. Sin embargo, 
no existen instrumentos comerciales de bajo coste para su medida 
automatizada. 
El propósito de este trabajo es desarrollar un instrumento de bajo coste que 
permita realizar una caracterización instantánea y automática de la distribución 
angular o espacial de la radiación difusa en la bóveda celeste. A continuación se 
comenta su relevancia en distintas aplicaciones: 
-VIPV: los paneles solares pueden tener distintas geometrías e inclinaciones 
debido al diseño del automóvil e incluso a la calzada, la cual no siempre es 
horizontal. 
Por tanto, poder conocer la radiación recibida en función de la inclinación y del 
ángulo sólido de cielo descubierto, aportaría una gran ventaja competitiva en 
este sector. 
- BIPV y BAPV: el estudio de la eficiencia energética de edificios tiene una 
importancia creciente en la descarbonización del sistema eléctrico. Tanto si se 
utilizan tecnologías puramente pasivas o térmicas, como si se añaden sistemas 
 
19 
fotovoltaicos (BIPV o BAPV), una estimación precisa de la carga solar 
(irradiancia en el plano del módulo, 𝐸𝑃𝑂𝐴) en cada una de las fachadas del edificio 
y la irradiancia en los distintos planos de captación solar es clave para el estudio 
de su balance energético o su rentabilidad. 
- Sistemas de concentración híbridos con panel plano: para poder hacer esto 
posible, es necesario implementar un sistema de seguimiento solar de forma que 
la célula esté siempre apuntando al Sol. Es, por tanto, determinante el ángulo en 
el que se encuentra la célula en todo momento. 
Así pues, estas técnicas de seguimiento se beneficiarían especialmente de este 
conocimiento de las características angulares de la radiación solar, ya que el 
ángulo de incidencia es fundamental para el módulo y se requieren varios 
piranómetros para la evaluación de la idoneidad de los distintos ángulos. 
El Instituto de Energía Solar, centro de investigación de la UPM que ha propuesto 
y tutorizado el tema del presente trabajo, ideó y participa en un proyecto europeo 
llamado HIPERION (Hybrid Photovoltaics for Efficiency Record using Integrated 
Optical techNology), cuyo principal objetivo es industrializar una tecnología 
pionera de sistema de concentración híbrido ideada por la empresa suiza 
Insolight. En contraste con los paneles de concentración convencionales, la 
tecnología de Insolight no requiere seguidores solares externos gracias a la 
integración de un sistema de microseguimiento, el cual concentra la luz solar 
sobre microcélulas de alta eficiencia. De esta manera, la ausencia de seguidores 
solares externos facilita la instalación de estos sistemas en tejados comerciales 
o residenciales así como en cualquier aplicación que requiera maximizar la 
energía generada en un área disponible limitada. 
 
20 
 
 
Figura 6. Paneles solares con la tecnología de Insolight. Extraído de: [3]. 
 
En estos módulos, una célula solar convencional de silicio constituye el sustrato 
para las microcélulas, consiguiendo también capturar la componente difusa de 
la radiación. Esto implica que, a diferencia de los sistemas de concentración 
convencionales, se puede trabajar en condiciones de cielo nublado. Sin 
embargo, las capas de óptica de concentración atenuarán y dispersarán de 
forma significativa la luz solar incidente, por lo que la irradiancia efectivamente 
transmitida a las células de silicio dependerá en gran medida de su ángulo de 
incidencia. Por tanto, es necesario conocer la distribución angular de la radiación 
difusa para modelarla respuesta de este tipo de sistemas. 
1.2. OBJETIVOS 
El principal objetivo de este proyecto es el desarrollo de un procedimiento de 
medida automatizada de las características angulares de la radiación difusa 
utilizando una cámara todo-cielo comercial. Para ello se han establecido los 
siguientes objetivos específicos: 
 
21 
-Comparativa y selección de una cámara todo-cielo apta para el estudio de la 
radiación solar. 
-Configuración y programación de la cámara todo-cielo para conseguir la captura 
automática de imágenes. 
-Desarrollo de un procedimiento de calibración de la cámara tanto a nivel angular 
como de intensidad. 
-Desarrollo de algoritmos de visión artificial para el procesado automático de 
imágenes de la bóveda celeste, a fin de estimar las características angulares de 
la radiación solar. 
-Validación experimental de las estimaciones utilizando la estación de medida de 
la radiación solar del Instituto de Energía Solar. 
 
1.3. ESTRUCTURA DEL DOCUMENTO 
El presente documento se estructura en una serie de capítulos, los cuales se 
describen a continuación. 
-Capítulo 1: Introducción. Este capítulo sirve para explicar el contexto, de forma 
que el lector conozca el desarrollo y aspectos básicos de la energía solar 
fotovoltaica. También se presentan la motivación del proyecto y sus objetivos 
principales. 
-Capítulo 2: Fundamentos teóricos. El principal objetivo de este capítulo es 
proporcionar al lector los conocimientos necesarios para comprender el 
desarrollo del proyecto. Se incluye también el estado del arte, explicando al lector 
las tecnologías actuales y los modelos más desarrollados para la caracterización 
de la radiación solar. 
-Capítulo 3: Desarrollo del proyecto. El tercer capítulo expone el proceso que se 
debe llevar a cabo para la consecución de los objetivos marcados para este 
proyecto. Incluye las calibraciones de la cámara, el procesado de imágenes 
aplicado y los cálculos necesarios para lograr la estimación de las características 
angulares de la radiación difusa en un ángulo sólido a elección del usuario. 
 
22 
-Capítulo 4: Resultados. Este capítulo muestra la relación de resultados 
obtenidos y su interpretación. 
-Capítulo 5: Conclusiones. En el quinto capítulo se pueden encontrar las 
conclusiones finales, que incluyen aspectos de mejora y perspectivas futuras. 
 
Por último, al final del documento, se han incluido dos anexos. El primero de 
ellos, recoge el código desarrollado en dos partes: las funciones internas de la 
aplicación y la aplicación para el usuario. El segundo, consiste en un manual con 
el que poder configurar los aspectos básicos de la cámara necesarios para llevar 
a cabo este proyecto. 
 
 
 
Capítulo 2. FUNDAMENTOS 
TEÓRICOS 
2.1. RADIACIÓN SOLAR 
El Sol, el cual constituye el 99.68% de la masa del Sistema Solar, está 
compuesto principalmente de helio e hidrógeno y presenta unas condiciones de 
temperatura y presión que hacen posible la fusión nuclear. Aproximadamente 
cuatro millones de toneladas de su masa son convertidas en energía cada 
segundo, gracias a una potencia de 3.8 ∗ 1026 W. Además, su comportamiento 
se asemeja al de un cuerpo negro, debido a que su superficie se encuentra a 
una temperatura de unos 6000 K. Así, la irradiancia media que llega a la 
atmósfera del planeta Tierra en un plano perpendicular a la dirección al Sol es 
de 1361 
W
m2
 en promedio [4]. Sin embargo, numerosos factores contribuyen a que 
la radiación recibida en la superficie terrestre (por un panel, un vehículo o 
cualquier otro elemento) sea menor a la extraterrestre y además no sea 
constante. Es, por tanto, fundamental el estudio de la radiometría, la cual trata 
de caracterizar la luz; intentando que, a través de la física y las matemáticas, se 
pueda obtener una aproximación de la energía que reciben nuestros aparatos. 
Algunos de los fenómenos que alteran las características de la radiación solar al 
atravesar la atmósfera son: la difusión, la reflexión y la atenuación. 
 
24 
-Difusión. Cuando el tamaño de la partícula es mucho menor que la longitud de 
onda, se produce la conocida como difusión de Rayleigh. En el otro extremo, es 
decir, si el tamaño de la partícula es mucho mayor que la longitud de onda, 
aparece la difusión no selectiva. Por último, si no hay gran diferencia entre el 
tamaño de la partícula y la longitud de onda (como es el caso de las capas bajas 
de la atmósfera), tiene lugar la difusión de Mie. Esta es la responsable de la 
mayor luminosidad del horizonte en un día despejado. 
-Reflexión, mediante la cual las nubes disminuyen la radiación que se recibe en 
la superficie terrestre. 
-Atenuación. Se produce un cambio en las características espectrales de la 
radiación solar motivado por la absorción de vapor de agua, CO2 y ozono 
producida en la atmósfera terrestre. 
2.1.1 POSICIÓN SOLAR 
Los ángulos básicos que describe la trayectoria solar son: 
-Ángulo cenital (𝜃𝑍): es el ángulo definido por el Sol y la vertical formada 
con la superficie terrestre. El ángulo complementario se denomina elevación. 
 
Figura 7. Definición del ángulo cenital. Extraído de: [5] 
 
-Ángulo acimutal (Ψ): es el ángulo formado por la proyección horizontal de 
la línea que une la superficie terrestre con el Sol y la dirección correspondiente 
al norte. 
 
25 
 
Figura 8. Definición del ángulo acimutal. Extraído de: [5] 
 
Por otra parte, también se define la orientación del módulo de la siguiente forma: 
 
 
 
 
 
2.1.2 COMPONENTES RADIACIÓN SOLAR 
Se define la irradiancia ([
𝑊
𝑚2
]) como la densidad de potencia incidente en una 
superficie. 
E 
N 
W 
1 
2 
➔ Inclinación en 
acimut (𝐼𝛹) 
2 
➔ Inclinación en 
cenit (𝐼𝜃) 
1 
S 
Figura 9. Definición de los ángulos de inclinación del módulo. 
 
26 
 
Figura 10. Definición del concepto de irradiancia4. 
 
En cambio, la radiancia ([
𝑊
𝑚2𝑠𝑟
]) describe la cantidad de radiación 
electromagnética que es emitida por un área en particular (flujo radiado), en un 
ángulo sólido dado en una dirección especificada. 
 
Figura 11. Definición del concepto de radiancia5 
 
La radiación solar en la superficie terrestre está formada por tres componentes 
fundamentales: 
-Radiación directa (B): la que procede del disco solar. 
 
4 Extraído de: http://leias.fa.unam.mx/wp-content/uploads/2018/07/180515_Practica15_LES.pdf 
5 Ídem. 
 
27 
-Radiación difusa (D): debida a los rayos de luz que provienen de la bóveda 
celeste pero no directamente del disco solar, producidos en la atmósfera por 
procesos de reflexión, difusión y atenuación en la dirección del receptor. 
Además, su intensidad depende de la zona del cielo de la que procede, por lo 
que es una radiación anisotrópica. 
-Albedo (R): aquella que procede de las proximidades al receptor (suelo, 
obstáculos sobre el terreno…) a causa de la reflexión de la radiación que incide 
en ellas. 
Así pues, la radiación total (𝐺), denominada global, es la suma de estas tres 
componentes. 
 
Figura 12. Diferentes componentes de la radiación solar. Extraído de: [1] 
 
En el ámbito del panel solar se define la irradiancia en el plano del módulo (𝐸𝑃𝑂𝐴), 
como la suma de los tres componentes: la correspondiente al haz directo (𝐸𝑏), 
la reflejada en el suelo (𝐸𝑟) y la difusa (𝐸𝑑). 
𝐸𝑃𝑂𝐴 = 𝐸𝑏 + 𝐸𝑑 + 𝐸𝑟 
 
La radiación difusa se puede dividir en tres componentes: 
-La irradiancia uniforme, que constituye la componente isotrópica de la bóveda 
celeste. 
-La dispersión de la radiación que se encuentra en el área más próxima al Sol, 
el cual rodea; también conocida como componente difusa circunsolar. 
 
28 
-Componente de iluminación del horizonte. 
Para poder conocer la radiación es, por tanto, necesario la estimación de estas 
componentes para los distintos tipos de cielo. Algunos de los métodos que 
existen para este propósito se van a explicar en este trabajo,siendo uno de ellos 
el modelo de Pérez. 
2.1.3 ESTIMACIÓN DE LA RADIACIÓN DIFUSA 
La estimación de la potencia generada por un sistema fotovoltaico requiere 
conocer la potencia de radiación solar disponible en el plano del generador 
(𝐸𝑃𝑂𝐴). Dicha irradiancia puede medirse directamente con un piranómetro con la 
misma inclinación o bien estimarse a partir de la transposición angular de las 
componentes directa y difusa de la irradiancia en algún plano de referencia 
(típicamente se mide la difusa horizontal, o DHI, del inglés diffuse horizontal 
irradiance, y la directa normal al disco solar, o DNI, del inglés direct normal 
irradiance). La transposición angular de la componente directa es simple, pues 
varía simplemente con el coseno del ángulo de incidencia; no así la de la 
componente difusa, que depende de su distribución espacial o angular en la 
bóveda celeste. 
La estimación de la radiación difusa en un plano inclinado ha sido por tanto un 
gran reto para el que se han propuesto un gran número de modelos, basados en 
parámetros de entrada diversos. La distribución espacial o angular de la 
radiación difusa depende en gran medida del sistema de nubes, el cual presenta 
variabilidad de brillo, posición y forma a lo largo del tiempo. Además, el proceso 
de dispersión de la radiación en las nubes es a su vez complejo. Como 
consecuencia, la distribución de la radiancia en el cielo es una función variable 
con el tiempo y, generalmente, no uniforme: 
-Con cielos despejados las radiancias máximas se presentan en las cercanías 
del Sol y en el horizonte, mientras que las mínimas lo hacen en un círculo cuya 
dirección forma un ángulo de 90° con la del Sol. 
-La radiación procedente de la región que rodea al Sol se llama aureola o 
radiación circunsolar y es debida, principalmente, a dispersión por aerosoles. 
-La extensión angular de la aureola depende, básicamente, de la turbidez 
atmosférica y el ángulo cenital del Sol. 
 
29 
-El incremento de radiancia observable en el horizonte se debe a que el espesor 
efectivo de la atmósfera en esa dirección es mucho mayor, por lo que los 
mecanismos de dispersión de la luz tienen un peso mayor. 
2.1.4 ESPECTRO SOLAR 
Por otra parte, el espectro solar es muy importante en todas las aplicaciones de 
la energía solar, pues se extiende más allá del rango visible. 
El espectro solar se ve afectado principalmente por la altura del Sol, pero también 
por la absorción y dispersión debida sobre todo a la humedad y los aerosoles. 
Esta altura solar influye en la masa de aire (AM, del inglés “air mass”) que 
atraviesa la luz solar, definida como la distancia que recorre la luz en su paso 
por la atmósfera respecto a la ruta más corta que se puede producir. En la 
siguiente figura se puede apreciar que el menor camino se logra cuando el Sol 
se encuentra en la vertical (AM = 1). 
 
Figura 13. Concepto de masa de aire. Extraído de: Extraído de: [5]. 
 
Por tanto, la masa de aire se calcula como: 
𝐴𝑀 =
1
cos (𝜃𝑍)
=
𝑌
𝑋
 
Es por esta razón que fuera de la atmósfera, se puede aproximar el espectro 
solar por un cuerpo negro a 6000 K y con un valor de irradiancia de 1361 𝑊/𝑚2 
(espectro AM0); mientras que a nivel del mar la irradiancia disminuye al entorno 
de los 1000 W/m2 y cambia la distribución espectral. Se suele definir una 
 
30 
distribución espectral terrestre estándar cuando el ángulo cenital es tal que el 
AM es igual a 1,5 (espectro AM1,5), es decir, con un ángulo cenital de unos 48°. 
 
Figura 14. Distribución espectral de la radiación solar. Extraído de: [4]. 
2.2. EL PANEL SOLAR 
Un panel solar es un conjunto de células solares, las cuales se conectan 
eléctricamente con el fin de conseguir una mayor energía. 
Cuando la luz del Sol incide en la célula, los fotones que llegan deben aportar 
una energía igual o mayor que el ancho de banda prohibida del semiconductor 
utilizado para poder generar pares electrón-hueco. La corriente que se entregará 
a la carga (I) será: 
𝐼 = 𝐼𝑑 − 𝐼𝑝ℎ (𝑉) 
Donde 𝐼𝑝ℎ es la corriente fotogenerada o fotocorriente, la cual se debe a la 
generación de portadores que produce la iluminación; e 𝐼𝑑 es la corriente de 
diodo o corriente de oscuridad, producida por la recombinación de portadores 
que produce el voltaje externo necesario para poder entregar energía a la carga. 
Sin embargo, un módulo fotovoltaico está formado por células interconectadas, 
ya sea en serie o en paralelo. Para poder realizar un estudio del comportamiento 
del módulo, se estudia el comportamiento mediante el circuito equivalente. El 
 
31 
circuito equivalente más simple consiste en un diodo de unión p-n y un generador 
de corriente 𝐼𝑝ℎ que se comporta según lo establecido en la ecuación anterior. 
 
Figura 15. Circuito equivalente simplificado de una célula solar. Extraído de: [4] 
 
Para poder tener en cuenta otros efectos que ocurren en la célula solar real, se 
deben añadir otros elementos al circuito equivalente. Los dos más considerables 
son: los de resistencia serie y los de fugas de corriente proporcionales a la 
tensión, que suelen caracterizarse por una resistencia paralelo. Aunque estos 
efectos no tienen un valor constante en la mayoría de ocasiones, este circuito 
equivalente proporciona una solución aceptable y muy útil. 
 
Figura 16. Circuito equivalente de una célula solar. Extraído de: [4] 
 
Como se puede deducir del circuito, la resistencia en paralelo tiene más efecto 
cuando la corriente que circula por el diodo es pequeña, es decir, cuando la 
tensión es baja. Los efectos representados por la resistencia en paralelo pueden 
ser muy variados: pequeños cortocircuitos metálicos o fugas de corriente por los 
bordes de la célula entre otros. No obstante, su efecto tiene poca relevancia 
durante el funcionamiento normal de la célula. 
La corriente viene determinada por la siguiente ecuación: 
𝐼 = −𝐼𝑝ℎ + 𝐼𝑂 [𝑒𝑥𝑝
𝑒(𝑉 + 𝐼𝑅𝑆)
𝑚𝑘𝑇
− 1] +
𝑉 − 𝐼𝑅𝑆
𝑅𝑃
 
 
32 
Cuando la resistencia paralela (𝑅𝑃) es suficientemente pequeña, consigue no 
afectar a la corriente de cortocircuito a la vez que disminuye el factor de forma y 
la tensión de circuito abierto. Por el contrario, cuando dicha resistencia presenta 
un valor elevado, la tensión de circuito abierto se mantiene estable pero se 
reducen el factor de forma y la corriente de cortocircuito (𝐼𝑠𝑐). 
Además, la corriente y la irradiancia están relacionadas. La irradiancia efectiva 
(𝐸𝑒) se define, según el modelo de rendimientos de módulos fotovoltaicos de 
Sandia (SAPM), como: 
𝐸𝑒 =
𝐼𝑠𝑐
𝐼𝑠𝑐0(1 + 𝛼𝐼𝑠𝑐 ∗ (𝑇𝑐 − 𝑇𝑜))
 
Siendo: 
-𝑇𝑜: temperatura de la celda de referencia (25°). 
-𝑇𝑐: temperatura de la celda. 
-𝛼𝐼𝑠𝑐: coeficiente de temperatura normalizado para la corriente de cortocircuito. 
-𝐼𝑠𝑐0: corriente de cortocircuito en las condiciones de referencia. 
Por otra parte, la respuesta a la luz en un espectro de referencia caracteriza los 
dispositivos fotovoltaicos. Sin embargo, la utilización de dicho dispositivo suele 
realizarse en un ambiente cuya fuente de luz presenta un espectro distinto al de 
referencia. Se define entonces un factor de desajuste espectral, el cual modula 
el efecto que esta diferencia provoca en el rendimiento. 
En el caso de que la curva IV solo sea sensible a la temperatura de la celda y a 
la corriente de cortocircuito, y no se vea afectada por el espectro de la fuente de 
la luz, se podrá estimar un factor de desajuste espectral utilizando IEC 60904-7: 
“Cálculo de la corrección de desajuste espectral para medidas de dispositivos 
fotovoltaicos”. 
Se denomina respuesta espectral (SR)([A/W]) de un dispositivo fotovoltaico a la 
fracción de irradiación disponible que se convierte en corriente. Esta respuesta 
espectral está relacionada con la eficiencia cuántica (QE) y con la longitud de 
onda (λ). 
𝑆𝑅 = 𝑄𝐸 ∗ 𝜆 ∗
𝑒
ℎ𝑐
 
 
 
33 
Siendo: 
-λ:longitud de onda. 
-c: velocidad de la luz (2,9979 ∗ 108 𝑚/𝑠). 
-e: carga del electrón (1,602 ∗ 10−19 𝐶). 
-h: constante de Plank (6,626 ∗ 10−34𝐽𝑠). 
A continuación se muestra la respuesta espectral de una célula solar de silicio 
bajo vidrio. 
 
Figura 17. Respuesta espectral de una célula solar de silicio bajo vidrio. Extraído de: [5] 
 
Estos conceptos adquieren gran importancia en el contexto de este trabajo 
debido a que 𝐼𝑝ℎ depende linealmente de la radiación solar. Además, la tensión 
del módulo depende tanto de la irradiancia como de la temperatura. La 
temperatura constituye un factor determinante, ya que reduce el voltaje del 
módulo; es decir, reduce la potencia que se puede obtener. También deteriora el 
panel pues contribuye a su degradación, la cual será más elevada a medida que 
aumenta la temperatura. Dicha temperatura depende de la radiación recibida, la 
cual calienta el módulo, y de la ventilación del módulo, intercambiando calor con 
el medio ambiente mediante convección, conducción y radiación. 
 
34 
2.3. INSTRUMENTOS PARA LA MEDIDA DE LA RADIACIÓN 
SOLAR. 
Los principales instrumentos que se usan actualmente en la medición de la 
radiación solar son, entre otros: 
-Piranómetro. Su uso es especialmente indicado para medir la componente 
global de la radiación, ya que logra captar la radiación procedente de todo el 
cielo. Sin embargo, también puede realizar la medida de la componente difusa 
si se instala en un seguidor solar y se añade una bola de sombra la cual tapa 
un ángulo sólido de 5° alrededor del Sol impidiendo contabilizar la 
componente directa de la radiación. 
 
Figura 18. Piranómetro MS-802.6 
 
-Pirheliómetro. Consiste en un sensor de termopila con una respuesta 
espectral plana. Es un piranómetro limitado en el ángulo de visión y que se 
utiliza para la medición de la componente directa de la radiación solar, también 
conocida como irradiancia normal directa (DNI). Cuenta con una pequeña 
abertura de 5°, la cual permite solo contabilizar la radiación procedente de la 
línea recta del Sol. Para que esto sea posible, debe estar instalado en un 
seguidor solar. Su limpieza es especialmente crítica, ya que afecta en gran 
cantidad a la medida. Es necesario, por tanto, una buena limpieza periódica 
para que la medida no se vea afectada por la suciedad. 
 
6 Extraído de: https://eko-eu.com/es/products/energ%C3%ADa-solar/piran%C3%B3metros/ms-802-pyranometer 
 
35 
 
Figura 19. Pirheliómetro MS-56.7 
 
La respuesta espectral del pirheliómetro es una curva plana que proporciona una 
medida objetiva. En cambio, la respuesta espectral del silicio no es plana y solo 
comprende longitudes de onda de la zona visible y de una pequeña parte de la 
infrarroja. Por suerte, es precisamente en estas zonas donde la radiación solar 
presenta la mayor parte de energía. En el siguiente punto, se describen los 
principales aspectos de las cámaras todo-cielo, las cuales presentan la misma 
respuesta espectral que el silicio. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 20. Respuestas espectrales.8 
 
7 Extraído de: https://eko-eu.com/es/products/energ%C3%ADa-solar/pirheli%C3%B3metros/ms-57-pyrheliometer 
8 Extraído de: https://www.myussi.com/glossary/pyranometer/ 
 
36 
2.4. CÁMARAS TODO-CIELO 
Una cámara todo-cielo, también denominada ojo de pez, está formada por un 
sistema de lentes que permite capturar ángulos de visión elevados. 
La siguiente figura muestra la estructura de lentes de una cámara todo cielo y la 
proyección de haces de luz provenientes de distintos ángulos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Las proyecciones de los distintos haces de luz, mostrados en la anterior figura, 
producen una imagen con grandes distorsiones. 
Lentes para lograr un 
campo de visión de 80° 
Lente para aumentar el 
campo de visión a 180° 
Lente de enfoque 
Plano 
imagen 
Figura 21. Estructura y proyección de los haces de luz de una cámara todo-cielo. 
 
37 
 
Figura 22. Tablero de ajedrez capturado por una cámara todo-cielo. 
 
Estas características hacen que sea necesario realizar previamente una serie de 
procesos de calibración a nivel angular que modelen esta distorsión. 
El proceso de conversión de los fotones recibidos a cargas eléctricas, lo realizan 
unos sensores incorporados en las cámaras. Estos sensores pueden ser de dos 
tipos: 
-CCD (“charge coupled device”): presentan un mayor tamaño pero proporcionan 
mayor flexibilidad e imágenes de mayor calidad. Además, su velocidad de lectura 
del sensor completo es menor y su consumo de funcionamiento es más elevado. 
-CMOS (“complementary meta oxide semiconductor memory”): el tamaño y el 
consumo son más reducidos, y cuentan con una integración mayor; sin embargo, 
la flexibilidad y la calidad de la imagen disminuyen. Además, realizan la lectura 
de un mayor número de píxeles simultáneamente, consiguiendo alcanzar 
elevadas velocidades de grabación. 
Algunas características típicas de las cámaras son: 
-Cámaras a color o monocromáticas: determina si la imagen obtenida se 
representa en escala de grises o incluye información del color de la escena. 
-Ángulo de visión: sección de la realidad que la cámara es capaz de capturar. Se 
mide en grados. Típicamente, las cámaras todo-cielo presentan un ángulo de 
visión de 180°. 
 
38 
-Tiempo de exposición: periodo de tiempo en el que el obturador electrónico de 
la cámara permanece abierto y durante el cual el sensor de la cámara está 
recibiendo información (es decir, es sensible a la luz incidente). Cuanto mayor 
sea la velocidad del obturador, menor será el tiempo de exposición. 
-Ganancia electrónica. Es un factor que determina el valor que adquiere cada 
píxel de la imagen a partir del número de fotoelectrones que han sido capturados 
en la toma de la imagen. 
-Sensibilidad: mínimo nivel de luz que es capaz de detectar el sensor de la 
cámara. Si la cámara tiene una sensibilidad muy baja, se necesitará un mayor 
tiempo de exposición para poder capturar la imagen. 
-Margen dinámico: rango de valores de iluminación que puede captar la cámara. 
Está limitado por el valor máximo, a partir del cual toda la luz será blanca, y del 
mínimo, valor por debajo del cual solo se percibe negro. Es decir, es la diferencia 
entre la parte más oscura y la más clara de una fotografía. 
-Respuesta espectral. Las cámaras todo-cielo presentan la misma respuesta 
espectral que el silicio (ver punto 2.2 Figura 20), la cual es reducida y, además, 
no es plana. 
-Resolución: nivel de detalle percibido o número de píxeles utilizado para 
representar una escena. Esta característica determina la calidad de la fotografía 
capturada. 
-Frecuencia de captura: cantidad de imágenes por unidad de tiempo. 
-Protocolo de comunicaciones: sistema encargado de que el paso de información 
entre varios sistemas informáticos se realice conforme a unas reglas 
preestablecidas, de forma que se garantice el paso seguro y ordenado de 
mensajes. 
2.5. VISIÓN ARTIFICIAL. 
La visión artificial tiene como fin la utilización de procedimientos automáticos de 
análisis de imágenes para extraer características relevantes del entorno físico 
capturado. 
 
39 
2.5.1 IMÁGENES. COMPONENTES RGB Y BALANCE DE BLANCOS 
El color es la respuesta del sistema visual humano ante las variaciones de las 
longitudes de onda del espectro electromagnético visible. Es decir, es una 
característica del sistema de percepción humana y está relacionado con las 
sensaciones recibidas por el ojo en el espectro visible. 
Según diversos estudios fisiológicos, existen tres tipos de conos: S, M y L. Los 
conos L presentan mayor sensibilidad a las ondas de longitudes largas, de unos 
650 nm. En otras palabras, estos conos son sensibles a los colores rojos. Por 
otra parte, los conos M, son susceptibles a ondas de longitud media (540 nm). 
De esta forma, estos conos se corresponden con los colores verdes. Porúltimo, 
los conos S presentan la mayor sensibilidad a las ondas cortas (450 nm), 
predominando los colores azules. 
La existencia de estos tres tipos de conos ha originado la teoría del triestímulo, 
la cual establece que el color se puede formar con la combinación de tres 
elementos fundamentales. Estos tres componentes son el rojo, verde y azul, que 
forman la base RGB (Red, Green, Blue). 
 
 Figura 23. Representación del espacio RGB. Extraído de: [6]. 
 
De forma similar, el sensor de una cámara a color contiene unos filtros de color, 
de modo que en cada píxel se descompone la luz recibida en los valores R, G y 
B correspondientes. 
 
40 
 
Figura 24. Funciones de sensibilidad espectral producido por los filtros de separación de color. 
Extraído de: [7]. 
 
Una imagen es, por tanto, un conjunto de píxeles dispuestos en forma de matriz. 
Si la imagen está en color, cada píxel está formado por un conjunto de tres 
valores: el valor del componente rojo (R); el verde (G), y el azul (B). 
También se aplica a las imágenes un balance de blancos; es decir, un ajuste de 
las ganancias de los componentes rojo, verde y azul de forma que la parte más 
brillante de la imagen se represente en color blanco; y la parte más oscura, de 
color negro. Es decir, la aplicación del balance de blancos hace que la cámara 
integre los valores de la base RGB a lo largo de toda la imagen, y ajuste las 
ganancias de forma que se igualen las sumas. 
Este ajuste permite que las cámaras se ajusten a la temperatura de color (o 
tonalidad de la fuente de luz) del ambiente, tal y como el sistema ocular humano 
realiza automáticamente. 
 
41 
La siguiente figura muestra la diferencia entre una fotografía sin balance de 
blancos (izquierda) y otra fotografía que a la que sí se le ha aplicado dicho 
balance (derecha). 
 
Figura 25. Diferencia entre una fotografía original y otra fotografía con balance de blancos.9 
2.5.2 IMPERFECCIONES EN LAS IMÁGENES 
Las imágenes de las cámaras presentan distorsiones respecto de la escena 
observada debidas al sistema óptico utilizado. En el presente trabajo, la 
imperfección o aberración más notable es la distorsión geométrica debido a la 
lente ojo de pez que utilizan las cámaras todo-cielo. La distorsión provoca que 
los objetos sean proyectados de manera que se deforman en la imagen. Se dice 
que esta distorsión puede ser negativa (creando un efecto de barril) o positiva 
(creando un efecto de cojín), tal y como se ilustra en la siguiente figura. 
 
9 Fuente: https://www.blogdelfotografo.com/balance-blancos/ 
 
42 
 
Figura 26. Modelo de distorsión. Extraído de: [8]. 
 
2.5.3 DETECCIÓN DE BORDES 
En el procesado de imágenes mediante visión artificial, suele ser útil la detección 
de bordes. Se considera borde una región que presenta un importante cambio 
en el nivel de intensidad en píxeles contiguos. Sin embargo, su detección no es 
una tarea sencilla, porque el ruido también puede crear discontinuidades, las 
cuales pueden aparecer porque la escena no presente una iluminación uniforme 
o porque los objetos creen sombras que interfieran en la imagen. Es por esta 
razón que se suelen incluir etapas de eliminación de ruido previas a la detección 
de bordes. 
Las técnicas de detección de bordes se basan en el operador derivada. En el 
punto de inflexión del borde; es decir, cuando se pasa de cóncavo a convexo, 
dicho operador alcanza un máximo o un mínimo. Si se emplea la segunda 
derivada en vez de la primera, se producirá un paso por cero al alcanzar el punto 
de inflexión. Así, con el uso del gradiente se podrán ubicar valores con un valor 
grande mientras que la laplaciana se utilizará para los pasos por cero. 
Algunos problemas que aparecen en las imágenes reales son: 
-El carácter discreto de las imágenes digitales. 
-Falsos bordes debido a la variación de intensidad que produce el ruido. 
 
43 
-Dificultad en la detección de bordes por aspectos como sombras, texturas, 
orientaciones o reflejos. 
2.5.3 PREPROCESADO Y MÁSCARAS 
El preprocesado de imágenes es fundamental en visión artificial, ya que mejora 
la imagen conforme a las necesidades de la aplicación y aumenta las 
posibilidades de éxito del objetivo final. 
El trabajo de preprocesado está basado en un conjunto de algoritmos 
matemáticos, los cuales cuantifican nuevas intensidades luminosas para los 
píxeles. Se debe tener en cuenta que, en cálculos complejos, el tiempo de 
procesado puede llegar a ser elevado. Además, este tiempo aumenta a medida 
que se incrementa la resolución de la imagen. 
En el presente trabajo es necesario el preprocesado de las imágenes mediante 
máscaras, para lo que será necesario el uso de funciones lógicas o procesos de 
fusión de imágenes, entre otros. Así, algunos operadores esenciales son: 
 
-Operador AND: 
A B Salida 
 
 
 
 
 
 
 
 
COLOR 
 
COLOR COLOR 
COLOR 
 COLOR 
 
 
44 
-Operador OR: 
A B Salida 
 
 
 
 
 
-Operador NOT: 
A Salida 
 
 
 
-Operador XOR: 
A B Salida 
 
 
 
 
COLOR 
 
COLOR COLOR 
COLOR COLOR 
 COLOR COLOR 
 
COLOR 
 
 
 COLOR 
COLOR 
 
COLOR 
COLOR COLOR 
 COLOR COLOR 
 
 
45 
2.5.4 CORRECCIÓN GAMMA 
Idealmente, el valor del píxel de una imagen debería representar la cantidad de 
luz que está recibiendo el sensor de la cámara, para cada pequeña parte de 
dicha imagen. Sin embargo, en la práctica, esta relación es compleja y no lineal; 
pero habitualmente es necesario conocerla a fin de obtener resultados 
consistentes y reproducibles. 
La idea principal consiste en obtener un espacio de intensidad calibrado que, no 
solo utilice el mínimo número de bits necesarios para representar todo el rango 
de intensidades; sino que también se aproxime a la percepción humana. De esta 
forma, la corrección gamma denota un punto de operación para compensar la 
característica de transferencia deseada y asignarla al espacio de intensidad 
unificado. 
Todo esto, hace que sea muy importante distinguir entre los valores RGB lineales 
y los no lineales (R’G’B’). Los valores no lineales son aquellos que se reciben de 
una cámara digital o que se obtienen al abrir una imagen; es decir, representan 
las tuplas de color reales. Estos valores han sido corregidos previamente antes 
de ser mostrados (normalmente con un valor de gamma de 2.2) para que los 
seres humanos podamos observarlos de forma correcta. 
En el caso del procesamiento de imágenes, es habitualmente necesario invertir 
la corrección gamma que ha sido aplicada, consiguiendo así una linealización de 
los píxeles. Esta linealización se realiza de la siguiente forma: 
𝑅 = 𝑓2(𝑅′) 𝐺 = 𝑓2(𝐺′) 𝐵 = 𝑓2(𝐵′) 
Siendo: 
𝑓2(𝑐′) = {
𝑐′
12.92
 𝑠𝑖 𝑐′ ≤ 0.04045
(
𝑐′ + 0.055
1.055
)2.4 𝑠𝑖 𝑐′ > 0.04045
 
 
Por otra parte, es necesario tener en cuenta que la función exponencial puede 
presentar problemas con la pendiente. Para una función exponencial 𝑓 = 𝑎𝛾, se 
puede obtener su primera derivada como 𝑓′ = 𝛾 ∗ 𝑎(𝛾−1); la cual presenta los 
siguientes valores para a=0: 
 
46 
𝑓′(0) = {
0 𝑠𝑖 𝛾 > 1
1 𝑠𝑖 𝛾 = 1
∞ 𝑠𝑖 𝛾 < 1
 
Esto quiere decir que para zonas oscuras de la imagen (𝛾 < 1), se produce una 
amplificación muy elevada de valores de intensidad pequeños; provocando un 
gran aumento del ruido. Es por esta razón que, para la linealización de valores 
menores a 0,04045 (en el caso de imágenes en el espacio RGB), no se utiliza la 
función exponencial, sino que ha sido reemplazada por una función lineal de 
pendiente constante. 
2.6. ESTADO DEL ARTE 
2.6.1 INSTRUMENTOS PARA LA CARACTERIZACIÓN DE LAS PROPIEDADES 
ANGULARES DE LA RADIACIÓN SOLAR 
-Escáneres de cielo. Su principal funcionalidad es la caracterización de la 
radiación difusa del cielo. Así, posee un sensor el cual cuenta con un ángulo de 
visión de 11°, lo que le permite capturar el cieloen 145 pasos secuenciales. Para 
esto, cuenta además con un mecanismo de posicionamiento con control en dos 
ejes. 
 
Figura 27. MS-321LR Escáner de Cielo.10 
 
10 Extraído de: https://eko-eu.com/es/products/ciencia-del-medio-ambiente/esc%C3%A1ners-de-cielo/ms-321lr-sky-
scanner 
 
47 
Sin embargo, estos instrumentos presentan unos costes y una complejidad muy 
elevados, lo que hace que se recurra a otras técnicas para la caracterización de 
la radiación solar. 
-Cámara todo-cielo. Su principal funcionalidad es la captura de imágenes en un 
ángulo de 180 grados; es decir, consigue tomar imágenes de todo el cielo. Sin 
embargo, ahí radica su principal desventaja, ya que de ella no se obtienen 
valores de la radiación sino imágenes. Es, por tanto, deber del usuario obtener 
los valores de la irradiancia a partir de algoritmos de visión artificial. A pesar de 
esto, cuenta con un precio más reducido que los escáneres de cielo, lo que 
puede ser de gran utilidad. Otro inconveniente que presentan estas cámaras es 
la difícil caracterización de las propiedades radiométricas, debido a que su 
espectro no es plano. Es, por tanto, muy importante comprender que sus usos 
abarcan la caracterización de la cobertura de cielo y de los tipos de nubes, o la 
realización de previsiones a corto plazo, entre otros; pero no la realización de 
medidas radiométricas (es decir, de irradiancia). 
 
Figura 28. Cámara todo-cielo11. 
 
2.6.2 MODELOS DE ESTIMACIÓN DE LA RADIACIÓN DIFUSA 
Como ya se ha explicado anteriormente, la componente difusa de la radiación 
solar depende de su distribución espacial o angular en la bóveda celeste. Por 
tanto, a lo largo de la historia han surgido diversos modelos que tratan de estimar 
dicha radiación difusa. 
 
11 Extraído de: https://eko-eu.com/es/products/ciencia-del-medio-ambiente/c%C3%A1mara-todo-cielo/asi-16-basic-all-
sky-imager 
 
48 
A continuación se describen algunos de los modelos más utilizados en la 
transposición de la difusa. 
2.6.2.1 Modelo isotrópico de la radiación difusa 
Este es el modelo más simple, pero también el que sienta las bases para otros 
modelos más complejos. Se asume que la radiación difusa es uniforme en todo 
el cielo; es decir, se asume que la radiación difusa es isotrópica. Así pues, la 
irradiancia difusa (𝐸𝑑) en un plano de inclinación arbitraria (𝜃𝑇) se puede calcular 
a partir de la irradiancia difusa horizontal (DHI) como: 
𝐸𝑑 = 𝐷𝐻𝐼 ∗
1 + cos (𝜃𝑇)
2
 
 
2.6.2.2 Modelo simple de Sandia de la radiación difusa 
David King desarrolló este modelo empírico en los Sandia National Laboratories. 
Este modelo se basa en el anterior, el modelo isotrópico, agregándole un 
segundo término, que constituye una corrección empírica. Dicha corrección 
empírica, incorpora los efectos de iluminación del horizonte y circunsolar. El 
cálculo de la irradiancia difusa en un plano inclinado se realiza de la siguiente 
forma: 
 
𝐸𝑑 = 𝐷𝐻𝐼 ∗
1 + cos(𝜃𝑇)
2
+ 𝐺𝐻𝐼 ∗
(0.012𝜃𝑍 − 0.04) ∗ (1 − cos(𝜃𝑇))
2
 
 
Sabiendo que: 
-GHI: irradiancia global horizontal. 
-𝜃𝑍: ángulo cenital del Sol. 
 
 
49 
2.6.2.3 Modelo de Hay y Davies de la radiación difusa 
Este modelo separa la irradiancia difusa del cielo en dos componentes: 
circunsolar e isotrópica. Sin embargo, no incluye el brillo del horizonte. Así pues, 
define el índice de anisotropía (𝐴𝑖) como: 
𝐴𝑖 =
𝐷𝑁𝐼
𝐵0
 
Sabiendo que: 
-DNI: irradiancia directa normal 
-𝐵0: irradiancia extraterrestre 
 
El cálculo de la radiación difusa es el que se muestra a continuación: 
𝐸𝑑 = 𝐷𝐻𝐼 ∗ [𝐴𝑖𝑅𝑏 + (1 − 𝐴𝑖) ∗
1 + cos(𝜃𝑇)
2
] 
donde: 
𝑅𝑏 =
cos (𝐴𝑂𝐼)
cos (𝜃𝑍)
 
-AOI: ángulo de incidencia 
 
2.6.2.4 Modelo de Reindl de la radiación difusa 
El modelo incluye la descomposición de la radiación difusa en: brillo isotrópico, 
circunsolar y el horizonte, ampliando así el modelo de Hay y Davies: 
𝐸𝑑 = 𝐷𝐻𝐼 ∗ [𝐴𝑖 cos(𝐴𝑂𝐼) + (1 − 𝐴𝑖) ∗
1+cos(𝜃𝑇)
2
∗ (1 + √
𝐷𝑁𝐼∗cos(𝜃𝑍)
𝐺𝐻𝐼
∗ 𝑠𝑖𝑛3 (
𝜃𝑇
2
))] 
 
 
50 
1.2.2.5 El modelo de Pérez para la radiación difusa 
El modelo de Pérez está basado en la determinación de un número determinado 
de coeficientes empíricos. A continuación, se muestra la forma básica de dicho 
modelo: 
𝐸𝑑 = 𝐷𝐻𝐼 ∗ [(1 − 𝐹1) ∗ (
1 + cos(𝜃𝑇)
2
) + 𝐹1 ∗ (
𝑎
𝑏
) + 𝐹2 ∗ 𝑠𝑒𝑛(𝜃𝑇)] 
donde: 
𝑎 = max (0, cos(𝐴𝑂𝐼)) 
𝑏 = max (cos (85°), cos(𝜃𝑍)) 
∆=
𝐷𝐻𝐼 ∗ 𝐴𝑀𝑎
𝐵0
 
Siendo: 
- 𝐴𝑀𝑎: masa de aire absoluta. 
 
Además, 𝐹1 y 𝐹2 son funciones complejas las cuales son ajustadas 
empíricamente. 𝐹1 describe el brillo circunsolar y 𝐹2 el brillo del horizonte. 
𝐹1 = max [0, (𝑓11 + 𝑓12∆ + (
𝜋𝜃𝑍
180°
) ∗ 𝑓13] 
𝐹2 = 𝑓21 + 𝑓22∆ + (
𝜋𝜃𝑍
180°
) ∗ 𝑓23 
 
Por otra parte, los f coeficientes, que se recogen en la tabla 1, se establecen 
para contenedores específicos de claridad (𝜀), que se definen como: 
 
𝜀 =
𝐷𝐻𝐼 + 𝐷𝑁𝐼
𝐷𝐻𝐼 + 𝑘𝜃𝑧
3
1 + 𝑘𝜃𝑧
3
 
 
 
 
51 
Siendo: 
-k: constante de valor 1,041 (si el ángulo se mide en radianes) o de 5,535*10-6 
(si el ángulo se mide en grados). 
 
Existen varias versiones distintas de los f coeficientes para ajustarlos a varios 
conjuntos de datos. Los f coeficientes que se recogen en la siguiente tabla, se 
refieren al conjunto número 3. 
Tabla 1. Coeficientes para la irradiancia del modelo de Pérez. Extraído de: [9] 
 
 
Tabla 2. Grupos de claridad del cielo. Extraído de: [9]. 
 
 
52 
Cada uno de los modelos presentados está sujeto a incertidumbres de diversa 
magnitud en función de las condiciones del cielo, puesto que simplifican de forma 
importante la distribución angular de la radiación difusa. 
 
 
 
 
 
 
Capítulo 3. DESARROLLO DEL 
PROYECTO 
3.1. DEFINICIÓN DE REQUISITOS 
El instrumento utilizado para llevar a cabo el proyecto debe cumplir una serie de 
requisitos. Principalmente, es especialmente importante que cuente con un 
ángulo de visión amplio, idealmente de 180°, para poder observar toda la bóveda 
celeste. Además, debe presentar un peso reducido (que permita situarlo en 
lugares elevados con pocas interferencias de objetos o de difícil acceso) y un 
precio no muy elevado. Una cámara todo-cielo cumple todos estos requisitos y 
nos permite, además, no obtener un único valor final, sino que proporciona 
imágenes que se pueden procesar; pudiendo obtener de sus resultados múltiples 
valores. 
Por otra parte, al decidir la compra de la cámara todo-cielo, surgen nuevos 
requisitos necesarios: 
-La cámara debe ser a color, pudiendo así obtener un valor para cada canal de 
color, lo que ofrece mayor información. 
-Posibilidad de captura de imágenes cada minuto de forma automatizada. 
 
54 
-Debe disponer de protocolos de comunicación fácilmente accesibles, en 
especial debe contar con protocolo FTP para la transferencia de archivos. 
-Debe contar con la protección necesaria para resistir las condiciones 
meteorológicas de un lugar situado en el exterior, por ejemplo IP66. 
-Existencia de una interfaz para la configuración automatizada de parámetros de 
captura. 
3.2. DISEÑO DEL SISTEMA 
A continuación, se recoge un diagrama con el funcionamiento del sistema. 
 
 
Figura 29. Diseño del sistema. 
 
55 
Las imágenes capturadas por la cámara todo-cielo están siendo almacenadas 
en el servidor de forma periódica. Posteriormente, dichas imágenes son 
utilizadas por la aplicación software para realizar las peticiones del usuario a 
través de la interfaz gráfica de usuario (GUI por las siglas en inglés de graphical 
user interface). Algunas de las peticiones, requieren del guardado de imágenes 
y resultados, por lo que la aplicación también almacena los datos requeridos en 
un archivo “.xls” además de mostrarlos por pantalla. Por último, el usuario puede 
también acceder a los parámetros de configuración de la cámara conectándose 
a la IP de dicha cámara a través de un navegador. 
3.3.