Mapeo inteligente comparativo del recurso espectral solar para la optimización de tecnologías FV mediante IA en zonas de alta irradiancia del sur del Perú

Las regiones del sur del Perú, particularmente Arequipa, presentan uno de los mayores potenciales solares del país; sin embargo, la planificación e instalación de sistemas fotovoltaicos se basa principalmente en métricas integradas de irradiancia (GHI, DNI, DHI), sin considerar la variabilidad espectral asociada a condiciones atmosféricas locales como aerosoles y vapor de agua precipitable. Esta limitación impide evaluar con precisión la adecuación tecnológica relativa de distintas tecnologías fotovoltaicas bajo condiciones reales de operación, generando potenciales ineficiencias técnicas y decisiones subóptimas de diseño e inversión. La problemática se divide en dos ejes principales. En primer lugar, existe una brecha científica en la caracterización espectral anual del recurso solar en el sur del país, debido a la ausencia de bases de datos continuas y sistemáticamente validadas que integren mediciones en tierra con variables satelitales. En segundo lugar, no se dispone de una metodología integrada que combine análisis espectral, modelado con inteligencia artificial y herramientas geoespaciales para traducir dicha información en mapas inteligentes de adecuación tecnológica aplicables a la planificación energética. El método de investigación contempla la consolidación de al menos doce meses continuos de mediciones espectrales en alta resolución temporal, utilizando la infraestructura del laboratorio CIALE-UNSA, integradas con datos satelitales (MODIS, CAMS, Sentinel-5P) y sometidas a procesos de control de calidad estandarizados. Sobre esta base anual, se desarrollarán métricas comparativas de adecuación tecnológica fotovoltaica, incluyendo indicadores espectrales relativos y modelos de inteligencia artificial para clasificación de patrones atmosféricos y apoyo a la estimación de desempeño tecnológico. Finalmente, los resultados serán integrados en un entorno SIG multicriterio para la generación de mapas urbanos inteligentes de recomendación tecnológica. El objetivo general es desarrollar y validar una herramienta reproducible de análisis espectral comparativo que permita optimizar la selección tecnológica fotovoltaica bajo condiciones atmosféricas reales del sur del Perú. Los objetivos específicos incluyen: (1) caracterizar el recurso espectral solar mediante un ciclo anual de medición validado, (2) desarrollar métricas de adecuación tecnológica basadas en espectro real, (3) implementar modelos de inteligencia artificial para clasificación espectral, y (4) generar mapas inteligentes de adecuación tecnológica FV integrando variables espectrales y territoriales. Como resultado principal, se entregará una base anual de datos espectrales validados, un conjunto de algoritmos reproducibles para análisis comparativo tecnológico y mapas multicapa de adecuación fotovoltaica aplicables a la planificación energética local. Asimismo, se elaborará y enviará un artículo científico a una revista indexada (Scopus/WoS), contribuyendo al fortalecimiento de la línea estratégica de Energías Renovables en la UNSA. Esta propuesta tendrá un impacto significativo al proporcionar evidencia científica sobre la importancia de la caracterización espectral en la optimización tecnológica fotovoltaica, permitiendo decisiones más precisas para diseñadores, inversionistas y planificadores energéticos, y sentando las bases para una planificación energética basada en medición local y análisis inteligente, replicable en otras regiones del país.