Análisis predictivo de radiación solar con algoritmos de Aprendizaje de Máquina para energía renovable - Rivas Gastulo Christian Rodrigo (2025)
La integración masiva de energía solar fotovoltaica requiere pronósticos precisos, pero existe una brecha crítica entre avances académicos y necesidades operativas. Este estudio sintetizó evidencia reciente (2023-2025) sobre aprendizaje de máquina aplicado al pronóstico fotovoltaico, evaluando efectividad y aplicabilidad práctica. Se analizaron sistemáticamente 42 artículos siguiendo protocolo PRISMA, caracterizando modelos, desempeño, métricas e implicaciones operativas. Los resultados revelaron predominancia de redes neuronales profundas (76%) y modelos híbridos (45%), pero con deficiencias fundamentales: solo 5% cuantifica incertidumbre probabilísticamente, ningún estudio validó en sitios independientes, y existe desconexión total con aplicaciones como despacho económico o almacenamiento. La transferencia de aprendizaje apareció en un solo estudio pese a su potencial transformador. La discusión identificó tres crisis: predominio del pronóstico determinístico inadecuado para decisiones bajo incertidumbre, oportunidad perdida de reutilizar conocimiento entre instalaciones, y ausencia de reproducibilidad con cero estudios compartiendo código/datos. Se concluye que aunque existen avances metodológicos significativos, barreras sistemáticas en validación, cuantificación de incertidumbre, integración operativa y ciencia abierta impiden que estos desarrollos contribuyan efectivamente a la transición energética, requiriendo reorientación urgente hacia pronóstico probabilístico, transferencia de aprendizaje y transparencia radical.