El desarrollo de modelos para la predicción de energías renovables es uno de los principales objetivos del proyecto HY4RES. Las fuentes de energía renovables dependen en gran medida del clima y de los recursos naturales disponibles para producir electricidad (por ejemplo, la radiación solar o el viento). Por lo tanto, el primer paso para desarrollar modelos de predicción de energías renovables es tener acceso a las condiciones meteorológicas futuras. Hoy día, son cada vez más las comunidades de regantes las que optan por plantas solares fotovoltaicas para mejorar su eficiencia energética y reducir la factura eléctrica. Por lo que contar con estas herramientas para saber por adelantado cuánta energía van a generar en el futuro podría ayudar a optimizar la gestión energética de las mismas.
Easy Hydro, socio del proyecto, ha desarrollado una herramienta que usa modelos de IA entrenados a partir de datos históricos de la comunidad de regantes, para la predicción de la generación fotovoltaica para los próximos 15 días, así como otra serie de variables climáticas. Tiene una interfaz amigable y sencilla que permite visualizar los principales resultados energéticos de la planta a futuro.
Esta herramienta se pretende casar con otra herramienta de predicción de la demanda energética en la comunidad de regantes, desarrollada por la Universidad de Córdoba, que permitan optimizar los recursos energéticos en el regadío.