Este proyecto de CENID (Centro de Inteligencia Digital de la provincia de Alicante) propone un sistema de alumbrado público completamente autónomo que combina paneles fotovoltaicos, baterías de almacenamiento, sensores ambientales y de tráfico, con un control inteligente basado en modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial. La iniciativa, liderada por el profesor David Valiente García del Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche (I3E, UMH), quien estima que se podría reducir entre un 20% y 25% el coste energético de los municipios, disminuir la huella de carbono y optimizar la eficiencia lumínica mediante un control predictivo automatizado alineado con los ODS y el Pacto Verde Europeo
Antecedentes y objetivos del proyecto
El proyecto surge de la colaboración entre la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche, bajo el paraguas de CENID, y responde al reto de impulsar soluciones Smart City en entornos urbanos y rurales.
Se trata de optimizar el alumbrado público mediante un modelo autónomo que ajusta en tiempo real la emisión de luz según las necesidades de la vía, el comportamiento del tráfico, la presencia de peatones y las predicciones meteorológicas, tal y como ha comentado David Valiente en una entrevista a Cadena Ser.
Los objetivos principales del proyecto son:
Reducir el consumo energético y los costes operativos con una previsión de reducirlos entre un 20-25%
Disminuir la huella de carbono mediante el uso de energía renovable
Implementar un control predictivo automatizado que maximice la eficiencia lumínica y la sostenibilidad
ARQUITECTURA DEL SISTEMA
Hardware: generación y almacenamiento
El sistema se basa en farolas equipadas con paneles solares fotovoltaicos de última generación, acoplados a baterías de litio para garantizar el suministro nocturno y en días nublados.
Cada unidad integra sensores de tensión y corriente para monitorizar en tiempo real la entrega energética y el nivel de carga de la batería, así como sensores ambientales (temperatura, irradiancia) que alimentan los modelos de predicción.
Comunicaciones y telemetría
Para la telegestión, las farolas utilizan una conexión de datos que puede ser cableada o 4G, posibilitando desplegar la solución tanto en núcleos urbanos como en municipios pequeños o entornos rurales sin infraestructura de fibra.
La información de los sensores se envía a un repositorio central de acceso libre, donde se almacena para su posterior análisis colaborativo y auditoría de funcionamiento
PLATAFORMA DE DATOS Y SOFTWARE
Procesamiento Big Data
En la segunda fase, se emplea software de código abierto y librerías en Python para el procesado y análisis de datos, mediante técnicas de Big Data para procesar grandes volúmenes de registros periódicos— con el fin de extraer patrones y dependencias entre variables.
Los datos incluyen registros de tensión y corriente de paneles, variables ambientales, niveles de iluminación y flujos de tráfico, conformando un histórico que alimenta el aprendizaje continuo del sistema. Todo ello permitirá extraer modelos de aprendizaje que integran técnicas de IA para detectar dependencias entre las variables.
Modelos de IA y aprendizaje predictivo
Estos modelos (Machine Learning) posibilitan desarrollar un análisis predictivo eficiente para la reducción del consumo energético que permiten:
Predecir la generación fotovoltaica en función de condiciones meteorológicas futuras, optimizando la gestión de baterías
Ajustar dinámicamente la intensidad lumínica según presencia de vehículos y peatones, horarios punta y eventos locales (por ejemplo, las Hogueras de Alicante)
Detectar anomalías en el funcionamiento de paneles o baterías para activar alertas de mantenimiento preventivo
Beneficios esperados y resultados preliminares
Según estimaciones de CENID, los primeros despliegues en municipios pequeños ya apuntan a un ahorro energético adicional del 20-25% sobre luminarias LED convencionales, lo que supone un impacto económico directo en los presupuestos locales
Asimismo, se anticipa una reducción significativa de emisiones de CO₂ al sustituir parcialmente suministros convencionales por energía solar gestionada de forma inteligente
Alineamiento con políticas y futuras líneas de investigación
Este proyecto se alinea con el Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación (PEICTI 2024-2027) y con varios Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Agenda 2030 (energía no contaminante y asequible, ciudades y comunidades sostenibles, Clima, energía y movilidad, Sistemas inteligentes de predicción y recomendación y Aplicaciones de la IA a la energía y el medio ambiente.
En la próxima década, CENID aspira a escalar la solución a nivel nacional, integrándola en el Pacto Verde Europeo para avanzar hacia la neutralidad climática en 2050.
Este desarrollo tecnológico sitúa a CENID como referente en digitalización y sostenibilidad urbana, abriendo la puerta a ciudades más inteligentes, resilientes y eficientes.
Fuentes consultadas
- Alicante Plaza. (2025, 16 de abril). CENID presenta un proyecto de iluminación fotovoltaica inteligente con IA para ciudades sostenibles. Alicante Plaza. https://alicanteplaza.es/alicanteplaza/innovacion-alicante/cenid-presenta-un-proyecto-de-iluminacion-fotovoltaica-inteligente-con-ia-para-ciudades-sostenibles
- Radio Alicante. (2025, 19 de abril). El CENID lidera un proyecto de iluminación fotovoltaica con IA que permitirá ahorrar un 25% a los municipios en la factura de la luz. Cadena SER. https://cadenaser.com/comunitat-valenciana/2025/04/19/el-cenid-lidera-un-proyecto-de-iluminacion-fotovoltaica-con-ia-que-permitira-ahorrar-un-25-a-los-municipios-en-la-factura-de-la-luz-radio-alicante/Cadena SER+2Cadena SER+2Facebook+2
- esRadio Elche. (2025, 16 de abril). CENID presenta un proyecto de iluminación fotovoltaica inteligente con IA para ciudades sostenibles. esRadio Elche. https://esradioelche.com/cenid-presenta-un-proyecto-de-iluminacion-fotovoltaica-inteligente-con-ia-para-ciudades-sostenibles/esRadio Elche 103.7 FM
- Alicante Global. (2025, 17 de abril). CENID lanza un innovador proyecto de iluminación fotovoltaica inteligente con inteligencia artificial para promover ciudades sostenibles. Alicante Global. https://alicanteglobal.es/cenid-lanza-un-innovador-proyecto-de-iluminacion-fotovoltaica-inteligente-con-inteligencia-artificial-para-promover-ciudades-sostenibles/Alicante Global
- ECOticias. (2025, 22 de abril). La IA se alía con el alumbrado público de Alicante: llega la iluminación fotovoltaica. ECOticias.com. https://www.ecoticias.com/sostenibilidad/ia-alumbrado-publicoECOticias.com El Periódico Verde
- Instituto de Investigación en Ingeniería de Elche (I3E). (2025, 24 de febrero). Finalizamos el proyecto “Hacia una gestión energética automática y eficiente: estudio de sistemas de iluminación fotovoltaicos inteligentes soportados por IA”. Universidad Miguel Hernández de Elche. https://i3e.umh.es/2025/02/24/finalizamos-el-proyecto-hacia-una-gestion-energetica-automatica-y-eficiente-estudio-de-sistemas-de-iluminacion-fotovoltaicos-inteligentes-soportados-por-ia/i3e.umh.es
- CENID. (s.f.). Centro de Inteligencia Digital Alicante. https://cenid.es/