Agricultura inteligente con IoT solar: 7 tipos de monitoreo

Summary

La agricultura inteligente con IoT solar permite reducir hasta un 30 % el consumo de agua, aumentar rendimientos entre 10‑20 % y operar sensores 24/7 sin red. Este artículo describe 7 tipos de monitorización y cómo integrarlos en las operaciones agrícolas.

Key Takeaways

• Diseñar una red IoT solar dimensionando 2–5 W por nodo y baterías de 10–20 Wh para garantizar 2–3 días de autonomía.
• Implementar 7 tipos de monitorización (suelo, clima, riego, energía, activos, cultivos y seguridad) con tasas de muestreo de 5–15 min.
• Reducir el consumo de agua de riego entre un 20–30 % ajustando válvulas y bombas según datos de humedad del suelo (sensores a 10–40 cm).
• Integrar la pasarela IoT con el software de gestión agrícola (FMIS/ERP) mediante APIs REST y protocolos MQTT/HTTPS.
• Establecer redes LPWAN (LoRaWAN a 868 MHz) con alcances de 2–10 km y consumo inferior a 50 mA en transmisión por nodo.
• Calcular el ROI proyectando ahorros anuales de 50–150 €/ha en agua y energía, con periodos de retorno de 3–5 años.
• Asegurar cumplimiento con IEC 61724 para monitorización fotovoltaica y IEEE 802.15.4 para redes de sensores inalámbricos.
• Planificar mantenimiento semestral de paneles solares y verificación anual de calibración de sensores clave (pH, EC, caudalímetros).

Introducción a la agricultura inteligente con IoT solar

La presión sobre los recursos hídricos, el aumento de los costos energéticos y la variabilidad climática obligan a las explotaciones agrícolas a operar con mayor precisión y previsibilidad. La agricultura inteligente (smart agriculture) basada en IoT permite tomar decisiones apoyadas en datos en tiempo real, pero muchas fincas carecen de acceso estable a la red eléctrica o a comunicaciones cableadas.

Los sistemas de IoT alimentados con energía solar resuelven este cuello de botella, habilitando redes de sensores distribuidos en parcelas remotas, estaciones de bombeo y zonas de almacenamiento sin necesidad de tendidos eléctricos. Combinando paneles fotovoltaicos de pequeña potencia, baterías, comunicaciones inalámbricas de largo alcance y plataformas de análisis de datos, es posible monitorizar de forma continua las variables críticas del cultivo y automatizar procesos.

En este artículo se describen los 7 tipos principales de monitorización para agricultura inteligente con IoT solar y se detalla cómo integrarlos de manera operativa con el riego, la gestión de maquinaria, la logística y los sistemas de gestión agrícola (FMIS/ERP).

Arquitectura técnica de una solución IoT agrícola alimentada con energía solar

Una solución típica de agricultura inteligente con IoT solar se compone de cuatro capas: generación/almacenamiento de energía, red de sensores y actuadores, comunicaciones y plataforma de gestión de datos.

Capa de energía: dimensionamiento fotovoltaico y baterías

Cada nodo IoT (estación de campo, unidad de bombeo, cámara, etc.) se alimenta mediante un pequeño sistema fotovoltaico autónomo:

• Paneles solares de 2–50 W por nodo, según consumo del dispositivo.
• Baterías de 10–200 Wh (Li‑ion, LiFePO₄ o AGM) para 2–3 días de autonomía.
• Regulador de carga (PWM o MPPT) con protección contra sobrecarga y sobredescarga.
• Tensión típica de sistema: 5 V (USB), 12 V o 24 V DC.

Para un nodo de sensores estándar:

• Consumo medio: 0,2–0,5 W (modo reposo + transmisiones periódicas).
• Panel recomendado: 5 W con 4–5 h sol pico/día.
• Batería: 10–20 Wh para garantizar funcionamiento nocturno y días nublados.

El cumplimiento de buenas prácticas de monitorización fotovoltaica según IEC 61724 ayuda a asegurar la fiabilidad del suministro eléctrico a los dispositivos IoT.

Capa de sensores y actuadores

Los nodos IoT combinan sensores específicos del entorno agrícola y actuadores para automatizar procesos:

Sensores típicos:

• Humedad del suelo (capacitivos, FDR, TDR) a 10–40 cm de profundidad.
• Temperatura y humedad relativa del aire.
• Radiación solar (piranómetros, sensores PAR).
• Velocidad y dirección del viento, presión atmosférica.
• Caudalímetros (electromagnéticos, ultrasónicos) en líneas de riego.
• Sensores de nivel en depósitos y balsas.
• Cámaras RGB/IR para monitoreo visual y detección de anomalías.
• Sensores de posición y vibración en maquinaria.

Actuadores típicos:

• Electroválvulas de riego (24 VAC o 12 VDC con relés de potencia).
• Arranque/parada de bombas (mediante contactores o variadores de frecuencia).
• Motores de compuertas, ventiladores, nebulizadores en invernaderos.
• Alarmas luminosas/acústicas y mensajería automática (SMS, app, email).

Capa de comunicaciones

En entornos agrícolas extensos se priorizan tecnologías inalámbricas de bajo consumo y largo alcance:

• LoRa/LoRaWAN (868 MHz en Europa):
  • Alcance: 2–10 km en campo abierto.
  • Consumo: <50 mA en transmisión, µA en reposo.
  • Ideal para sensores que envían datos cada 5–30 min.
• NB‑IoT / LTE‑M:
  • Cobertura de operador móvil, buena penetración en interiores.
  • Adecuado para estaciones aisladas con menor densidad de nodos.
• Wi‑Fi / Ethernet:
  • Uso puntual en zonas con infraestructura, almacenes o oficinas.

Las pasarelas (gateways) IoT suelen alimentarse con sistemas solares de mayor tamaño (20–100 W) y se conectan a la nube mediante 4G/5G o enlaces de radio dedicados.

Capa de plataforma y analítica

Los datos de campo se consolidan en una plataforma IoT o en el software de gestión agrícola (FMIS). Funcionalidades clave:

• Dashboards con mapas de parcelas, capas de sensores y estados de equipos.
• Alarmas configurables (umbrales de humedad, fallos de bomba, fugas).
• Modelos agronómicos (ET₀, balance hídrico, grados‑día) para recomendaciones.
• API REST/GraphQL para integración con ERP, sistemas de logística y BI.
• Exportación de datos en formatos estándar (CSV, JSON, ISOXML).

Los 7 tipos de monitorización en agricultura inteligente con IoT solar

1. Monitorización del suelo

Objetivo: conocer en tiempo real el estado hídrico y químico del suelo para ajustar el riego y la fertilización.

Variables típicas:

• Humedad volumétrica (% v/v) a varias profundidades (10, 20, 40 cm).
• Temperatura del suelo (°C) para germinación y desarrollo radicular.
• Conductividad eléctrica (EC, dS/m) como indicador de salinidad.
• Potencial matricial (kPa) en cultivos de alto valor.

Beneficios operativos:

• Reducción del agua aplicada un 20–30 % al evitar riegos innecesarios.
• Mejora de la uniformidad de riego >85 % al detectar zonas secas o encharcamientos.
• Optimización de la fertirrigación, reduciendo lixiviados y costes de fertilizantes.

Integración con operaciones:

• Reglas automáticas: si humedad < umbral (p.ej. 18 %) en capa radicular, abrir válvulas durante X minutos.
• Priorización de sectores según déficit hídrico cuando el caudal disponible es limitado.
• Generación de informes por parcela y campaña para auditorías de uso de agua.

2. Monitorización climática local

Objetivo: disponer de datos microclimáticos a nivel de parcela para decisiones de riego, tratamientos y manejo.

Variables típicas:

• Temperatura y humedad relativa del aire.
• Velocidad y dirección del viento.
• Radiación global y PAR.
• Precipitación (pluviómetros de balancín, resolución 0,2–0,5 mm).

Beneficios operativos:

• Ajuste de riegos según evapotranspiración de referencia (ET₀) calculada localmente.
• Programación de tratamientos fitosanitarios en ventanas de viento <10–15 km/h.
• Reducción de riesgos de heladas mediante alertas tempranas (p.ej. T < 2 °C).

Integración con operaciones:

• Sincronización con modelos de enfermedad/plaga (mildiu, oídio, etc.).
• Activación automática de sistemas antihelada (riego por aspersión, torres de viento) según umbrales.
• Registro de condiciones climáticas asociadas a cada labor para trazabilidad.

3. Monitorización y control del riego

Objetivo: controlar el funcionamiento hidráulico del sistema de riego y detectar ineficiencias.

Elementos monitorizados:

• Caudal y presión en cabezal y sectores (caudalímetros y transductores 4–20 mA).
• Estado de electroválvulas (abierto/cerrado) y bombas (on/off, consumo eléctrico).
• Niveles en balsas y depósitos (ultrasónico, presión, flotadores electrónicos).

Beneficios operativos:

• Detección de fugas y roturas con variaciones de caudal >10–15 %.
• Balance hídrico preciso por parcela (m³/ha, mm aplicados).
• Ahorro energético al optimizar horas de bombeo y presiones.

Integración con operaciones:

• Programación de riegos basada en recetas (X mm por fase fenológica) vinculadas a humedad del suelo.
• Ajuste dinámico de duración de riegos según caudal real medido.
• Integración con variadores de frecuencia para modulación de presión.

4. Monitorización de energía en la explotación

Objetivo: controlar el consumo energético asociado a bombeo, climatización de invernaderos, cámaras frigoríficas y otros equipos.

Variables típicas:

• Potencia instantánea (kW) y energía consumida (kWh) por línea o equipo.
• Producción fotovoltaica (kWh/día) en instalaciones solares de autoconsumo.
• Factor de carga y curvas de demanda horaria.

Beneficios operativos:

• Identificación de picos de demanda y posibilidad de desplazarlos a horas solares.
• Detección de equipos ineficientes o con averías incipientes.
• Optimización de la operación de bombas solares directas.

Integración con operaciones:

• Reglas de operación: priorizar riegos en franjas de alta producción FV.
• Análisis de costes energéticos por cultivo, parcela o campaña.
• Integración con sistemas de gestión de energía (EMS) para grandes fincas.

5. Monitorización de activos y maquinaria

Objetivo: aumentar la disponibilidad de maquinaria y reducir paradas no planificadas.

Elementos monitorizados:

• Tractores, pulverizadores, cosechadoras (posición GPS, horas de motor, RPM).
• Bombas y motores (vibraciones, temperatura de rodamientos, consumo).
• Equipos móviles alimentados con kits solares (cargadores, herramientas).

Beneficios operativos:

• Mejora de la utilización de maquinaria (objetivo >70 % del tiempo disponible).
• Mantenimiento preventivo basado en condición (CBM) en lugar de solo horas.
• Reducción de costes de combustible y tiempos muertos.

Integración con operaciones:

• Planificación de rutas de maquinaria en base a mapas de parcelas y tareas.
• Alertas de mantenimiento (p.ej. cambio de aceite a las 500 h de motor).
• Control de acceso y uso por operario mediante tags RFID o apps móviles.

6. Monitorización de cultivos y calidad

Objetivo: seguir el estado fisiológico del cultivo y anticipar problemas de estrés, plagas o deficiencias nutricionales.

Herramientas típicas:

• Cámaras RGB/IR en postes solares o drones con estaciones de carga solar.
• Índices de vegetación (NDVI, NDRE) calculados a partir de imágenes.
• Sensores de diámetro de tronco, dendrómetros y tensiómetros.

Beneficios operativos:

• Detección temprana de estrés hídrico o nutricional antes de que sea visible.
• Segmentación de parcelas en zonas de manejo diferenciado (ZMD).
• Mejora de la calidad de cosecha (calibres, grados Brix, uniformidad).

Integración con operaciones:

• Ajuste de dosis de fertilización por zona según vigor del cultivo.
• Priorización de cosecha en zonas con madurez óptima.
• Registro de indicadores de calidad vinculados a lotes de producción.

7. Monitorización de seguridad y trazabilidad

Objetivo: proteger activos, garantizar la bioseguridad y asegurar la trazabilidad de las operaciones.

Elementos monitorizados:

• Cámaras de videovigilancia alimentadas con kits solares (10–50 W).
• Sensores de apertura en almacenes de fitosanitarios y combustible.
• Control de accesos a instalaciones sensibles (granjas, cámaras frigoríficas).

Beneficios operativos:

• Reducción de robos de combustible, maquinaria y cosecha.
• Cumplimiento de normativas de seguridad alimentaria y certificaciones.
• Mejora de la confianza de clientes y cadenas de distribución.

Integración con operaciones:

• Registro automático de quién accede, cuándo y a qué zona.
• Envío de alertas en tiempo real ante intrusiones o manipulaciones no autorizadas.
• Integración con sistemas de gestión de calidad y auditorías.

Integración con las operaciones de la explotación agrícola

Integración con riego y fertirrigación

La integración más inmediata y con mayor impacto económico se da entre los datos de suelo/clima y los sistemas de riego:

• Configurar el PLC o controlador de riego para recibir consignas desde la plataforma IoT (duraciones, secuencias, presiones objetivo).
• Aplicar lógica de riego por demanda: riegos disparados cuando el contenido de agua en el suelo cae por debajo de un umbral definido por cultivo y fase.
• Sincronizar la inyección de fertilizantes con los volúmenes de agua aplicados, evitando sobre‑dosificaciones.

Un esquema típico combina:

• Sensores de humedad cada 2–5 ha.
• Estación meteorológica por cada 50–100 ha.
• Caudalímetros en cada sector principal.

Integración con planificación y logística

Los datos IoT se integran con el software de gestión agrícola (FMIS) y con el ERP de la empresa para mejorar la planificación:

• Asignar tareas a equipos y operarios según el estado real de parcelas (humedad, accesibilidad, madurez del cultivo).
• Programar cosechas y transporte en función de previsiones climáticas y capacidad de frío disponible.
• Vincular consumos de agua, fertilizantes y energía a órdenes de trabajo y centros de coste.

Mediante APIs REST y webhooks, los eventos IoT (p.ej. “riego finalizado”, “balsa al 30 %”) pueden disparar procesos en el ERP o en aplicaciones móviles de campo.

Integración con mantenimiento y gestión de activos

La información sobre estado de bombas, motores, válvulas y maquinaria alimenta el módulo de mantenimiento:

• Generación de órdenes de trabajo preventivas cuando se superan umbrales de vibración o temperatura.
• Planificación de paradas de mantenimiento en periodos de menor carga de riego.
• Histórico de incidencias por equipo, con análisis de causa raíz.

Esto permite pasar de un mantenimiento correctivo (avería–reparación) a uno predictivo, reduciendo el riesgo de fallos críticos en plena campaña.

Integración con reporting, certificaciones y sostenibilidad

Las exigencias de certificaciones (GlobalG.A.P., orgánico, huella hídrica, huella de carbono) requieren datos trazables:

• Registro automático de volúmenes de agua aplicados por cultivo y parcela.
• Cálculo de indicadores de eficiencia (kg producidos/m³ agua, kg/kWh).
• Documentación de prácticas sostenibles (uso de energía solar, reducción de insumos).

La plataforma IoT puede generar informes periódicos en formatos compatibles con auditorías, reduciendo la carga administrativa.

Guía de selección y comparación de soluciones IoT solares para agricultura

Criterios clave de selección

Al evaluar soluciones de agricultura inteligente con IoT solar, conviene considerar:

• Consumo energético por nodo (mW en reposo, mA en transmisión).
• Autonomía de batería (días sin sol) y tipo de batería.
• Alcance de comunicaciones y densidad de nodos soportados por gateway.
• Grado de protección IP (IP65–IP67) y rango de temperatura de operación.
• Compatibilidad con sensores estándar (4–20 mA, 0–10 V, Modbus, SDI‑12).
• Integración con plataformas existentes (APIs abiertas, protocolos MQTT/HTTPS).
• Cumplimiento de normas (IEC, IEEE, UL) y garantías.

Tabla comparativa orientativa

Característica	Opción A: Nodo básico suelo/clima	Opción B: Nodo riego/energía	Opción C: Estación avanzada multi‑sensor
Potencia FV recomendada	5 W	20 W	50 W
Batería típica	10–20 Wh Li‑ion	40–80 Wh LiFePO₄	100–200 Wh LiFePO₄
Consumo medio	0,2–0,5 W	1–3 W	3–8 W
Comunicaciones	LoRaWAN	LoRaWAN / NB‑IoT	LoRaWAN / 4G
Nº entradas analógicas/digitales	4–6	8–12	16–24
Protección IP	IP65	IP65–IP67	IP67
Rango temp. operación	−10 a +55 °C	−20 a +60 °C	−20 a +60 °C
Uso típico	Suelo, clima	Riego, bombas, energía	Clima, riego, seguridad, vídeo

Pasos para una implantación escalable

1. Diagnóstico inicial (1–2 meses)

   • Inventario de infraestructuras de riego, energía y comunicaciones.
   • Identificación de cultivos prioritarios (alto valor, alta demanda hídrica).
   • Definición de KPIs (ahorro de agua %, reducción de averías, etc.).

2. Proyecto piloto (1 campaña)

   • Despliegue en 5–20 ha con 5–10 nodos de sensores y 1–2 gateways.
   • Integración básica con sistema de riego y dashboards.
   • Evaluación de resultados (ahorros, facilidad de uso, incidencias).

3. Escalado (2–3 años)

   • Extensión progresiva al resto de la finca o grupo de fincas.
   • Integración con FMIS/ERP, mantenimiento y reporting de sostenibilidad.
   • Optimización continua de algoritmos de riego y modelos agronómicos.

4. Optimización avanzada

   • Incorporación de analítica predictiva y machine learning.
   • Integración con mercados energéticos (venta de excedentes FV, gestión de demanda).
   • Automatización de decisiones con supervisión humana.

FAQ

Q: ¿Qué es la agricultura inteligente con IoT alimentado por energía solar? A: La agricultura inteligente con IoT solar combina sensores, actuadores y comunicaciones inalámbricas alimentados por pequeños sistemas fotovoltaicos autónomos para monitorizar y controlar procesos agrícolas en tiempo real. Al no depender de la red eléctrica, los nodos pueden instalarse en cualquier punto de la finca, incluso en zonas remotas. Esto permite medir variables de suelo, clima, riego, energía y cultivos, y automatizar decisiones como el encendido de bombas o la apertura de válvulas, reduciendo costes y mejorando rendimientos.

Q: ¿Cómo funciona técnicamente un nodo IoT solar en campo? A: Un nodo IoT solar integra un panel fotovoltaico (2–50 W), una batería (10–200 Wh), un regulador de carga y una unidad de control con sensores y un módulo de comunicaciones. El panel carga la batería durante las horas de sol y la batería alimenta la electrónica 24/7. El microcontrolador lee los sensores a intervalos definidos (por ejemplo, cada 5–15 minutos) y envía los datos mediante LoRaWAN, NB‑IoT u otra tecnología a una pasarela o directamente a la nube. El firmware está optimizado para entrar en modo de bajo consumo entre mediciones, maximizando la autonomía.

Q: ¿Qué beneficios concretos aporta a una explotación agrícola? A: Los beneficios se concentran en tres áreas: agua, energía y mano de obra. En riego, es habitual lograr reducciones de consumo de agua del 20–30 % manteniendo o aumentando el rendimiento, gracias a riegos basados en datos de suelo y clima. En energía, monitorizar bombas y consumos permite desplazar operaciones a horas solares y reducir la factura eléctrica entre un 10–20 %. Además, la automatización de tareas (arranque de riegos, alertas, registros automáticos) disminuye la carga de trabajo del personal y reduce errores humanos, mejorando la trazabilidad y el cumplimiento normativo.

Q: ¿Cuánto cuesta implantar un sistema de IoT solar en una finca? A: El coste depende de la escala y del nivel de automatización. Como referencia, un nodo de sensores de suelo/clima con alimentación solar puede situarse en el rango de 300–800 € por punto instalado, incluyendo panel, batería y comunicaciones. Estaciones de riego/energía más complejas pueden costar entre 1.000–3.000 € por unidad. A esto se suma la inversión en pasarelas (1.000–2.500 € cada una) y en la plataforma de software (licencias o suscripción). En proyectos medianos (50–200 ha), la inversión total suele representar entre 80–250 €/ha, recuperables en 3–5 años mediante ahorros y mejora de producción.

Q: ¿Qué especificaciones técnicas debo considerar al seleccionar sensores y nodos? A: Es clave revisar el rango de medida y la precisión de los sensores (por ejemplo, ±2 % en humedad del suelo, ±0,5 °C en temperatura), el grado de protección IP (mínimo IP65 para uso exterior), el rango de temperatura de operación (idealmente −20 a +60 °C) y la compatibilidad con interfaces estándar (4–20 mA, 0–10 V, Modbus, SDI‑12). En los nodos, evalúe el consumo en reposo y en transmisión, la capacidad de la batería (días de autonomía deseados), la potencia del panel solar y la tecnología de comunicaciones soportada (LoRaWAN, NB‑IoT, LTE‑M). También es importante comprobar certificaciones eléctricas y de radiofrecuencia aplicables en su país.

Q: ¿Cómo se instala e implementa un sistema de agricultura inteligente con IoT solar? A: El proceso comienza con un diseño agronómico y técnico: selección de parcelas piloto, definición de puntos de medición (suelo, clima, riego) y dimensionamiento energético de cada nodo. La instalación en campo incluye el montaje de postes, fijación de paneles solares con la inclinación adecuada, conexión de baterías y sensores, y verificación de cobertura de comunicaciones. Posteriormente se configura la pasarela y la plataforma de software, creando mapas de parcelas y reglas de alarmas. Durante las primeras semanas se ajustan umbrales y frecuencias de muestreo. Es recomendable acompañar la implantación con formación al personal y un plan de soporte.

Q: ¿Qué mantenimiento requieren los sistemas IoT alimentados con energía solar? A: El mantenimiento es relativamente bajo, pero no nulo. Se recomienda limpiar los paneles solares cada 3–6 meses, especialmente en zonas polvorientas, para evitar pérdidas de producción de hasta un 10–20 %. Las baterías deben revisarse anualmente, comprobando tensiones y capacidad; su vida útil típica es de 3–7 años según la tecnología. Los sensores críticos (pH, EC, caudalímetros) requieren calibraciones anuales o según especificación del fabricante. Además, conviene inspeccionar conexiones, cajas estancas y mástiles tras episodios de viento fuerte o tormentas, y mantener el firmware de nodos y pasarelas actualizado.

Q: ¿Cómo se compara la monitorización IoT solar con alternativas cableadas o solo de telemetría? A: Frente a soluciones cableadas, la IoT solar reduce de forma drástica los costes de infraestructura en fincas extensas o con orografía compleja, al evitar zanjas y tendidos eléctricos largos. En comparación con sistemas de telemetría puntuales (por ejemplo, solo en cabezal de riego), la red de nodos distribuidos ofrece una visión mucho más granular, permitiendo detectar variaciones dentro de la parcela y optimizar por zonas. Además, las tecnologías LPWAN como LoRaWAN permiten conectar decenas o cientos de sensores con un único gateway, manteniendo bajo el coste operativo y el consumo energético.

Q: ¿Qué retorno de la inversión (ROI) puedo esperar y en qué plazo? A: El ROI depende del tipo de cultivo, del coste del agua y la energía, y del punto de partida de la explotación. En cultivos de alto valor con riego presurizado, ahorros de agua del 20–30 % y de energía del 10–20 % son realistas, junto con incrementos de rendimiento del 5–15 %. Si se traducen estos porcentajes a euros por hectárea, es habitual obtener ahorros de 50–150 €/ha/año en costes directos, más el valor añadido de mayor producción y calidad. Con inversiones típicas de 80–250 €/ha, los periodos de retorno se sitúan entre 3 y 5 años, más rápidos en escenarios con agua y energía caras.

Q: ¿Qué normas y certificaciones son relevantes para estos sistemas? A: A nivel fotovoltaico, es recomendable que los módulos y componentes cumplan normas IEC 61215 e IEC 61730 para seguridad y rendimiento. Para la parte de comunicaciones y redes de sensores, estándares como IEEE 802.15.4 (base de muchas redes de sensores inalámbricas) e IEEE 802.11/3GPP para Wi‑Fi y redes móviles son de referencia. En cuanto a interconexión de recursos energéticos distribuidos, IEEE 1547 establece criterios de conexión a red para sistemas FV de mayor tamaño. Además, organismos como UL e IEC publican normas de seguridad eléctrica y compatibilidad electromagnética que los fabricantes serios suelen cumplir y declarar.

References

1. NREL (2024): Datos de recurso solar y metodología de cálculo PVWatts para dimensionamiento de sistemas fotovoltaicos autónomos.
2. IEC 61215 (2021): Calificación de diseño para módulos fotovoltaicos de silicio cristalino terrestres, requisitos de fiabilidad y ensayos.
3. IEEE 1547 (2018): Estándar para la interconexión de recursos distribuidos con sistemas eléctricos de potencia.
4. IEA PVPS (2024): Tendencias y estadísticas del mercado fotovoltaico global, con análisis de costes y despliegue en aplicaciones agrícolas.
5. IEC 61724 (2021): Estándar para monitorización de sistemas fotovoltaicos, definiciones de parámetros y métodos de medida.
6. IEEE 802.15.4 (2020): Estándar para redes inalámbricas de baja velocidad, base para muchas implementaciones de redes de sensores IoT.
7. UL 1741 (2021): Requisitos de seguridad para inversores, convertidores y equipos de control para sistemas de generación distribuida.
8. FAO (2020): Directrices sobre gestión eficiente del agua de riego y uso de tecnologías de monitoreo en agricultura.

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