Due to the growing importance of renewable energies in our energy system, and in particular photovoltaic solar energy, it leads us to take on new challenges to try to optimize the energy production. One of these challenges is related to the high dependence that exists between the meteorological conditions of the environment and the power generation capacity in power plants. The companies supplying energy must communicate sufficiently in advance, between one and two days before, the energy that their plants will produce at any given time, and in the case of solar energy, the clouds play a fundamental role in the variability of the irradiance received by the solar panels, and therefore, in their production. In this paper, the capacity of the simulations performed with the atmospheric model WRF (Weather Research and Forecasting) will be analyzed, examining different predictions for a set of cases of study. For this purpose, firstly, the model must be correctly configured for the region to be studied and, subsequently, the influence of the different physical parameterizations on the irradiance calculation must be analysed and compared with experimental data. Debido a la creciente importancia de las energías renovables en nuestro sistema energético, y en concreto de la energía solar fotovoltaica, nos lleva a asumir nuevos retos para tratar de optimizar la gestión de la energía. Uno de dichos desafíos está relacionado con la alta dependencia que hay entre las condiciones meteorológicas del entorno y la capacidad de generación de energía en las centrales eléctricas. Las empresas suministradoras de energía deben comunicar con suficiente antelación, entre uno y dos días antes, la energía que sus plantas van a producir en cada momento, y en el caso de la energía solar, las nubes juegan un papel fundamental en la variabilidad de la irradiancia recibida por las placas solares, y por lo tanto, en su producción. En este trabajo se analizará la capacidad de las simulaciones realizadas con el modelo atmosférico WRF (Weather Research and Forecasting), examinando distintas predicciones para una serie de casos de estudio. Para ello, primero se deberá configurar correctamente el modelo para la región a estudiar y, posteriormente, se analizará la influencia de las diferentes parametrizaciones físicas en el cálculo de la irradiancia y se compararán con datos medidos en tierra.