Investigación innovadora desbloquea nuevo potencial de energía eólica

• Investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne han utilizado un algoritmo genético de aprendizaje para identificar perfiles óptimos de paso para las palas de los aerogeneradores de eje vertical.
• Los aerogeneradores de eje vertical también son más amigables con la vida silvestre: dado que rotan lateralmente en lugar de hacerlo desde arriba, son más fáciles para las aves de evitar.
• Aunque la capacidad instalada de energía eólica en Europa está creciendo en 19 gigavatios por año, esta cifra debe acercarse más a 30 GW para cumplir con los objetivos de emisiones de carbono de la ONU para 2050.

Los investigadores de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausana) han utilizado un algoritmo de aprendizaje genético para identificar perfiles óptimos de inclinación para las palas de los aerogeneradores de eje vertical. Los aerogeneradores de eje vertical, con su alto potencial energético, han sido hasta ahora vulnerables a fuertes ráfagas de viento. El documento explicativo de acceso abierto ha sido publicado en Nature Communications.Si consideras el aerogenerador industrial de hoy en día, probablemente imagines el diseño del molino de viento, conocido técnicamente como aerogenerador de eje horizontal (HAWT). Pero los primeros aerogeneradores, desarrollados en el Medio Oriente alrededor del siglo VIII para moler grano, eran aerogeneradores de eje vertical (VAWT), lo que significa que giraban perpendicularmente al viento en lugar de paralelamente.Debido a su menor velocidad de rotación, los VAWTs son menos ruidosos que los HAWTs y logran una mayor densidad de energía eólica, lo que significa que requieren menos espacio para la misma producción tanto en tierra como en alta mar. Las palas también son más amigables con la vida silvestre: al rotar lateralmente en lugar de cortar desde arriba, son más fáciles para que las aves las eviten.Con estas ventajas, ¿por qué los VAWTs están en gran parte ausentes en el mercado de la energía eólica actual? Como explica Sébastien Le Fouest, un investigador en el laboratorio de diagnóstico de flujo inestable de la Escuela de Ingeniería UNFOLD, se reduce a un problema de ingeniería: el control del flujo de aire. Él cree que este problema se puede resolver con una combinación de tecnología de sensores y aprendizaje automático. En el artículo publicado recientemente en Nature Communications, Le Fouest y la jefa de UNFOLD, Karen Mulleners, describen dos perfiles óptimos de inclinación para las palas de VAWT, que logran un aumento del 200% en la eficiencia del aerogenerador y una reducción del 77% en las vibraciones que amenazan la estructura.Le Fouest señaló: "Nuestro estudio representa, según nuestro conocimiento, la primera aplicación experimental de un algoritmo de aprendizaje genético para determinar la mejor inclinación para una pala de VAWT".Esta aproximación permitió a los investigadores no solo identificar dos series de perfiles de inclinación que contribuyen significativamente a una eficiencia y robustez del aerogenerador mejoradas, sino también convertir la mayor debilidad de los VAWTs en una fortaleza. Le Fouest explicó que, si bien la capacidad instalada de energía eólica en Europa está creciendo, se necesita estar más cerca de los 30 GW para cumplir con los objetivos de 2050 de la ONU para las emisiones de carbono."Las barreras para lograr esto no son financieras, sino sociales y legislativas", dijo. Apesar de sus ventajas, los VAWTs sufren de una seria desventaja: solo funcionan bien con un flujo de aire moderado y continuo. El eje vertical de rotación significa que las palas están cambiando constantemente su orientación con respecto al viento. Una ráfaga fuerte aumenta el ángulo entre el flujo de aire y la pala, formando un vórtice en un fenómeno llamado estancamiento dinámico. Estos vórtices crean cargas estructurales transitorias que las palas no pueden soportar.Para abordar esta falta de resistencia a las ráfagas, los investigadores montaron sensores en un eje de pala actuante para medir las fuerzas del aire que actúan sobre él. Al inclinar la pala hacia adelante y hacia atrás a diferentes ángulos, velocidades y amplitudes, generaron series de 'perfiles de inclinación'. Luego, utilizaron un algoritmo genético en una computadora para ejecutar más de 3500 iteraciones experimentales. Como un proceso evolutivo, el algoritmo seleccionó los perfiles de inclinación más eficientes y robustos y recombinó sus características para generar una descendencia nueva y mejorada.Este enfoque permitió a los investigadores no solo identificar dos series de perfiles de inclinación que contribuyen significativamente a una eficiencia y robustez del aerogenerador mejoradas, sino también convertir la mayor debilidad de los VAWTs en una fortaleza.El artículo de Nature Communications representa el trabajo de doctorado de Le Fouest en el laboratorio UNFOLD. Ahora, ha recibido una subvención BRIDGE de la Fundación Nacional Suiza de Ciencia (SNSF) e Innosuisse para construir un VAWT de prueba de concepto. El objetivo es instalarlo al aire libre para que pueda ser probado mientras responde en tiempo real a las condiciones del mundo real."Esperamos que este método de control de flujo de aire pueda llevar la tecnología VAWT eficiente y fiable a la madurez para que finalmente pueda estar disponible comercialmente", dijo Le Fouest.Uno ciertamente espera que este desarrollo tenga la capacidad de reemplazar muchos de esos peligrosos y ruidosos HAWTs. Mientras que el viento es una fuente de energía intermitente notoria, la industria tiene un impulso que absorbe cantidades inmensas de dinero de los contribuyentes. Extinguir planes de búsqueda de rentas como los aerogeneradores podría servir como un ejemplo de lo terriblemente dañada que resulta una economía y sus ciudadanos por esquemas de búsqueda de rentas impuestos políticamente.Sería genial si los desarrolladores pudieran afirmar que la tecnología puede mantenerse económicamente por sí sola. Pero el comunicado de prensa no hace tales comentarios. La realidad es que solo pueden complementar un poco cuando sopla el viento.Por Brian Westenhaus a través de Newenergyandfuel.com.