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Investigadores de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) han utilizado un algoritmo genético de aprendizaje 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, hasta ahora habían sido vulnerables a ráfagas fuertes de viento.
El artículo explicativo de acceso libre ha sido publicado en Nature Communications.
Cuando piensas en los aerogeneradores industriales de hoy en día, lo más probable es que visualices el diseño de molino de viento, técnicamente conocido como un aerogenerador de eje horizontal (HAWT). Pero los primeros molinos de viento, 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 paralelo.
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 necesitan menos espacio para una 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 esquiven.
Con estas ventajas, ¿por qué los VAWTs están casi ausentes en el mercado actual de energía eólica? Como explica Sèbastien Le Fouest, investigador en el Laboratorio de Diagnóstico de Flujos no Estacionarios de la Escuela de Ingeniería (UNFOLD), se reduce a un problema de ingeniería: el control del flujo de aire, que él cree que se puede resolver con una combinación de tecnología de sensores y aprendizaje automático. En el artículo publicado recientemente en Nature Communications, Le Fouest y Karen Mulleners, directora de UNFOLD, describen dos perfiles de inclinación óptimos 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.
Imagen del ala experimental de VAWT de la EPFL Crédito de la imagen: © UNFOLD EPFL CC BY SA. Haz clic en el enlace del comunicado de prensa para ver más imágenes y mayores.
Le Fouest señaló, “Nuestro estudio representa, hasta donde sabemos, la primera aplicación experimental de un algoritmo genético de aprendizaje para determinar la mejor inclinación para una pala de VAWT.”
Convertir un talón de Aquiles en una ventaja
Le Fouest explicó que mientras la capacidad instalada de energía eólica de Europa está creciendo en 19 gigavatios por año, esta cifra necesita estar más cerca de los 30 GW para cumplir los objetivos de emisiones de carbono de la ONU para 2050.
“Las barreras para lograr esto no son financieras, sino sociales y legislativas; hay una aceptación pública muy baja de los aerogeneradores debido a su tamaño y ruido”, afirmó.
A pesar de sus ventajas en este sentido, los VAWTs sufren de un inconveniente serio: solo funcionan bien con un flujo de aire moderado y continuo. El eje vertical de rotación significa que las palas cambian constantemente de 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 resistir.
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. Inclinando la pala de un lado a otro a diferentes ángulos, velocidades y amplitudes, generaron series de ‘perfiles de inclinación’. Luego, utilizaron un ordenador para ejecutar un algoritmo genético, que realizó 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 ‘descendencia’ nueva y mejorada.
Este enfoque permitió a los investigadores no solo identificar dos series de perfiles de inclinación que contribuyen significativamente a una mayor eficiencia y robustez del aerogenerador, sino también convertir la mayor debilidad de los VAWTs en una fortaleza.
“El estancamiento dinámico, el mismo fenómeno que destruye los aerogeneradores, a una escala menor de hecho puede impulsar la pala hacia adelante. Aquí, realmente utilizamos el estancamiento dinámico a nuestro favor al redirigir la inclinación de la pala hacia adelante para producir energía”, explicó Le Fouest. “La mayoría de los aerogeneradores dirigen hacia arriba la fuerza generada por las palas, lo que no ayuda a la rotación. Cambiar ese ángulo no solo forma un vórtice más pequeño, sino que al mismo tiempo lo empuja lejos en el momento justo, lo que resulta en una segunda región de producción de energía corriente abajo.”
El artículo de Nature Communications representa el trabajo de doctorado de Le Fouest en el laboratorio UNFOLD. Ahora, ha recibido una subvención BRIDGE del Fondo Nacional Suizo para la Investigación Científica (SNSF) e Innosuisse para construir un aerogenerador de eje vertical de concepto. El objetivo es instalarlo al aire libre para que pueda ser probado a medida que responde en tiempo real a condiciones del mundo real.
“Esperamos que este método de control del flujo de aire pueda llevar la tecnología eficiente y confiable de VAWT a la madurez para que finalmente pueda estar disponible comercialmente,” dijo Le Fouest.
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Ciertamente, se espera que este desarrollo tenga la capacidad de reemplazar muchos de esos peligrosos, feos y ruidosos HAWTs. Si bien el viento es una fuente de energía intermitente notoria, la industria tiene un impulso que absorbe cantidades inmensas de dinero de los contribuyentes. Acabar con planes de búsqueda de rentas como los aerogeneradores podría servir como un ejemplo de cuán gravemente se daña una economía y sus ciudadanos mediante esquemas de rentabilidad política impuestos.
Sería genial que los desarrolladores pudieran afirmar que la tecnología puede sostenerse económicamente por sí sola. Pero el comunicado de prensa no menciona tal cosa. La realidad es que solo pueden complementar un poco cuando sopla el viento.
Por Brian Westenhaus vía New Energy and Fuel
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