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Des chercheurs de l'EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) ont utilisé un algorithme d'apprentissage génétique pour identifier les profils de pas optimaux pour les pales des éoliennes à axe vertical. Les éoliennes à axe vertical avec leur fort potentiel énergétique étaient jusqu'à présent vulnérables aux fortes rafales de vent.
L'article explicatif en libre accès a été publié dans Nature Communications.
Lorsque vous envisagez l'éolienne industrielle d'aujourd'hui, vous imaginez probablement la conception du moulin à vent, techniquement appelée éolienne à axe horizontal (HAWT). Mais les toutes premières éoliennes, développées au Moyen-Orient vers le VIIIe siècle pour moudre des céréales, étaient des éoliennes à axe vertical (VAWT), ce qui signifie qu'elles tournaient perpendiculairement au vent, au lieu de parallèlement.
En raison de leur vitesse de rotation plus lente, les VAWTs sont moins bruyantes que les HAWTs et atteignent une plus grande densité d'énergie éolienne, ce qui signifie qu'elles nécessitent moins d'espace pour une même production, tant en mer que sur terre. Les pales sont également plus respectueuses de la faune : parce qu'elles tournent latéralement, au lieu de fendre l'air de haut en bas, elles sont plus faciles à éviter pour les oiseaux.
Avec ces avantages, pourquoi les VAWTs sont-elles largement absentes du marché de l'énergie éolienne aujourd'hui? Comme l'explique Sébastien Le Fouest, un chercheur de l'École d'ingénierie Laboratoire de diagnostics des écoulements instationnaires (UNFOLD), cela tient à un problème d'ingénierie - le contrôle de l'écoulement d'air - qu'il estime pouvoir résoudre avec une combinaison de technologie de capteurs et d'apprentissage automatique. Dans l'article récemment publié dans Nature Communications, Le Fouest et la responsable de l'UNFOLD, Karen Mulleners, décrivent deux profils de pas optimaux pour les pales de VAWT, qui permettent une augmentation de 200% de l'efficacité de l'éolienne et une réduction de 77% des vibrations menaçant la structure.
Image de la pale expérimentale de VAWT de l'EPFL Crédit photo : © UNFOLD EPFL CC BY SA.
Le Fouest a noté : « Notre étude représente, à notre connaissance, la première application expérimentale d'un algorithme d'apprentissage génétique pour déterminer le meilleur pas pour une pale de VAWT. »
Transformer un talon d'Achille en avantage
Le Fouest a expliqué que alors que la capacité éolienne installée en Europe augmente de 19 gigawatts par an, ce chiffre doit se rapprocher des 30 GW pour atteindre les objectifs de 2050 des Nations unies en matière d'émissions de carbone.
« Les obstacles à cette réalisation ne sont pas financiers, mais sociaux et législatifs - il y a une très faible acceptation du public des éoliennes en raison de leur taille et de leur bruit », a-t-il déclaré.
Malgré leurs avantages à cet égard, les VAWTs souffrent d'un sérieux inconvénient : ils ne fonctionnent bien qu'avec un écoulement d'air modéré et continu. L'axe de rotation vertical signifie que les pales changent constamment d'orientation par rapport au vent. Une forte rafale augmente l'angle entre l'écoulement d'air et la pale, formant un tourbillon dans un phénomène appelé décrochage dynamique. Ces tourbillons créent des charges structurales transitoires que les pales ne peuvent pas supporter.
Pour résoudre ce manque de résistance aux rafales, les chercheurs ont monté des capteurs sur un arbre de pale d'actionnement pour mesurer les forces aériennes agissant sur celui-ci. En inclinant la pale d'avant en arrière à différents angles, vitesses et amplitudes, ils ont généré des séries de « profils de pas ». Ensuite, ils ont utilisé un ordinateur pour exécuter un algorithme génétique, qui a effectué plus de 3500 itérations expérimentales. Comme un processus évolutif, l'algorithme a sélectionné les profils de pas les plus efficaces et robustes, et a combiné leurs caractéristiques pour générer de nouvelles et meilleures « progénitures ».
Cette approche a permis aux chercheurs non seulement d'identifier deux séries de profils de pas qui contribuent à une efficacité et une robustesse de l'éolienne considérablement améliorées, mais aussi de transformer le plus gros point faible des VAWTs en un atout.
« Le décrochage dynamique - le même phénomène qui détruit les éoliennes - à une plus petite échelle peut en réalité propulser la pale vers l'avant. Ici, nous utilisons vraiment le décrochage dynamique à notre avantage en redirigeant la pale vers l'avant pour produire de l'énergie », a expliqué Le Fouest. « La plupart des éoliennes dirigent la force générée par les pales vers le haut, ce qui n'aide pas à la rotation. En changeant cet angle, non seulement un vortex plus petit se forme - il le pousse simultanément à l'écart au moment précis, ce qui crée une deuxième région de production d'énergie en aval. »
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L'article de Nature Communications représente le travail de doctorat de Le Fouest au sein du laboratoire UNFOLD. Maintenant, il a reçu une subvention BRIDGE du Fonds national suisse de la recherche scientifique (FNS) et d'Innosuisse pour construire une éolienne VAWT de preuve de concept. L'objectif est de l'installer en extérieur, afin de la tester en temps réel dans des conditions réelles.
« Nous espérons que cette méthode de contrôle de l'écoulement d'air peut amener la technologie des VAWT efficace et fiable à maturité pour qu'elle puisse enfin être commercialisée », a déclaré Le Fouest.
On espère vraiment que ce développement aura la capacité de remplacer bon nombre de ces dangereuses et laides HAWTs bruyantes. Alors que le vent est une source d'énergie notoirement intermittente, l'industrie a une énorme dynamique qui absorbe d'énormes quantités d'argent des contribuables. Éradiquer des projets de recherche de rente comme les éoliennes pourrait servir d'exemple de la façon dont une économie et ses citoyens sont gravement endommagés par des régimes de création de rente politiquement imposés.
Il serait formidable que les développeurs puissent dire que la technologie peut se maintenir économiquement par elle-même. Mais le communiqué de presse ne fait pas de tels commentaires. La réalité est que celles-ci ne peuvent qu'apporter une contribution lorsqu'il y a du vent.
Par Brian Westenhaus via Newenergyandfuel.com
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