De manera similar a cómo un girasol joven sigue al sol para captar la luz, las turbinas eólicas giran para enfrentar el viento para maximizar la energía que producen. Aunque probablemente no hayas notado que sucede, la cabeza de una turbina eólica puede girar de izquierda a derecha en la parte superior de su torre para aprovechar al máximo el viento disponible.
Esto se debe a que la velocidad y la dirección del viento suelen cambiar. Las fluctuaciones en la presión y la temperatura del aire, así como la rotación de la Tierra, influyen en cómo sopla el viento y cuánta energía se puede capturar. Las características fijas del paisaje (valles, colinas, bosques y edificios) también afectan la dirección y la fuerza del viento. Pero hay una característica fija que es particularmente disruptiva: otras turbinas.
Imagínese cómo cambia el agua cuando navega en un bote, con su embarcación dejando un patrón de olas en la superficie detrás de él. Este fenómeno físico se conoce como efecto estela y supone un importante reto para los parques eólicos. Cuando el viento fluye a través de una turbina para generar electricidad, se crea una estela, lo que hace que el viento que usan otras turbinas detrás de él sea más lento y más turbulento. Al sumar el impacto en todo un parque eólico, un estudio de 2009 estimó que la producción total de electricidad se reduce entre un 10 y un 20 por ciento .
Ahora, un algoritmo ha demostrado cómo ajustar la orientación de las turbinas en una granja de manera coordinada puede reducir el efecto de estela y aumentar la producción total. Las turbinas eólicas “están extremadamente bien diseñadas para operar individualmente”, dice Michael Howland, quien dirigió esta investigación, que se publicó recientemente en Nature Energy . Pero “cuando las turbinas eólicas extraen energía, sabemos que inmediatamente hay menos energía disponible en el viento a favor del viento”. Debido a que las turbinas casi siempre se colocan en parques eólicos, con turbinas cerca unas de otras, eso es un problema.
“El viento entrante es diferente en cada lugar”, dice Howland, profesor asistente de ingeniería civil y ambiental en el Instituto de Tecnología de Massachusetts. “También la dirección del viento cambia constantemente en el tiempo. Y entonces la turbina tiene que reaccionar a eso”. Por lo general, las turbinas responden individualmente a los cambios de viento, volteándose directamente hacia el viento para tratar de maximizar su propia producción, sin tener en cuenta la estela que crean detrás de ellas. Es este “egoísmo” lo que conduce a una pérdida total de energía.
Para reducir estas pérdidas, el algoritmo de Howland y su equipo utiliza primero la física atmosférica y los datos operativos de la granja, como la temperatura y las condiciones del viento, para estimar las estelas que crean las turbinas y cómo estas afectan a otras turbinas. Luego, el algoritmo predice formas de organizar las turbinas para que se molesten menos entre sí. Girar la cabeza de una turbina para que se enfrente al viento que se aproxima con un ligero ángulo, por ejemplo, cambia la dirección de la estela que produce y reduce la exposición de las turbinas detrás de ella. Si bien la estrategia puede reducir ligeramente la producción de las turbinas delanteras, ya que no se enfrentan al viento completamente de frente, aumenta la producción de las turbinas traseras y el resultado es una ganancia neta en la producción de electricidad.
La cantidad exacta de energía que se gana depende de factores como el diseño de la granja y las condiciones del viento del sitio. Sin embargo, cuando se probó en una granja comercial en India, el algoritmo aumentó la producción de energía entre un 1 y un 3 por ciento, dependiendo de la velocidad del viento, lo que equivaldría a alimentar 3 millones de hogares si el software se implementara en las granjas existentes en el mundo. estiman los autores del estudio.
Y llegar a ese punto no es tan descabellado como puede parecer. Uno de los beneficios del enfoque es su potencial de escalabilidad en el mundo real. “Por lo general, para aumentar la unidad de producción, es necesario colocar un rotor más grande o un generador más potente, o cambiar parte del hardware”, dice Xavi Vives, ingeniero de control del fabricante de turbinas eólicas Siemens Gamesa. (Vives no participó en el estudio, aunque el personal de Siemens Gamesa formó parte de la investigación). “Pero esto es software puro, por lo que es muy prometedor a un costo muy bajo”.
Para Varun Sivaram, uno de los coautores del estudio, quien en ese momento se desempeñaba como director de tecnología en ReNew Power , la compañía de energía renovable líder en India, probar la tecnología en India también fue importante. “Quería encontrar una manera de traducir una tecnología de la escala de laboratorio a un experimento del mundo real. Y también quería hacerlo en una economía emergente porque ahí es donde la verdadera necesidad está de soluciones de energía limpia, en estas economías emergentes donde la demanda de energía está creciendo”, dice.
Además de aumentar la potencia de salida de las turbinas, el algoritmo también podría ayudar a los parques eólicos al extender la vida útil de las turbinas y reducir el desgaste que puede disminuir su producción con el tiempo. “Creo que la conclusión más importante de su estudio es que si puede igualar las cargas, si realmente puede dejar pasar más viento a las turbinas posteriores, reducirá el desgaste de la primera turbina”, dice Mark. Z. Jacobson, profesor de ingeniería civil y ambiental en la Universidad de Stanford. Vives está de acuerdo: “Cuanto mayor sea la turbulencia, mayor será el desgaste… si puede reducir o desviar la estela, entonces también está dando más holgura a las turbinas para que puedan operar por más tiempo”.
Si bien el estudio se ha mostrado prometedor, Jacobson cree que se necesitan más experimentos antes de que se pueda implementar el software, ya que la prueba inicial se centró en una configuración que involucraba tres turbinas en condiciones específicas. En realidad, existen infinitas configuraciones potenciales de turbinas, velocidades del viento y topografías, explica. “Creo que necesitan probar configuraciones más complejas y tratar de encontrar reglas generales que sean aplicables independientemente de la configuración”, dice. “No desea intentar optimizar cada turbina y granja”.
A medida que aumenta la energía eólica, Sivaram cree que se necesitarán algoritmos como este para generar la mayor cantidad de electricidad posible. Los terrenos ideales para los parques eólicos requieren circunstancias específicas: lugares con velocidades de viento realmente rápidas y mucho terreno para colocar turbinas separadas entre sí. Es probable que en el futuro las turbinas se coloquen juntas a medida que la tierra esté menos disponible.
Los sitios eólicos marinos pueden ayudar a sortear este desafío y pueden usar turbinas que son más altas y más grandes, lo que permite capturar más energía. Pero la ampliación vuelve a encender el problema de la estela, “porque las interacciones entre las turbinas aumentan con el diámetro del rotor”, dice Howland. Para que las turbinas en alta mar, con sus enormes palas, eliminen por completo las interacciones de estela, sería necesario colocar las turbinas a varios kilómetros de distancia, dice. Esto aumenta el precio de arrendar el área para la granja y construir las líneas de transmisión que conectan las turbinas entre sí y con la red. Usar un algoritmo para aumentar la eficiencia cuando las turbinas están más juntas podría ser una mejor alternativa.
Por supuesto, valdrá la pena encontrar soluciones a este tipo de problemas. La energía eólica y solar son algunas de nuestras fuentes de energía más seguras y limpias , y también son “probablemente nuestras principales herramientas para alcanzar el cero neto”, dice Sivaram, quien ahora se desempeña como asesor principal de John Kerry, el enviado presidencial especial de EE. UU. para el clima. Las fuentes de energía verde deben optimizarse porque, a medida que pasen los años, dependeremos cada vez más de ellas, no solo para nuestras necesidades de energía tradicionales, explica Sivaram, sino también para alimentar vehículos eléctricos, industrias que se pasan a la electrificación y tecnologías. en los que podríamos llegar a confiar, como la captura de carbono o la desalinización del agua.
En el futuro, las energías renovables “producirán la mayor parte de la electricidad del mundo”, dice Sivaram, por lo que “cada pequeña cantidad de energía que pueda obtener de la energía solar y eólica cuenta”.
Fuente:
Ortiz, M. P. (2022, 15 septiembre). Teaching ‘Selfish’ Wind Turbines to Share Can Boost Productivity. WIRED UK. Recuperado 20 de septiembre de 2022, de https://www.wired.co.uk/article/wind-turbine-efficiency-algorithm