Enseñar a los aerogeneradores "egoístas" a compartir puede aumentar la productividad

La cantidad exacta de energía que se ganará depende de factores como la ubicación de la granja y las condiciones del viento del sitio. Sin embargo, cuando se probó en una granja comercial en India, el algoritmo incrementó el rendimiento energético entre 1 y 3 por ciento, dependiendo de la velocidad del viento, lo que equivaldría a alimentando 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 podría parecer. Una de las ventajas del enfoque es su potencial de escalabilidad en el mundo real. "Por lo general, para escalar una unidad de producción, hay que poner un rotor más grande o un generador más potente, o cambiar algún hardware", dice Javi Vives, ingeniero de control del fabricante de turbinas eólicas Siemens Gamesa. no participó en el estudio, aunque los empleados de Siemens Gamesa formaron parte de la investigación). "Pero 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 era director de tecnología en Renueva el poderla compañía líder en energía renovable en India, probar la tecnología en India también fue importante. “Quería encontrar una manera de traducir una tecnología a escala de laboratorio en un experimento del mundo real. Y también quería hacerlo en una economía emergente porque ahí es donde está la verdadera necesidad de soluciones de energía limpia: en estas economías en desarrollo donde la demanda de energía está creciendo, dice.

Además de aumentar la producción de la turbina, el algoritmo también puede ayudar a los parques eólicos al extender la vida útil de las turbinas y reducir el desgaste que puede reducir su producción con el tiempo. "Creo que la conclusión más importante de su estudio es que si puede equilibrar las cargas, si realmente puede dejar pasar más viento a las próximas turbinas, 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 es la turbulencia, mayor es el desgaste... si puedes reducir o desviar la ola, entonces también das más holgura a las turbinas para que puedan funcionar más tiempo".

Si bien la investigación es prometedora, Jacobson cree que se necesita más experimentación antes de que se pueda lanzar el software, ya que las pruebas iniciales se centraron en una configuración que involucra tres turbinas bajo ciertas condiciones. En realidad, hay infinitas configuraciones potenciales de turbinas, velocidades del viento y topografía. el explica. "Creo que deberían probar configuraciones más complejas y tratar de encontrar reglas generales que se apliquen independientemente de la configuración", dice. “No querrás estar tratando de 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 sitios ideales para los parques eólicos requieren circunstancias específicas: lugares con velocidades de viento realmente rápidas y mucho terreno para colocar turbinas separadas entre sí. en el futuro, es probable que las turbinas se coloquen juntas a medida que la tierra se vuelva menos accesible.