La Inteligencia Artificial empieza a llegar a múltiples campos de la sociedad. Su uso potencial en la industria científica promete traernos avances de todo tipo, incluidas las energías renovables. El gran procesamiento de datos que permite esta tecnología en tiempos más reducidos resulta clave, como vamos a ver en este ejemplo de trabajo realizado en Suiza.
Los científicos de la EPFL, la Escuela Politécnica Federal de Lausanna en Suiza, han empleado un algoritmo de aprendizaje automático que les ha ayudado para identificar las mejores soluciones para el desarrollo de turbinas eólicas de eje vertical (VAWT) más eficientes. El aprendizaje automático permite que, aportando datos, se le enseña al sistema a resolver un problema empleando algoritmos. En este caso, se intentaba identificar los mejores perfiles de inclinación para las palas de este tipo de turbinas. Y lo han conseguido.
Este tipo de turbinas tienen un alto potencial energético; sin embargo, son los clásicos molinos de viento o turbinas de eje horizontal (HAWT) los que más vemos en nuestro día a día. Y esto se debe a que las turbinas verticales, a pesar de haber sido desarrolladas originariamente en Oriente Medio hace 13 siglos, siguen siendo vulnerables a fuertes ráfagas de viento, por lo que el control del flujo del aire se complica. Los vórtices generados crean cargas estructurales que las palas no pueden soportar.
Turbinas de eje vertical con un rendimiento un 200% superior
Estas turbinas de eje vertical, a diferencia de las horizontales, giran perpendiculares al viento, y no paralelos. Entre sus ventajas están, sobre todo, que funcionan sin generar tanto ruido, además de requerir menos especio y de respetar más la fauna silvestre, ya que las aves pueden evitarlas más fácilmente.
En el estudio presentado por la EPFL en la Nature Communications, se cuenta que el uso de la IA ha permitido identificar dos perfiles de inclinación óptimos para las palas de los aerogeneradores VAWT, los cuales aumentan el rendimiento en un 200% y reducen las vibraciones en un 77% en comparación con la soluciones verticales existentes.
«Nuestro estudio representa, hasta donde sabemos, la primera aplicación experimental de un algoritmo de aprendizaje genético para determinar la mejor inclinación de una pala de aerogenerador VAWT», asegura Sébastien Le Fouest, investigador del Laboratorio de Diagnóstico de Flujo Inestable de la Facultad de Ciencias y Técnicas de la Ingeniería.
La solución a la que han llegado gracias a la IA está en instalar sensores en el eje de accionamiento de una pala, de forma que se puedan medir las fuerzas de aire que recibe. Al inclinar la hoja hacia adelante y hacia atrás en diferentes ángulos, velocidades y magnitudes, se crean unos «perfiles de inclinación»: lo que el algoritmo determinó, entre más de 3.500 iteraciones experimentales, son los perfiles de inclinación más robustos y que aportan un mayor rendimiento, recombinando también sus característica para terminar creando el mejor perfil.
EPFL researchers have used a genetic learning algorithm to identify optimal pitch profiles for the blades of vertical-axis wind turbines, which despite their high energy potential, have until now been vulnerable to strong gusts of wind.https://t.co/IqFv8VK9py
— EPFL (@EPFL_en) April 3, 2024
Resumiéndolo: la investigación de estos científicos suizos permite transformar los puntos débiles de las turbinas eólicas de eje vertical en puntos fuertes. «La mayoría de aerogeneradores dirigen la fuerza generada por las palas hacia arriba, lo que no facilita la rotación. Cambiar este ángulo no sólo crea un vórtice más pequeño, sino que también lo aleja en el momento justo, lo que resulta en la formación de una segunda zona de producción de energía a favor del viento», asegura Le Fouest.
Ahora, el trabajo se centrará en construir una turbina de demostración gracias a una subvención de la Fundación Nacional Suiza para la Ciencia; de esta forma, se podrá probar este aerogenerador vertical en condiciones reales. Le Fouest apunta que Europa necesita pasar de los 19 gigavatios de capacidad eólica generados cada año a los 30, aproximadamente, si se quieren cumplir los objetivos de cero emisiones netas de la ONU para el 2050.
Los paneles solares verticales logran un 30% más producción anual que los convencionales
«Los obstáculos no son financieros, sino sociales y legislativos. Los aerogeneradores son muy poco aceptados por la sociedad por su tamaño y su ruido. Esperamos que este método de control del flujo de aire haga evolucionar la tecnología VAWT, que es a la vez eficiente y fiable, para permitir su comercialización», remata Sébastien Le Fouest.
Fuente | EPFL
