Aerogenerador en el Instituto de Sostenibilidad. Crédito:Patrick Mansell / Penn State
Con el aumento de la demanda de energía, investigadores de Penn State Behrend y la Universidad de Tabriz, Irán han completado un algoritmo (o enfoque) para diseñar parques eólicos más eficientes, ayudando a generar más ingresos para los constructores y más energía renovable para sus clientes.
"La energía eólica va en aumento, y no solo en los EE. UU., "dijo Mohammad Rasouli, profesor asistente de ingeniería eléctrica en Penn State Erie, el Behrend College. "La eficiencia de los paneles solares es inferior al 25 por ciento, y todavía es un tema de investigación actual. Turbinas de viento, por otra parte, son mucho más eficientes y convierten más del 45 por ciento de la energía eólica en electricidad ".
Aunque las turbinas eólicas son eficientes, Los diseños de los parques eólicos pueden reducir esta eficiencia si no se diseñan correctamente. Los constructores no siempre colocan turbinas en los lugares con mayores velocidades de viento, donde generarán la mayor cantidad de energía, dijo Rasouli. El espaciado de las turbinas también es importante, porque las turbinas crean una resistencia que reduce la velocidad del viento, las primeras turbinas que atrapen el viento generarán más energía que las que vienen después.
Para construir parques eólicos más eficientes, los diseñadores deben tener en cuenta estos factores la velocidad del viento y el espaciamiento de las turbinas, así como el tamaño de la tierra, geografía, número de turbinas, cantidad de vegetación, condiciones meteorológicas, costos de construcción, y otras consideraciones, según los investigadores.
Equilibrar todos estos factores para encontrar un diseño óptimo es difícil, incluso con la ayuda de modelos matemáticos.
"Este es un enfoque multiobjetivo, ", dijo Rasouli." Tenemos una función y queremos optimizarla teniendo en cuenta varias limitaciones ".
Los investigadores se centraron en un enfoque, denominada "optimización basada en biogeográfica". Creado en 2008 e inspirado en la naturaleza, BBO se basa en cómo los animales se distribuyen naturalmente para hacer el mejor uso de su entorno en función de sus necesidades. Al crear un modelo matemático a partir del comportamiento animal, Entonces es posible que los investigadores calculen la distribución óptima de objetos en otros escenarios, como turbinas en un parque eólico.
Un modelo que representa la estela de una turbina eólica. Crédito:Figura alterada de la publicación original de Soheil Pouraltafi-kheljan, Amirreza Azimi, Behnam Mohammadi-ivatloo, y Mohammad Rasouli
"Los métodos analíticos requieren mucho cálculo, ", dijo Rasouli." Este método BBO minimiza el cálculo y da mejores resultados, encontrar la solución óptima a un costo computacional menor ".
Otros investigadores utilizaron versiones simplificadas del enfoque BBO en 2017 y 2018 para calcular diseños de parques eólicos más eficientes, pero estas versiones simplificadas no tuvieron en cuenta todos los factores que afectan el diseño óptimo.
Los investigadores de Penn State y la Universidad de Tabriz completaron el enfoque incorporando variables adicionales, incluyendo datos reales del mercado, la rugosidad de la superficie, que afecta la cantidad de energía del viento, y la cantidad de viento que recibe cada turbina.
El equipo de investigación también mejoró el enfoque de BBO incorporando un modelo más realista para calcular estelas:áreas con velocidades de ala más lentas creadas después de que el viento pasa por una turbina, similar a la estela detrás de un barco, y probando qué tan sensible era el modelo a otros factores como las tasas de interés, incentivos financieros, y diferencias en los costos de producción de energía. Informan sus resultados en línea en el Revista de producción más limpia , que se publicará en noviembre.
"Este es un enfoque de optimización más realista en comparación con algunos de los métodos de simplificación que existen, ", dijo Rasouli." Esto sería mejor para los clientes, a los fabricantes, y al estilo de cuadrícula, parques eólicos de mayor tamaño ".
Al incorporar más datos, como registros meteorológicos actualizados e información del fabricante, los investigadores podrán utilizar el enfoque BBO para optimizar los diseños de los parques eólicos en muchas ubicaciones diferentes, ayudar a los diseñadores de parques eólicos de todo el mundo a hacer un mejor uso de su tierra y generar más energía para satisfacer las futuras demandas de energía de los consumidores.
"Hay un tiempo final para los combustibles fósiles, ", dijo Rasouli." Con este y los próximos métodos o mejores enfoques de optimización, podemos hacer un mejor uso de la energía eólica ".
