Ogni due ore e mezza, una nuova turbina eolica sorge negli Stati Uniti Nel 2016, il vento ha fornito il 5,6% di tutta l'elettricità prodotta, più del doppio di quanto generato dall'eolico nel 2010, ma ancora lontano dal suo potenziale.

Un team di ricercatori dell'Università del Texas a Dallas (UT Dallas) ha sviluppato un nuovo modo per estrarre più energia dal vento. Questo approccio ha il potenziale per aumentare significativamente la produzione di energia eolica con un conseguente aumento delle entrate. Le simulazioni numeriche eseguite presso il Texas Advanced Computing Center (TACC) indicano potenziali aumenti fino al sei-sette percento.

Secondo i ricercatori, un miglioramento dell'1% applicato a tutti i parchi eolici della nazione genererebbe l'equivalente di 100 milioni di dollari in valore. Questo nuovo metodo, perciò, ha il potenziale per generare 600 milioni di dollari in più di energia eolica a livello nazionale.

Il team ha riportato i loro risultati in Energia eolica nel dicembre 2017 e Energia rinnovabile nel dicembre 2017.

Nel ramo della fisica noto come fluidodinamica, un modo comune per modellare la turbolenza è attraverso grandi simulazioni di vortici. Diversi anni fa, Stefano Leonardi e il suo team di ricerca hanno creato modelli in grado di integrare il comportamento fisico su un'ampia gamma di scale di lunghezza:dai rotori delle turbine lunghi 100 metri, alle punte delle pale spesse centimetri e prevedere l'energia eolica con precisione utilizzando i supercomputer.

"Abbiamo sviluppato un codice per imitare le turbine eoliche, tenendo conto dell'interferenza tra la scia della torre e la navicella [il coperchio che ospita tutti i componenti generatori di una turbina eolica] con la scia del rotore della turbina, "disse Leonardi, professore associato di ingegneria meccanica e autore del Energia eolica carta, che è stato scelto per la copertina.

Al di là della gamma di scale di lunghezza, modellare la variabilità del vento per una data regione in un momento specifico è un'altra sfida. Per affrontare questo, il team ha integrato il proprio codice con il Weather Research and Forecasting Model (WRF), un modello di previsione meteorologica leader sviluppato presso il Centro nazionale per la ricerca atmosferica.

"Possiamo ottenere il campo del vento dal modello mesoscala nordamericano su una griglia grossolana, utilizzarlo come input per cinque domini annidati con risoluzione progressivamente maggiore e riprodurre con alta fedeltà la generazione di energia di un vero parco eolico, " ha detto Leonardi.

La crescente potenza dei computer consente a Leonardi e al suo team di modellare accuratamente il campo eolico di un parco eolico e la produzione di energia di ogni singola turbina. Testando i risultati del loro modello rispetto ai dati di un parco eolico nel nord del Texas, hanno visto un accordo del 90% tra le loro previsioni e l'efficienza della turbina. Presenteranno i loro risultati al Torque 2018, un'importante conferenza di ricerca sull'energia eolica.

Eliminare la turbolenza dall'algoritmo di controllo di ottimizzazione

Il vento non scorre semplicemente uniformemente in una direzione. Contiene turbolenze e scie che vengono amplificate quando le turbine sono raggruppate insieme come in un parco eolico.

Le interazioni di risveglio portano a perdite fino al 20% della produzione annuale, secondo il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti. Comprendere come la turbolenza influisce sulla generazione di energia è importante per regolare il comportamento delle turbine in tempo reale per ottenere la massima potenza.

Utilizzando le loro capacità di modellazione, hanno testato algoritmi di controllo che vengono utilizzati per gestire il funzionamento dei sistemi dinamici nei parchi eolici. Ciò includeva gli algoritmi di controllo noti come controllo di ricerca dell'estremo, un modo senza modelli per ottenere le migliori prestazioni dai sistemi dinamici quando si conosce solo una conoscenza limitata del sistema.

"Molti pensavano che non sarebbe stato possibile utilizzare questo approccio a causa della turbolenza e del fatto che fornisce una situazione in cui le turbine cambiano continuamente, " ha detto Leonardi. "Ma abbiamo fatto un numero enorme di simulazioni per trovare un modo per filtrare le turbolenze fuori dallo schema di controllo. Questa è stata la grande sfida".

Con l'estremo che cerca il controllo, il sistema aumenta e riduce la velocità di rotazione di una pala di turbina rotante, per tutto il tempo misurando la potenza, e calcolando il gradiente. Questo viene ripetuto finché il controller non trova la velocità operativa ottimale.

"L'importante è che l'algoritmo di controllo non si basi su un modello basato sulla fisica, "Leonardi ha detto. "Ci sono molte incertezze in un vero parco eolico, quindi non puoi modellare tutto. L'estremo che cerca il controllo può trovare l'optimum indipendentemente dal fatto che ci sia erosione o ghiaccio sulle lame. È molto robusto e funziona nonostante le incertezze del sistema."

Simulazione del vento

Per testare il loro nuovo approccio, il team ha eseguito esperimenti sul vento virtuale utilizzando i supercomputer del TACC, inclusi Stampede2 e Lonestar5, due dei più potenti al mondo. Sono stati in grado di utilizzare questi sistemi attraverso l'iniziativa dell'Università del Texas Research Cyberinfrastructure (UTRC), quale, dal 2007, ha fornito ai ricercatori di una qualsiasi delle 14 istituzioni dell'Università del Texas System l'accesso alle risorse di TACC, competenza e formazione.

L'accesso a potenti supercomputer è importante perché le turbine eoliche sono costose da costruire e da far funzionare e poche strutture di ricerca eolica sono disponibili per i ricercatori.

"I vantaggi dell'utilizzo del calcolo ad alte prestazioni per creare una piattaforma virtuale per fare analisi delle soluzioni proposte per l'energia eolica sono enormi, " disse Mario Rotea, professore di ingegneria meccanica all'UT Dallas, e direttore del sito della scienza dell'energia eolica supportata dalla National Science Foundation, Tecnologia e ricerca (WindSTAR) Centro di ricerca cooperativa industria-università (IUCRC). "Più possiamo fare con i computer, meno abbiamo a che fare con i test, che è una grande parte dei costi. Questo avvantaggia la nazione abbassando il costo dell'energia".

Mentre l'applicazione del controllo estremo di ricerca ai parchi eolici deve ancora essere testata sul campo, il team di UT Dallas ha già applicato il metodo a una singola turbina presso il National Renewable Energy Laboratory (NREL).

"Il test NREL ci ha fornito dati sperimentali a sostegno del valore dell'estremo che cerca il controllo per la massimizzazione dell'energia eolica, " ha detto Rotea. "I risultati sperimentali mostrano che l'estremo che cerca il controllo aumenta la cattura di potenza dell'8-12% rispetto a un controller di base".

Dati gli incoraggianti risultati sperimentali e computazionali, il team di UT Dallas sta pianificando una campagna sperimentale che coinvolge un gruppo di turbine in un parco eolico.

Collaborazioni e prossimi passi

Lo sviluppo del modello fluidodinamico per le turbine eoliche è stato parte di una collaborazione internazionale tra quattro istituzioni statunitensi (Johns Hopkins University, UT Dallas, Texas Tech e Smith College) e tre istituzioni europee (Technical University of Denmark, École polytechnique fédérale de Lausanne e Katholieke Universiteit Leuven) finanziato dalla National Science Foundation.

Attraverso il centro WindSTAR, collaborano con nove aziende leader nel settore dell'energia eolica e produttori di apparecchiature. Queste aziende sono interessate ad adottare o commercializzare l'opera.

"I membri del nostro centro non hanno accesso a molti cavalli in termini di HPC [calcolo ad alte prestazioni], " ha detto Rotea. "I computer di TACC sono una risorsa per noi e ci danno un vantaggio competitivo rispetto ad altri gruppi. In termini di risoluzione di problemi reali, creiamo sistemi di controllo che possono incorporare, oppure possono utilizzare l'HPC per sviluppare nuovi strumenti per la previsione delle risorse eoliche o determinare se ci sono turbine che non funzionano".

Oltre a sviluppare i nuovi algoritmi di turbolenza e le strategie di controllo, i membri del team WindSTAR hanno introdotto metodi per prevedere risultati accurati su computer meno potenti (lavoro apparso nel numero di marzo 2018 di Energia eolica ) e per determinare quanto vicino posizionare le turbine per massimizzare i profitti, a seconda del costo del terreno (presentato al Wind Symposium 2018).

Gli effetti a lungo termine del lavoro vanno oltre il teorico.

"La ricerca ci consente di ottimizzare la produzione di energia eolica e aumentare la penetrazione delle energie rinnovabili nella rete, " ha detto Leonardi. "Ci sarà più potenza generata dalle stesse macchine perché capiamo di più sulla fisica del flusso in un parco eolico, e per lo stesso uso e distribuzione del suolo, possiamo ottenere più energia."