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Un nuovo algoritmo di controllo per i parchi eolici che altera il modo in cui le singole turbine sono orientate nel vento promette di aumentare l'efficienza complessiva e la produzione di energia delle fattorie ottimizzando il modo in cui affrontano la loro scia turbolenta.
L'algoritmo, che è stato testato in un parco eolico commerciale in India ma potrebbe essere impiegato ovunque, offre il potenziale per un miglioramento immediato e gratuito nei parchi eolici esistenti. Potrebbe anche consentire la costruzione di parchi eolici in spazi più ristretti, spremendo così più energia da meno proprietà immobiliari, mitigando un'enorme truffa dell'energia eolica.
Complessivamente, i parchi eolici generano circa 380 miliardi di kilowattora ogni anno negli Stati Uniti. Se ogni parco eolico statunitense adottasse la nuova strategia e vedesse incrementi di efficienza simili a quelli riscontrati nel nuovo studio, equivarrebbe ad aggiungere centinaia di nuove turbine in grado di alimentare centinaia di migliaia di case alla rete elettrica nazionale, afferma Caltech's John O. Dabiri, Professore del Centenario di Aeronautica e Ingegneria Meccanica, e autore senior di un articolo sul progetto che è stato pubblicato dalla rivista Nature Energy l'11 agosto.
"Le singole turbine generano aria increspata, o una scia, che danneggia le prestazioni di ogni turbina sottovento", afferma Dabiri. "Per far fronte a ciò, le turbine dei parchi eolici sono tradizionalmente distanziate il più possibile l'una dall'altra, il che purtroppo occupa molto spazio".
Dopo anni di studio del problema, Dabiri e il suo ex studente laureato Michael F. Howland, autore principale dell'articolo e ora professore associato di ingegneria civile e ambientale Esther e Harold E. Edgerton al MIT, hanno sviluppato un algoritmo che forza le singole turbine eoliche smettere di agire solo nel proprio interesse, ovvero massimizzare il proprio accesso al vento rivolgendosi direttamente ad esso, e agire invece per il maggior bene della produzione del parco eolico.
Un test e una messa a punto dell'algoritmo nel mondo reale della durata di un anno condotto in India dal 2020 al 2021 è stato reso possibile da Varun Sivaram che, all'epoca, era il Chief Technology Officer (CTO) di ReNew Power, la più grande azienda indiana di energia rinnovabile, e che ora è consulente senior dell'inviato presidenziale speciale degli Stati Uniti per il clima John Kerry, come suo amministratore delegato per l'energia pulita e l'innovazione. Sivaram è anche coautore del documento.
Sivaram era rimasto colpito da una presentazione fatta da Dabiri nel 2017 al consiglio di amministrazione di un'azienda elettrica canadese sull'utilizzo di algoritmi per migliorare l'efficienza dei parchi eolici. Quando è diventato CTO di ReNew Power nel 2018, Sivaram ha contattato per vedere se Dabiri sarebbe stato interessato a collaborare.
"Ho chiamato John e gli ho chiesto se potevamo farlo. E lui ha detto:'Ho uno straordinario studente laureato in questo momento e penso che questo potrebbe essere il progetto perfetto da affrontare per tutti noi.'"
L'interesse di Howland per il controllo collettivo dei parchi eolici è iniziato quando era uno studente universitario alla Johns Hopkins University e studiava la fisica del flusso d'aria attraverso i parchi eolici. "Ero interessato allo sviluppo di modelli predittivi per i parchi eolici, che possono essere utilizzati per migliorare l'efficienza", afferma Howland. "Ma è incredibilmente costoso in termini di potenza di calcolo simulare l'intera fisica del flusso atmosferico ed eolico."
Fu durante la sua ricerca universitaria che Howland esplorò per la prima volta come il disallineamento dell'angolo della turbina rispetto al vento abbia un enorme impatto sulla scia.
Per spiegare il significato di tale regolazione, aiuta a capire che non ci sono molti modi per modificare facilmente le prestazioni di una turbina eolica senza installare hardware aggiuntivo. Non sono progettati per alterare l'inclinazione o l'angolo di inclinazione verso l'alto e verso il basso. Ma possono essere ruotati da un lato all'altro, regolando la loro imbardata.
"Alcuni studi precedenti si sono concentrati sulla modifica della resistenza creata dalla generazione di energia della turbina", afferma Howland. "Lasciare che le pale girino più liberamente crea scie meno intense, ma la turbina con un funzionamento modificato genera anche meno potenza". Il disallineamento di imbardata, d'altra parte, non solo riduce la forza della scia, ma reindirizza il suo impatto a valle.
Dopo gli studi universitari, Howland ha conseguito la laurea con Dabiri, che allora era alla Stanford University. Dabiri aveva precedentemente lavorato al Caltech studiando come il posizionamento delle turbine eoliche influenzasse la produzione di energia. Nel 2019, Howland e Dabiri hanno sviluppato un modello computerizzato per tentare di migliorare le prestazioni di un array specifico di sei turbine, quindi hanno condotto un test di due settimane sull'array per misurare le prestazioni delle turbine. Hanno dimostrato che una strategia di orientamento a livello di azienda agricola che includa il disallineamento dell'imbardata può migliorare le prestazioni complessive. Il problema era:avevano davvero ottimizzato le prestazioni in quella fattoria? O semplicemente migliorato in qualche modo rispetto ai metodi di controllo standard del settore?
Senza poter testare tutte le possibili strategie subottimali e scegliere direttamente quella migliore, era impossibile dirlo. Quindi, il team si è concentrato in particolare sullo sviluppo di modelli migliorati su come la regolazione dell'angolo di una turbina sopravento influisca sia sulle turbine sottovento sia sulle prestazioni della turbina disallineata stessa. È importante sottolineare che le prestazioni della turbina disallineata dipendono dalle condizioni di vento atmosferico incidente che fluiscono nell'azienda. La modellazione dell'effetto congiunto della regolazione dell'angolo e delle condizioni del vento incidente è stata fondamentale per lo sviluppo di un modello accurato in grado di prevedere la migliore strategia possibile di orientamento dell'azienda agricola.
"Poiché forti effetti di scia riducono la produzione di energia delle turbine sottovento, la turbina sopravento sta facendo il lavoro pesante per la produzione totale dell'azienda agricola", spiega Howland. "La modellazione accurata della potenza della turbina disallineata dall'imbardata, a seconda del flusso del vento atmosferico, è stata spesso trascurata nei modelli utilizzati per l'ottimizzazione del controllo del flusso dei parchi eolici. Questo era un punto focale sia per lo sviluppo del modello che per i nostri esperimenti di convalida."
Sulla base di tale ricerca, Howland, Dabiri e i loro colleghi hanno sviluppato un algoritmo che costringe le singole turbine, a cominciare dalla turbina principale, a disallineare la propria imbardata fino a 25 gradi al fine di massimizzare l'efficienza complessiva dell'azienda agricola e quindi la produzione di energia.
A seconda della velocità del vento, il nuovo algoritmo è stato in grado di modificare l'orientamento delle turbine per aumentare la produzione complessiva del parco eolico in India tra l'1 e il 3%.
"Nessuno ha bisogno di costruire o acquistare qualcosa di nuovo per iniziare immediatamente a ottenere più energia dal proprio parco eolico", afferma Dabiri.
Tuttavia, il vero vantaggio, affermano Howland e Dabiri, è il potenziale per l'algoritmo di consentire alle turbine eoliche di essere raggruppate più vicine affrontando attivamente il problema della scia, aggiungendo nuove turbine tra quelle esistenti o consentendo ai piani di costruzione futuri di fare i bagagli più turbine in un determinato appezzamento di terreno.
Uno degli elementi più importanti del nuovo algoritmo è che ha il potenziale per essere utile ovunque, da un parco eolico offshore nel Mare del Nord ai parchi eolici che punteggiano il deserto fuori Palm Springs, in California, prevedendo la migliore strategia per orientare il disallineamento di imbardata delle singole turbine. "Non c'era modo di fare quella previsione in modo affidabile fino a questo documento; c'erano solo tentativi ed errori", dice Dabiri. "Il problema è che non puoi passare molto tempo a fare un sacco di esperimenti su un parco eolico che ha l'obbligo di generare energia per i suoi clienti".
Invece, l'algoritmo di Howland e Dabiri riduce ogni sito di parco eolico ad alcuni parametri importanti che descrivono matematicamente come verranno create le scie dalle sue turbine. L'algoritmo prevede quindi i modi migliori per mitigare quella scia. Ad esempio, un fattore critico è se il parco eolico si trova sulla terraferma o al largo, perché la terra offre una maggiore resistenza all'attrito al vento rispetto all'acqua e quindi interrompe una scia su una distanza più breve. L'algoritmo si basa sulla fisica del flusso atmosferico e del parco eolico, ma sfrutta i dati operativi del parco eolico per apprendere e migliorare il modello, riducendo significativamente gli errori predittivi e le incertezze.
Un elemento chiave del progetto è che non si basa solo sulla teoria; piuttosto, è stato testato nel mondo reale in un parco eolico di generazione di energia. Su indicazione di Sivaram, ReNew Power ha investito in unità LiDAR (dispositivi di scansione laser) che misuravano la velocità e la direzione del vento dipendenti dall'altezza nel flusso incidente al parco eolico, offrendo dati a grana fine che hanno permesso a Howland e Dabiri di migliorare il loro algoritmo secondo necessità . Inoltre, sono stati istituiti team di ingegneri in India e Spagna per collaborare con Howland e Dabiri negli Stati Uniti.
"Alla fine, tutti sono rimasti sbalorditi dall'entità di ciò che è stato realizzato:un miglioramento delle prestazioni che non costa nulla in termini di investimento infrastrutturale da raggiungere", afferma Sivaram. ReNew Power sta ora lavorando per estendere i risultati per migliorare il resto della sua flotta di parchi eolici.
Meanwhile, the team plans to expand its field demonstrations to tackle offshore wind farms, which present new challenges and opportunities.
"The wakes tend to persist for much longer distances over the ocean, so these new methods become even more important," Dabiri says. "At the same time, the wind resource offshore is phenomenal and still largely untapped. And, we can design those wind farms from scratch using these ideas, so we're not limited by existing wind turbine layouts, as is the case for existing wind farms on land."
The real-world testing of the algorithm was made possible in part by the efforts of Caltech's Office of Technology Transfer and Corporate Partnerships (OTTCP), which helped the engineers in Pasadena negotiate a relationship with ReNew Power in India and also Siemens Gamesa Renewable Energy Innovation &Technology in Spain (the company that designed the turbines ReNew Power operates).
"Working with OTTCP was fantastic," Sivaram says. "What we created is a groundbreaking, three-continent agreement that I now use as a model."
Sivaram sits on the steering committee of Mission Innovation, a global research and development alliance announced by President Barack Obama in 2015 to address climate change and make clean energy more affordable.
"This is my centerpiece example for how we want to do international R&D collaboration," Sivaram says. "If we have a hundred more partnerships like these, then we'll change the world."
The project was also a true product of the COVID-19 pandemic, as the engineers from the U.S. and Spain only met in-person one time—at a dinner in Pasadena held in February 2020 to kick off their new venture.
"We thought then that we'd all be meeting up regularly to share notes and discuss ideas," Dabiri says. "Thankfully, we were all able to pivot toward work via video conference, with multiple online meetings each week throughout 2020, 2021, and 2022." + Esplora ulteriormente
