Actualizado: 15/12/2021
Cuando el viento pasa por una turbina, crea una estela que disminuye la velocidad media del viento aguas abajo. Cuanto más rápido giren las palas de la turbina en relación con la velocidad del viento, mayor será el impacto en el perfil de la estela aguas abajo.
En los parques eólicos, es importante controlar las turbinas situadas aguas arriba de manera eficiente para que las turbinas situadas aguas abajo no se vean afectadas negativamente por los efectos de la estela aguas arriba.
Investigadores de la Universidad de Illinois demuestran que si se diseñan controladores basados en la visión del sistema de parques eólicos como una red compacta, es posible extraer la energía de forma más eficiente.
Si pensamos en un parque eólico como un grupo de turbinas que compiten por el viento entrante, si cada turbina es codiciosa y trata de maximizar su propia potencia, el sistema en su conjunto no es óptimo. Nuestro trabajo busca diseñar controles para que las turbinas trabajen colectivamente, mejorando así su rendimiento.
Lucas Buccafusca.
Los investigadores aplican un marco de control predictivo de modelos (MPC) para velocidades de viento variables e incorporan técnicas de dirección de estela para demostrar que puede haber un beneficio potencial al incorporar estos métodos en los futuros algoritmos de control de los aerogeneradores.
Los investigadores pretenden mitigar los efectos de las turbulencias y los picos de potencia provocados por el paso del viento por las turbinas situadas aguas arriba.
Al observar las extracciones de energía, resulta sorprendente la magnitud de las ganancias que pueden obtenerse incluso en conjuntos de aerogeneradores pequeños simplemente aplicando técnicas de dirección de estela.
Lucas Buccafusca.
Los investigadores descubrieron que disponer de algoritmos de control que tuvieran en cuenta los efectos de la corriente descendente suponía un notable aumento del rendimiento.
Los investigadores tienen previsto explorar la aplicación de métodos similares a un problema de energía distribuida de las turbinas eólicas, en el que cada turbina tiene una batería local basada en el exceso de energía suministrada. La batería puede devolver esa energía cuando el suministro es escaso, por ejemplo cuando la velocidad del viento es demasiado baja para satisfacer la demanda del operador de la red.
Aunque los investigadores se centraron principalmente en el problema de trazado de energía de los aerogeneradores, el mismo marco de MPC multiobjetivo puede utilizarse en una variedad de problemas de optimización distribuida o de consenso.
Más información: scitation.org
Deja una respuesta