El mundo de la energía eólica está al borde de una revolución gracias a los avances científicos realizados por un equipo de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) en Suiza. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, han descubierto cómo optimizar el diseño de las turbinas eólicas de eje vertical (VAWT) para mejorar significativamente su eficiencia y resistencia a las rachas de viento.
El potencial revolucionario de las turbinas eólicas de eje vertical desvelado por el machine learning
Aunque las turbinas eólicas de eje horizontal (HAWT) dominan el paisaje actual, las VAWT tienen sus raíces en el siglo VIII, cuando se utilizaban en el Medio Oriente para moler grano. A diferencia de las HAWT, que operan paralelas al viento, las VAWT giran perpendicularmente a él. Esta orientación única les confiere varias ventajas: son menos ruidosas, más densas en términos de energía, requieren menos espacio y son más seguras para la fauna.
Desafíos y Soluciones Innovadoras
A pesar de estas ventajas, las VAWT no han sido ampliamente adoptadas, principalmente debido a dificultades técnicas relacionadas con el control del flujo de aire. Sébastien Le Fouest, investigador en el Laboratorio de diagnóstico de flujos no estacionarios (UNFOLD) de la EPFL, señala que este desafío puede superarse mediante la integración de sensores y machine learning. Su investigación, publicada en Nature Communications, presenta dos perfiles de inclinación óptimos para las palas que pueden aumentar el rendimiento de las turbinas en un 200% y reducir las vibraciones en un 77%.
Aplicación Pionera
La investigación marca la primera vez que se aplica un algoritmo de aprendizaje automático en un contexto experimental para mejorar la inclinación de las palas de una VAWT. A través de más de 3,500 iteraciones experimentales, el algoritmo seleccionó y recombinó las características de los perfiles de inclinación más efectivos, transformando los desafíos de las VAWT en ventajas significativas.
Transformando Desventajas en Ventajas
El equipo de la EPFL encontró que el fenómeno del estancamiento dinámico, que normalmente presenta riesgos para las turbinas, puede ser aprovechado para impulsar las palas hacia adelante, mejorando la producción de energía. Esta reorientación innovadora de las fuerzas generadas por las palas no solo reduce los vórtices destructivos sino que también facilita una segunda zona de producción de energía.
Hacia un Futuro Sostenible
Los hallazgos de Le Fouest no solo prometen mejorar la eficacia y fiabilidad de las VAWT sino que también abren el camino para su comercialización. Con Europa apuntando a aumentar su capacidad eólica instalada para alcanzar objetivos de emisiones netas cero, estas innovaciones llegan en un momento crucial. La falta de aceptación social y los desafíos legislativos han sido obstáculos significativos, pero con tecnologías más silenciosas y eficientes como las VAWT optimizadas, el futuro de la energía eólica parece más brillante que nunca.
Vía actu.epfl.ch
Natalio dice
no me cierra la nota , el límite de Betz es alrededor de 63% , no me imagino superarlo por 3 veces
Alfonso dice
Obviamente se refiere a un porcentaje de mejora sobre modelos anteriores.
Joseph Jiskra Hubner dice
velocidad del viento en mts por segundo necesarios para óptima generación?
Abraham dice
5% x 2 = 10% Una maravilla. O cambia mucho la cosa, o están completamente fuera de mercado