Con el aumento de la demanda de energía, los 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 está aumentando, y no sólo en Estados Unidos», dijo Mohammad Rasouli, profesor adjunto de ingeniería eléctrica en Penn State Erie, del Behrend College. «La eficiencia de los paneles solares es inferior al 25 por ciento, y sigue siendo objeto de investigación en la actualidad. Los aerogeneradores, por otro lado, 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 adecuadamente. Los constructores no siempre colocan las turbinas en los lugares con las velocidades de viento más altas, donde generarán la mayor cantidad de energía, dijo Rasouli. El espaciamiento de las turbinas también es importante, ya que las turbinas crean un arrastre que reduce la velocidad del viento, las primeras turbinas que atrapen el viento generarán más energía que las que vengan después.
Para construir parques eólicos más eficientes, los diseñadores deben tener en cuenta estos factores, así como el tamaño del terreno, la geografía, el número de turbinas, la cantidad de vegetación, las condiciones meteorológicas, los costos de construcción y otras consideraciones, según los investigadores.
Equilibrar todos estos factores para encontrar una distribución óptima 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 restricciones.»
Los investigadores se centraron en un enfoque, llamado «optimización biogeográfica». Creada en 2008 e inspirada por 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, los investigadores pueden calcular la distribución óptima de los objetos en otros escenarios, como las turbinas de un parque eólico.
«Los métodos analíticos requieren mucha computación», dijo Rasouli. «Este método de BBO minimiza la computación y da mejores resultados, encontrando la solución óptima a menor costo computacional.»
Otros investigadores utilizaron versiones simplificadas del enfoque BBO en 2017 y 2018 para calcular trazados de parques eólicos más eficientes, pero estas versiones simplificadas no tuvieron en cuenta todos los factores que afectan al trazado óptimo.
Los investigadores de Penn State y de la Universidad de Tabriz completaron el enfoque incorporando variables adicionales, incluyendo datos reales de mercado, la rugosidad de la superficie -que afecta la cantidad de energía eólica- y la cantidad de viento que recibe cada turbina.
El equipo de investigación también mejoró el enfoque BBO al incorporar un modelo más realista para calcular las estelas -áreas con velocidades de alas más lentas creadas después de que el viento sopla más allá de una turbina, similar a la estela detrás de un barco- y al probar cuán sensible era el modelo a otros factores como las tasas de interés, los incentivos financieros y las diferencias en los costos de producción de energía. Informan de sus resultados en línea en el Journal of Cleaner Production, que se publicará en noviembre.
«Este es un enfoque de optimización más realista en comparación con algunos de los métodos simplificadores que existen», dijo Rasouli. «Esto sería mejor para los clientes, para los fabricantes y para los 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 muchos lugares diferentes, ayudando a los diseñadores de parques eólicos de todo el mundo a hacer un mejor uso de sus tierras y a 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 otros métodos o mejores métodos de optimización, podemos hacer un mejor uso de la energía eólica.»