La Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL) ha compiuto un importante passo avanti nello sviluppo delle turbine eoliche ad asse verticale (VAWT).
I ricercatori Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners hanno utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico per migliorare l'efficienza di queste turbine del 200% e ridurre le vibrazioni del 70%.
Questo progresso potrebbe rivoluzionare il settore dell'energia eolica. Le turbine VAWT offrono diversi vantaggi rispetto ai tradizionali aerogeneratori ad asse orizzontale: funzionano indipendentemente dalla direzione del vento, hanno un design più compatto, producono meno rumore e rappresentano un minor rischio per gli uccelli.
Inoltre, la loro manutenzione è più semplice grazie alla posizione delle parti meccaniche vicino al suolo.
Nonostante questi vantaggi, le VAWT non sono ancora ampiamente diffuse a causa di un problema ingegneristico: funzionano bene solo con flussi d'aria moderati e continui.
Le Fouest spiega: "Una forte raffica aumenta l'angolo tra il flusso d'aria e la pala, formando un vortice in un fenomeno chiamato stallo dinamico. Questi vortici creano carichi strutturali transitori che le pale non possono sopportare".
Per superare questa limitazione, i ricercatori hanno utilizzato un approccio innovativo. Hanno montato sensori su una turbina in scala ridotta e l'hanno accoppiata a un ottimizzatore basato su algoritmi genetici di apprendimento. Questi algoritmi, ispirati al principio della selezione naturale, hanno permesso di generare e testare una serie di profili di inclinazione delle pale.
L'algoritmo ha selezionato i profili più efficienti e robusti, ricombinandoli per creare nuove configurazioni migliorate. Questo processo ha portato all'identificazione di due serie di profili di passo che migliorano significativamente l'efficienza e la robustezza delle turbine VAWT.
I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati sulla prestigiosa rivista Nature Communications, aprendo nuove prospettive per lo sviluppo e l'adozione di questa tecnologia nel settore dell'energia rinnovabile.
Questo progresso potrebbe rendere le turbine VAWT una scelta più attraente per l'industria eolica, combinando i loro vantaggi intrinseci con una maggiore efficienza e robustezza.
L'applicazione di tecniche di apprendimento automatico alla progettazione delle turbine eoliche dimostra il potenziale dell'intelligenza artificiale nel risolvere sfide ingegneristiche complesse e nel promuovere lo sviluppo di tecnologie energetiche sostenibili.
