Gli scienziati dell’EPFL hanno utilizzato un algoritmo di apprendimento genetico per identificare i migliori profili di inclinazione per le pale delle turbine eoliche ad asse verticale.
Lo studio effettuato da Sébastien Le Fouest, ricercatore presso l’Unsteady Flow Diagnostic Laboratory (UNFOLD) della Facoltà di Scienze e Tecniche di Ingegneria, e da Karen Mulleners, capo del laboratorio UNFOLD e recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications, descrive due profili di inclinazione ottimali per le pale delle turbine eoliche ad asse verticale (VAWT) che permettono di aumentare del 200% le prestazioni degli aerogeneratori e di ridurre del 77% le vibrazioni che minacciano la struttura.
“Il nostro studio rappresenta, a nostra conoscenza, la prima applicazione sperimentale di un algoritmo di apprendimento genetico per determinare la migliore inclinazione della pala di una turbina eolica VAWT”, ha dichiarato Sébastien Le Fouest.
Perché le turbine eoliche ad asse verticale sono meno usate?
Come scrive Celia Luterbacher nell’articolo su EPFL “Grazie alla loro velocità di rotazione più lenta, le turbine eoliche VAWT sono meno rumorose delle turbine eoliche HAWT. Offrono inoltre una maggiore densità energetica, il che significa che richiedono meno spazio per la stessa produzione sulla terraferma e in mare, e sono anche più rispettose della fauna selvatica. Poiché ruotano lateralmente anziché tagliare dall’alto, gli uccelli possono evitarli più facilmente”.
E dunque se presentano questi vantaggi, perché le turbine eoliche VAWT sono scarse nel mercato odierno? Come ha spiegato Sébastien Le Fouest, “ciò è legato a un certo problema tecnico, il controllo del flusso d’aria.”
“Le turbine eoliche VAWT presentano un grosso svantaggio: funzionano solo in presenza di un flusso d’aria moderato e continuo. L’asse di rotazione verticale fa sì che le pale cambino costantemente orientamento in relazione al vento. 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.”
Secondo Le Fouest, questo problema può essere risolto combinando sensori e algoritmi di apprendimento automatico. Infatti, “per ovviare a questa mancanza di resistenza alle raffiche, gli scienziati hanno installato sensori sull’albero di azionamento della pala per misurare le forze aeree esercitate su di essa. Inclinando la lama avanti e indietro con diversi angoli, velocità e grandezze, hanno creato una serie di “profili di inclinazione”.”
“Quindi, hanno eseguito un algoritmo genetico su un computer, che ha eseguito più di 3.500 iterazioni sperimentali. Come un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili di inclinazione più performanti e robusti e ha ricombinato le loro caratteristiche per creare il profilo migliore”.
Tale approccio ha permesso agli scienziati non solo di identificare due serie di profili di inclinazione che contribuiscono a ottimizzare notevolmente le prestazioni e la robustezza delle turbine eoliche, ma anche di trasformare i principali punti deboli delle turbine eoliche VAWT in asset.
“Su scala più piccola, lo stallo dinamico – lo stesso fenomeno che distrugge le turbine eoliche – può effettivamente spingere la pala in avanti. In questo caso utilizziamo lo stallo dinamico a nostro vantaggio, reindirizzando l’inclinazione della pala in avanti per produrre energia”, ha spiegato Sébastien Le Fouest.
“La maggior parte delle turbine eoliche dirige la forza generata dalle pale verso l’alto, il che non facilita la rotazione. Cambiare questo angolo non solo crea un vortice più piccolo, ma lo spinge anche fuori al momento giusto, dando luogo alla formazione di una seconda zona di produzione di energia sottovento. Ci auguriamo che questo metodo di controllo del flusso d’aria possa far evolvere la tecnologia VAWT, che è allo stesso tempo efficiente e affidabile, per consentirne la commercializzazione”, ha concluso Sébastien Le Fouest.
