Le turbine verticali saranno la svolta dell'energia eolica

La Scuola Politecnica Federale di Losanna ha compiuto un importante passo avanti nello sviluppo delle turbine eoliche ad asse verticale.

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a cura di Andrea Maiellano

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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 approccio ha permesso di trasformare la più grande debolezza delle turbine eoliche ad asse verticale in un punto di forza.

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.

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