Los aerogeneradores, responsables del 5% de la producción mundial de electricidad, funcionan casi siempre de forma independiente. La mayoría están ubicados en parques eólicos que contienen docenas o incluso cientos de turbinas, cuyas estelas pueden causar interferencias.
Ahora, ingenieros del MIT y otras instituciones han descubierto que la producción energética de las instalaciones de los parques eólicos puede aumentarse sin necesidad de añadir ninguna maquinaria nueva, simulando el flujo de viento de todo el conjunto de turbinas y optimizando el control de las unidades individuales. Este método no requiere ningún terreno adicional.
El aumento global de la producción de energía de una instalación es del 1,2%, y la ganancia se dispara hasta el 3% cuando la velocidad del viento es óptima. Todos los parques eólicos pueden aplicar el programa, y cada vez son más los que lo hacen para cumplir sus objetivos climáticos. Según las conclusiones de los investigadores, si ese 1,2% de ganancia de energía se aplicara a todos los parques eólicos existentes en el mundo, equivaldría a añadir 3.600 aerogeneradores más, lo que bastaría para abastecer a 3 millones de hogares. No se cobra nada.
La investigación ha sido dirigida por Michael F. Howland, profesor adjunto de ingeniería civil y medioambiental del MIT. Se ha publicado hoy en la revista Nature Energy.
Howland afirma que todos los aerogeneradores a escala de servicios públicos se regulan de forma “codiciosa” y autónoma. “Codiciosamente” significa que se operan como si fueran unidades separadas que no tienen ningún impacto en las turbinas circundantes, con el objetivo de aumentar su propia generación de energía tanto como sea posible.
En la práctica, las turbinas de los parques eólicos se colocan muy juntas para obtener beneficios económicos asociados al uso del suelo (en tierra o en el mar) y a las infraestructuras, como las carreteras de acceso y las líneas de transmisión. Estos beneficios pueden obtenerse en tierra o en el mar. Debido a su proximidad, las turbinas suelen verse afectadas por las estelas turbulentas creadas por otras turbinas situadas a barlovento. Los sistemas de control de las turbinas aún no tienen en cuenta este efecto.
Howland demuestra por qué colocar las turbinas eólicas muy cerca unas de otras suele ser lo peor que se puede hacer. La cantidad total de energía producida aumentaría, pero el coste se minimizaría si estuvieran lo más alejadas posible físicamente.
Howland y su equipo están a punto de conseguirlo. Han desarrollado un revolucionario modelo de flujo que calcula la producción de energía de cada turbina en función de los vientos que se produzcan en ese momento y de la estrategia de gestión que se esté utilizando. Los datos de los parques eólicos operativos se incorporan al modelo para ayudar a reducir el error de predicción y la incertidumbre. Emplearon un modelo basado en la física y asistido por datos para encontrar la orientación óptima de cada turbina en un instante determinado. Esto les permitió evitar tener que hacer ningún cambio en la colocación real de las turbinas o en los sistemas de hardware de los parques eólicos actuales. Esto no sólo aumenta la producción de las turbinas, sino que también maximiza la producción del parque.
Cada aerogenerador controla continuamente la velocidad y la dirección del viento entrante y ajusta la posición angular de su guiñada (eje vertical) para alinearse lo más posible con el viento. Al girar una turbina sólo ligeramente fuera de su propia posición de máxima producción - quizás 20 grados - en el nuevo sistema, el aumento de la producción de energía de una o más unidades a favor del viento compensará con creces la pequeña pérdida de producción de la primera unidad. La potencia de las turbinas pudo mejorarse hasta en un 32% gracias a la implantación de un sistema de control centralizado que tiene en cuenta todas estas interacciones.
El modelo predictivo se probó inicialmente en un parque eólico real de la India, ensayando una amplia variedad de estrategias poco ideales para la orientación de la guiñada. Los investigadores descubrieron la técnica óptima determinando primero qué medidas de control eran insatisfactorias y probando después esas medidas tanto en el parque real como en el modelo. Lo más importante es que el modelo predijo con precisión la generación de energía del parque, así como el método de control óptimo para la mayoría de las condiciones de viento que se probaron. De este modo, se puede confiar en que las previsiones del modelo reflejarán el plan operativo ideal del parque. Por ello, el modelo es capaz de sugerir los mejores enfoques de control para las condiciones de viento y los parques eólicos recién descubiertos sin tener que realizar nuevos cálculos.
Se realizó un segundo experimento en el mismo parque, esta vez aplicando exclusivamente las predicciones de control óptimo del modelo, y los resultados mostraron que los impactos del algoritmo en el mundo real fueron capaces de igualar los beneficios energéticos que se simularon. El sistema aumentó la cantidad de energía producida en un 1,2% independientemente de la velocidad del viento, y en un 3% cuando la velocidad del viento estaba entre 6 y 8 metros por segundo (entre 13 y 18 millas por hora).
Los investigadores creen que el modelo y el método de control cooperativo pueden aplicarse en cualquier parque eólico que exista actualmente o se construya en el futuro. Según las estimaciones de Howland, una mejora global del 1,2% en la eficiencia energética supondría la producción de más de 31 teravatios-hora de electricidad adicional al año. Esto es más o menos similar a erigir 3.600 generadores eólicos sin coste alguno. Según él, los propietarios de los parques eólicos ganarían 950 millones de dólares más cada año.
La cantidad de energía que puede obtenerse de un parque eólico depende en gran medida de una serie de factores, como la distancia entre las unidades de las turbinas, la geometría del parque y los patrones estacionales del viento. Howland explica que el sistema es capaz de estimar las ganancias potenciales de un emplazamiento independientemente de las circunstancias. Dado que el mejor enfoque de control y la ganancia potencial de energía de cada parque eólico serían únicos para esa instalación específica, consideramos necesario construir un modelo predictivo para los parques eólicos”.
Sostiene que la nueva estrategia es de fácil ejecución. “En este momento no se necesita más hardware. Sólo estamos actualizando el software, pero esto podría suponer un gran aumento de la cantidad de energía consumida”. En un parque eólico típico compuesto por 100 turbinas, incluso una mejora del 1% significa que los operadores pueden ser capaces de generar la misma producción con una turbina menos, lo que supone un ahorro de costes de millones de dólares.
La tecnología podría permitir a los futuros parques eólicos situar las turbinas más cerca unas de otras, aumentando así la densidad de potencia y minimizando las huellas terrestres (o marinas). Esto sería posible porque el método reduce las pérdidas por estela. Este aumento de la densidad de potencia y la reducción de la huella deberían ser útiles para cumplir los objetivos de reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero, que exigen un aumento de la generación de energía eólica tanto en tierra como en el mar.
El mar es la principal región nueva para la construcción de parques eólicos, a pesar de que las pérdidas por estela suelen ser mayores allí. Este novedoso enfoque de la regulación de los parques eólicos puede tener un impacto más significativo.
Según Howland, el Laboratorio Howland y el equipo internacional trabajan actualmente para mejorar los modelos y las instrucciones operativas que se derivan de ellos. Se trata de un paso hacia el control autónomo y cooperativo y la maximización de la producción de energía dada una serie de condiciones específicas.