Roberto Zambon Difficile immaginare, mentre si guida la propria auto, che le pale eoliche laggiù in fondo non sono sparse a caso ma rispecchiano un ordine ben preciso. Eppure, a parte i casi di cronaca italiana, dietro qualsiasi wind farm (o campo eolico) si nasconde lo studio accurato di tecnici e ingegneri, allo scopo di massimizzare il rendimento e contenere il più possibile i costi di installazione.
Difficile immaginare, mentre si guida la propria auto, che le pale eoliche laggiù in fondo non sono sparse a caso ma rispecchiano un ordine ben preciso. Eppure, a parte i casi di cronaca italiana, dietro qualsiasi wind farm (o campo eolico) si nasconde lo studio accurato di tecnici e ingegneri, allo scopo di massimizzare il rendimento e contenere il più possibile i costi di installazione.
Sono infatti numerose le variabili che determinano dove e come disporre ciascuna turbina, e da queste dipende in buona parte il valore dell’investimento complessivo. Ed ecco allora che un ricercatore dell’Università di Adelaide (Australia) ha pensato di sfruttare nientemeno che un algoritmo evolutivo per ottimizzare le prestazioni!
Un algoritmo evolutivo – spiega Frank Neumann, autore dello studio e professore alla Scuola di Computer Science – è un processo matematico per cui le soluzioni continuano ad essere migliorato un passo alla volta fino a raggiungere l’optimum. In quest’ottica, un esempio di algoritmo che si rifà alla biologia è quello dell'”ant colony optimisation”, utilizzato dall’uomo per trovare la via più breve tra un punto A (nel caso delle formiche il cibo) e un punto B (il nido). L’algoritmo studiato da Neumann si basa invece su fattori come gli effetti di scia, la minor superficie di terra richiesta, l’aerodinamica delle turbine e via dicendo.
Le energie rinnovabili stanno giocando un ruolo sempre maggiore nel soddisfare il fabbisogno energetico mondiale e ci aiuteranno nella lotta al cambiamento climatico – ha ricordato Neumann; per poi aggiungere: per ottenere ulteriori incrementi nella produttività di un campo eolico dobbiamo studiare metodi volti all’ottimizzazione delle performance. E se è vero – come sostiene – che gli approcci tradizionali risultano efficienti per parchi eolici di ridotte dimensioni, l’algoritmo sembra dimostrare la propria validità (per lo meno teorica) per estensioni fino a 1.000 turbine. Vuoi vedere che tra qualche anno a decidere dove piazzare una turbina sarà un computer…?
