Ilaria Rosella Pagliaro All'EPFL, un team di ricercatori, sfruttando algoritmi genetici, ha ottenuto un aumento dell'efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70% nelle turbine eoliche ad asse verticale, promettendo un futuro più sostenibile e innovativo nel campo dell'energia eolica
Alla Scuola Politecnica Federale di Losanna, in Svizzera, sta accadendo qualcosa di straordinario che potrebbe rivoluzionare il modo in cui pensiamo all’energia eolica. Due ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per spingere le turbine eoliche ad asse verticale verso nuovi livelli di efficienza e minore impatto ambientale. Il loro lavoro ha già prodotto risultati impressionanti: un aumento dell’efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70%.
Questo traguardo si deve all’intuizione e al lavoro di Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners, i quali hanno applicato con successo un algoritmo di apprendimento automatico a questa tecnologia, segnando un momento storico nel settore. Le turbine eoliche ad asse verticale (VAWT) rappresentano una delle più promettenti innovazioni nel campo dell’energia rinnovabile, distinguendosi per una serie di vantaggi notevoli rispetto agli aerogeneratori tradizionali ad asse orizzontale.
Caratteristiche all’avanguardia arricchite dall’IA
Queste turbine, che ruotano perpendicolarmente rispetto al vento, non dipendono dalla sua direzione, risultando particolarmente efficaci in ambienti urbani dove il flusso d’aria è meno prevedibile. Il loro design compatto e la minore velocità di rotazione contribuiscono a ridurre il rumore e il rischio di impatti con la fauna volante, mentre la vicinanza al suolo delle parti meccaniche ne facilita la manutenzione e migliora la resistenza ai carichi strutturali.
Nonostante i numerosi benefici, le VAWT non hanno ancora conquistato una posizione dominante sul mercato, principalmente a causa di limitazioni ingegneristiche. Sébastien Le Fouest chiarisce che queste turbine sono ottimali soltanto con flussi d’aria costanti e moderati; le raffiche intense possono infatti alterare l’angolo del flusso rispetto alle pale, causando la formazione di vortici in un fenomeno noto come stallo dinamico, che impone carichi transitori non sostenibili dalle strutture.
Per superare questi ostacoli e migliorare sia l’efficienza che la robustezza delle turbine, il team di ricerca ha implementato una strategia innovativa, basata sull’utilizzo di algoritmi genetici. Questi particolari algoritmi euristici, ispirati alla selezione naturale, sono stati impiegati per identificare i profili di inclinazione ottimali delle pale.
Attraverso l’installazione di sensori su una turbina in scala ridotta, collegata ad un ottimizzatore che sfrutta tali algoritmi, i ricercatori hanno testato diverse configurazioni di angolazione, velocità e ampiezza delle pale. Seguendo un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili più performanti, combinandoli per creare una “progenie” migliorata. Questa metodologia ha permesso di individuare configurazioni che non solo aumentano significativamente l’efficienza e la robustezza delle turbine, ma trasformano anche il loro maggior punto debole in un vantaggio competitivo. I dettagli di questo studio pionieristico sono stati pubblicati sulla rivista Nature Communications, evidenziando il potenziale rivoluzionario di questa ricerca nel campo delle energie rinnovabili.
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Fonte: Nature Communications
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