A cada duas horas e meia, uma nova turbina eólica surge nos EUA. Em 2016, o vento forneceu 5,6 por cento de toda a eletricidade produzida, mais do que o dobro da quantidade gerada pelo vento em 2010, mas ainda muito longe de seu potencial.

Uma equipe de pesquisadores da Universidade do Texas em Dallas (UT Dallas) desenvolveu uma nova maneira de extrair mais energia do vento. Essa abordagem tem o potencial de aumentar significativamente a geração de energia eólica com o consequente aumento da receita. Simulações numéricas realizadas no Texas Advanced Computing Center (TACC) indicam aumentos potenciais de até seis a sete por cento.

De acordo com os pesquisadores, uma melhoria de um por cento aplicada a todos os parques eólicos do país geraria o equivalente a US $ 100 milhões em valor. Este novo método, Portanto, tem potencial para gerar $ 600 milhões em energia eólica adicional em todo o país.

A equipe relatou suas descobertas em Energia eólica em dezembro de 2017 e Energia renovável em dezembro de 2017.

No ramo da física conhecido como dinâmica de fluidos, uma maneira comum de modelar turbulência é por meio de grandes simulações de redemoinhos. Vários anos atrás, Stefano Leonardi e sua equipe de pesquisa criaram modelos que podem integrar o comportamento físico em uma ampla gama de escalas de comprimento - de rotores de turbina de 100 metros de comprimento, até pontas de lâminas com centímetros de espessura - e prever a energia eólica com precisão usando supercomputadores.

“Desenvolvemos um código para imitar turbinas eólicas, levando em consideração a interferência entre a esteira da torre e a nacela [a tampa que abriga todos os componentes de geração em uma turbina eólica] com a esteira do rotor da turbina, "disse Leonardi, professor associado de engenharia mecânica e autor do Energia eólica papel, que foi selecionado para a capa.

Além da faixa de escalas de comprimento, modelar a variabilidade do vento para uma determinada região em um momento específico é outro desafio. Para endereçar isto, a equipe integrou seu código com o Modelo de Pesquisa e Previsão do Tempo (WRF), um modelo líder de previsão do tempo desenvolvido no National Center for Atmospheric Research.

"Podemos obter o campo de vento do modelo de mesoescala norte-americano em uma grade grossa, usá-lo como uma entrada para cinco domínios aninhados com resolução progressivamente mais alta e reproduzir com alta fidelidade a geração de energia de um parque eólico real, "Disse Leonardi.

O crescente poder dos computadores permite que Leonardi e sua equipe modelem com precisão o campo eólico em um parque eólico e a produção de energia de cada turbina. Testando os resultados de seu modelo em relação aos dados de um parque eólico no norte do Texas, eles viram uma concordância de 90% entre suas previsões e a eficiência da turbina. Eles apresentarão seus resultados no Torque 2018, uma importante conferência de pesquisa de energia eólica.

Tirando a turbulência do algoritmo de controle de otimização

O vento não flui simplesmente suavemente em uma direção. Ele contém turbulência e ondas que são ampliadas quando as turbinas são agrupadas como em um parque eólico.

As interações de vigília levam a perdas de até 20 por cento da produção anual, de acordo com o Departamento de Energia dos EUA. Entender como a turbulência impacta a geração de energia é importante para ajustar o comportamento das turbinas em tempo real para colher a potência máxima.

Usando seus recursos de modelagem, eles testaram algoritmos de controle que são usados ​​para gerenciar a operação de sistemas dinâmicos em parques eólicos. Isso incluiu os algoritmos de controle conhecidos como controle de busca extrema, uma maneira livre de modelos de obter o melhor desempenho de sistemas dinâmicos quando apenas um conhecimento limitado do sistema é conhecido.

"Muitos pensaram que não seria possível usar esta abordagem devido à turbulência e ao fato de que ela fornece uma situação em que as turbinas estão mudando o tempo todo, "Disse Leonardi." Mas fizemos um grande número de simulações para descobrir uma maneira de filtrar a turbulência do esquema de controle. Este foi o grande desafio. "

Com extrema busca de controle, o sistema aumenta e reduz a velocidade de rotação de uma lâmina de turbina giratória, o tempo todo medindo o poder, e calcular o gradiente. Isso é repetido até que o controlador encontre a velocidade operacional ideal.

"O importante é que o algoritmo de controle não depende de um modelo baseado na física, "Leonardi disse." Existem muitas incertezas em um parque eólico de verdade, então você não pode modelar tudo. O extremo em busca de controle pode encontrar o ótimo, não importa se há erosão ou gelo nas lâminas. É muito robusto e funciona apesar das incertezas do sistema. "

Simulando o vento

Para testar sua nova abordagem, a equipe executou experimentos de vento virtuais usando supercomputadores no TACC, incluindo Stampede2 e Lonestar5 - dois dos mais poderosos do mundo. Eles foram capazes de usar esses sistemas por meio da iniciativa da University of Texas Research Cyberinfrastructure (UTRC), que, desde 2007, forneceu aos pesquisadores de qualquer uma das 14 instituições do Sistema da Universidade do Texas acesso aos recursos do TACC, especialização e treinamento.

O acesso a supercomputadores poderosos é importante porque as turbinas eólicas são caras para construir e operar e poucas instalações de pesquisa eólica estão disponíveis para os pesquisadores.

"Os benefícios de usar computação de alto desempenho para criar uma plataforma virtual para fazer análises de soluções propostas para energia eólica são enormes, "disse Mario Rotea, professor de engenharia mecânica na UT Dallas, e diretor local da National Science Foundation-suportada pela Wind-Energy Science, Tecnologia e Pesquisa (WindSTAR) Centro de Pesquisa Cooperativa Indústria-Universidade (IUCRC). "Quanto mais podemos fazer com os computadores, menos temos que fazer com testes, o que é uma grande parte dos custos. Isso beneficia a nação, reduzindo o custo da energia. "

Embora a aplicação de extremos buscando controle para parques eólicos ainda deva ser testada em campo, a equipe da UT Dallas já aplicou o método a uma única turbina no Laboratório Nacional de Energia Renovável (NREL).

"O teste NREL nos deu dados experimentais que sustentam o valor do extremo buscando o controle para a maximização da energia eólica, "disse Rotea." Os resultados experimentais mostram que a busca extrema pelo controle aumenta a captura de energia em 8-12% em relação a um controlador de linha de base. "

Dados os resultados experimentais e computacionais encorajadores, a equipe da UT Dallas está planejando uma campanha experimental envolvendo um conjunto de turbinas em um parque eólico.

Colaborações e próximas etapas

O desenvolvimento do modelo de dinâmica de fluidos para turbinas eólicas fez parte de uma colaboração internacional entre quatro instituições dos EUA (Johns Hopkins University, UT Dallas, Texas Tech e Smith College) e três instituições europeias (Universidade Técnica da Dinamarca, École polytechnique fédérale de Lausanne e Katholieke Universiteit Leuven) financiada pela National Science Foundation.

Através do centro WindSTAR, eles colaboram com nove empresas líderes de energia eólica e fabricantes de equipamentos. Essas empresas têm interesse em adotar ou comercializar a obra.

"Os membros do nosso centro não têm acesso a muitos cavalos de força em termos de HPC [computação de alto desempenho], "disse Rotea." Os computadores da TACC são um ativo para nós e nos dão uma vantagem competitiva sobre outros grupos. Em termos de resolução de problemas reais, criamos sistemas de controle que eles podem incorporar, ou eles podem usar HPC para desenvolver novas ferramentas para prever recursos eólicos ou determinar se há turbinas que não estão funcionando. "

Além de desenvolver os novos algoritmos de turbulência e estratégias de controle, membros da equipe WindSTAR introduziram métodos para prever resultados precisos em computadores menos potentes (trabalho que apareceu na edição de março de 2018 de Energia eólica ) e para determinar o quão perto colocar as turbinas para maximizar os lucros, dependendo do custo do terreno (apresentado no Simpósio Vento 2018).

Os efeitos de longo prazo do trabalho vão além do teórico.

“A pesquisa nos permite otimizar a produção de energia eólica e aumentar a penetração de energia renovável na rede, "Leonardi disse." Haverá mais energia gerada pelas mesmas máquinas porque entendemos mais sobre a física de fluxo em um parque eólico, e para o mesmo uso e implantação do solo, podemos obter mais energia. "