Praticamente todas as turbinas eólicas, que produzem mais de 5% da eletricidade mundial, são controladas como se fossem unidades individuais e independentes. De fato, a grande maioria faz parte de grandes instalações de parques eólicos envolvendo dezenas ou mesmo centenas de turbinas, cujas esteiras podem afetar umas às outras.
Agora, engenheiros do MIT e de outros lugares descobriram que, sem a necessidade de nenhum novo investimento em equipamentos, a produção de energia dessas instalações de parques eólicos pode ser aumentada modelando o fluxo de vento de toda a coleção de turbinas e otimizando o controle de unidades individuais adequadamente.

O aumento na produção de energia de uma determinada instalação pode parecer modesto – é cerca de 1,2% no geral e 3% para velocidades de vento ideais. Mas o algoritmo pode ser implantado em qualquer parque eólico, e o número de parques eólicos está crescendo rapidamente para atender às metas climáticas aceleradas. Se esse aumento de energia de 1,2% fosse aplicado a todos os parques eólicos existentes no mundo, seria o equivalente a adicionar mais de 3.600 novas turbinas eólicas, ou o suficiente para abastecer cerca de 3 milhões de residências, e um ganho total para os produtores de energia de quase um bilhão dólares por ano, dizem os pesquisadores. E tudo isso basicamente sem nenhum custo.

A pesquisa foi publicada hoje na revista Nature Energy, em um estudo liderado por MIT Esther e Harold E. Edgerton Professor Assistente de Engenharia Civil e Ambiental Michael F. Howland.

"Essencialmente, todas as turbinas existentes em escala de utilidade são controladas 'gananciosamente' e de forma independente", diz Howland. O termo "avidamente", explica ele, refere-se ao fato de serem controlados para maximizar apenas a própria produção de energia, como se fossem unidades isoladas sem impacto negativo nas turbinas vizinhas.

Mas no mundo real, as turbinas são deliberadamente espaçadas em parques eólicos para obter benefícios econômicos relacionados ao uso da terra (on-shore ou offshore) e à infraestrutura, como estradas de acesso e linhas de transmissão. Essa proximidade significa que as turbinas são frequentemente fortemente afetadas pelas esteiras turbulentas produzidas por outras que estão a favor do vento - um fator que os sistemas individuais de controle de turbina não levam em consideração atualmente.

“Do ponto de vista da física do fluxo, colocar turbinas eólicas juntas em parques eólicos é muitas vezes a pior coisa que você pode fazer”, diz Howland. "A abordagem ideal para maximizar a produção total de energia seria colocá-los o mais longe possível", mas isso aumentaria os custos associados.

É aí que entra o trabalho de Howland e seus colaboradores. Eles desenvolveram um novo modelo de fluxo que prevê a produção de energia de cada turbina da fazenda em função dos ventos incidentes na atmosfera e da estratégia de controle de cada turbina. Embora baseado na física do fluxo, o modelo aprende com os dados operacionais do parque eólico para reduzir o erro preditivo e a incerteza. Sem alterar nada nas localizações físicas das turbinas e nos sistemas de hardware dos parques eólicos existentes, eles usaram a modelagem assistida por dados e baseada em física do fluxo dentro do parque e a produção de energia resultante de cada turbina, dadas as diferentes condições de vento, para encontrar a orientação ideal para cada turbina em um determinado momento. Isso permite que eles maximizem a produção de toda a fazenda, não apenas das turbinas individuais.

Hoje, cada turbina detecta constantemente a direção e a velocidade do vento e usa seu software de controle interno para ajustar sua posição de ângulo de guinada (eixo vertical) para alinhar o mais próximo possível ao vento. Mas no novo sistema, por exemplo, a equipe descobriu que, ao girar uma turbina apenas ligeiramente para longe de sua própria posição de saída máxima – talvez 20 graus de seu ângulo de saída de pico individual – o aumento resultante na saída de energia de uma ou mais unidades mais do que compensarão a ligeira redução na produção da primeira unidade. Ao usar um sistema de controle centralizado que leva em consideração todas essas interações, a coleção de turbinas foi operada em níveis de potência de até 32% mais altos em algumas condições.

Em um experimento de meses em um parque eólico em escala real na Índia, o modelo preditivo foi validado pela primeira vez testando uma ampla gama de estratégias de orientação de guinada, a maioria das quais intencionalmente abaixo do ideal. Ao testar muitas estratégias de controle, incluindo as subótimas, tanto na fazenda real quanto no modelo, os pesquisadores puderam identificar a verdadeira estratégia ideal. É importante ressaltar que o modelo foi capaz de prever a produção de energia da fazenda e a estratégia de controle ideal para a maioria das condições de vento testadas, dando confiança de que as previsões do modelo acompanhariam a verdadeira estratégia operacional ideal para a fazenda. Isso permite o uso do modelo para projetar as estratégias de controle ideais para novas condições de vento e novos parques eólicos sem a necessidade de realizar novos cálculos a partir do zero.

Então, um segundo experimento de um mês de duração na mesma fazenda, que implementou apenas as previsões de controle ideais do modelo, provou que os efeitos do algoritmo no mundo real poderiam corresponder às melhorias gerais de energia vistas nas simulações. Em média durante todo o período de teste, o sistema alcançou um aumento de 1,2% na produção de energia em todas as velocidades do vento e um aumento de 3% em velocidades entre 6 e 8 metros por segundo (cerca de 13 a 18 milhas por hora).

Embora o teste tenha sido executado em um parque eólico, os pesquisadores dizem que o modelo e a estratégia de controle cooperativo podem ser implementados em qualquer parque eólico existente ou futuro. Howland estima que, traduzido para a frota mundial de turbinas eólicas, uma melhoria geral de energia de 1,2% produziria mais de 31 terawatts-hora de eletricidade adicional por ano, aproximadamente o equivalente a instalar 3.600 turbinas eólicas extras sem nenhum custo. Isso se traduziria em cerca de US$ 950 milhões em receita extra para os operadores de parques eólicos por ano, diz ele.

A quantidade de energia a ser adquirida irá variar muito de um parque eólico para outro, dependendo de uma série de fatores, incluindo o espaçamento das unidades, a geometria de seu arranjo e as variações nos padrões de vento naquele local ao longo de um período. ano. Mas em todos os casos, o modelo desenvolvido por essa equipe pode fornecer uma previsão clara de exatamente quais são os ganhos potenciais para um determinado local, diz Howland. “A estratégia de controle ideal e o ganho potencial de energia serão diferentes em cada parque eólico, o que nos motivou a desenvolver um modelo de parque eólico preditivo que pode ser amplamente utilizado para otimização em toda a frota de energia eólica”, acrescenta.

Mas o novo sistema pode ser adotado de forma rápida e fácil, diz ele. "Não exigimos nenhuma instalação de hardware adicional. Na verdade, estamos apenas fazendo uma alteração de software, e há um aumento potencial significativo de energia associado a ela." Mesmo uma melhoria de 1%, ele aponta, significa que em um parque eólico típico de cerca de 100 unidades, os operadores poderiam obter a mesma produção com uma turbina a menos, economizando assim os custos, geralmente milhões de dólares, associados à compra, construção e instalar essa unidade.

Além disso, ele observa, ao reduzir as perdas por esteira, o algoritmo poderia tornar possível colocar turbinas mais próximas em futuros parques eólicos, aumentando assim a densidade de energia da energia eólica, economizando em pegadas terrestres (ou marítimas). Esse aumento da densidade de energia e a redução da pegada podem ajudar a atingir metas urgentes de redução de emissões de gases de efeito estufa, que exigem uma expansão substancial da implantação de energia eólica, tanto onshore quanto offshore.

Além disso, diz ele, a maior nova área de desenvolvimento de parques eólicos é offshore, e "o impacto das perdas por esteira é muitas vezes muito maior em parques eólicos offshore". Isso significa que o impacto dessa nova abordagem para controlar esses parques eólicos pode ser significativamente maior.

O Howland Lab e a equipe internacional continuam refinando ainda mais os modelos e trabalhando para melhorar as instruções operacionais que derivam do modelo, avançando em direção ao controle autônomo e cooperativo e buscando a maior potência possível a partir de um determinado conjunto de condições, diz Howland . + Explorar mais

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