Nuevos avances para turbinas de eje vertical logran un aumento del 200% en la eficiencia y una reducción del 70% en las vibraciones

Nuevos avances para turbinas de eje vertical logran un aumento del 200% en la eficiencia y una reducción del 70% en las vibraciones
Nuevos avances para turbinas de eje vertical logran un aumento del 200% en la eficiencia y una reducción del 70% en las vibraciones

El mundo de la energía eólica está al borde de una revolución gracias a los avances científicos realizados por un equipo de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) en Suiza. Utilizando un algoritmo de aprendizaje automático, han descubierto cómo optimizar el diseño de aerogeneradores de eje vertical (VAWT) para mejorar significativamente su eficiencia y resistencia a las ráfagas de viento.

El potencial revolucionario de los aerogeneradores de eje vertical revelado por el aprendizaje automático

Aunque las turbinas eólicas de eje horizontal (HAWT) dominan el paisaje actual, las VAWT tienen sus raíces en el siglo VIII, cuando se utilizaban en Oriente Medio para moler cereales. A diferencia de los HAWT, que operan paralelos al viento, los VAWT giran perpendicularmente a él. Esta orientación única les otorga varias ventajas: son menos ruidosos, más densos en energía, requieren menos espacio y son más seguros para la vida silvestre.

Desafíos y soluciones innovadoras

A pesar de estas ventajas, los VAWT no se han adoptado ampliamente, principalmente debido a dificultades técnicas relacionadas con el control del flujo de aire. Sébastien Le Fouest, investigador del Laboratorio de diagnóstico de flujo inestable (UNFOLD) de la EPFL, señala que este desafío se puede superar mediante la integración de sensores y aprendizaje automático. Su investigación, publicada en Comunicaciones de la naturalezapresenta dos perfiles de inclinación óptimos para las palas que pueden aumentar el rendimiento de las turbinas en un 200% y reducir las vibraciones en un 77%.

Aplicación pionera

La investigación marca la primera vez que se aplica un algoritmo de aprendizaje automático en un contexto experimental para mejorar el tono de una pala VAWT. A través de más de 3500 iteraciones experimentales, el algoritmo seleccionó y recombinó las características de los perfiles de inclinación más efectivos, transformando los desafíos de los VAWT en ventajas significativas.

Transformar las desventajas en ventajas

El equipo de EPFL descubrió que el fenómeno de la pérdida dinámica, que normalmente plantea riesgos para las turbinas, puede aprovecharse para impulsar las palas hacia adelante, mejorando la producción de energía. Esta innovadora reorientación de las fuerzas generadas por las palas no sólo reduce los vórtices destructivos sino que también facilita una segunda zona de producción de energía.

Hacia un futuro sostenible

Los hallazgos de Le Fouest no sólo prometen mejorar la efectividad y confiabilidad de los VAWT sino que también allanarán el camino para su comercialización. Ahora que Europa apunta a aumentar su capacidad eólica instalada para lograr objetivos de cero emisiones netas, estas innovaciones llegan en un momento crucial. La falta de aceptación social y los desafíos legislativos han sido obstáculos importantes, pero con tecnologías más silenciosas y eficientes como las VAWT optimizadas, el futuro de la energía eólica parece más brillante que nunca.

A través de actu.epfl.ch

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