La industria eólica podría beneficiarse del uso de inteligencia artificial (IA) para diseñar e implementar plantas eólicas

Según un artículo publicado en Nature Energy, investigadores del Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL) del Departamento de Energía de EE.UU., han desarrollaron un modelo sustituto basado en inteligencia artificial llamado Wind Plant Graph Neural Network (WPGNN), que se entrenó en simulaciones de más de 250.000 diseños de plantas eólicas generadas aleatoriamente en diversas condiciones atmosféricas, diseños de plantas y operaciones de turbinas.

 

Los datos de las simulaciones fueron generados por otro modelo desarrollado por NREL, la herramienta FLow Redirection and Induction in Steady State (FLORIS). Luego, la IA tomó esa información para determinar el diseño óptimo de una planta eólica. La IA facilita el cálculo de diseños y operaciones de plantas ideales para lograr diferentes resultados, como reducir los requisitos de terreno o aumentar los ingresos.

 

La investigación se centró en una estrategia llamada dirección de estela, que optimiza la cantidad de energía que una planta puede producir controlando la estela que se mueve desde una turbina aguas arriba y lejos de una turbina aguas abajo.

 

El uso de IA permitió a los investigadores determinar los impactos que tendría la dirección de la estela en tres objetivos diferentes: uso de la tierra, costo e ingresos.

 

Los beneficios del control de estela se han demostrado previamente a nivel de planta, pero la mayoría de los estudios han sido limitados en escala espacial y en el rango de objetivos de optimización considerados. El WPGNN utilizado por el equipo del NREL representó eficientemente las interacciones de la estela como un gráfico dirigido, lo que permitió una investigación exhaustiva de la configuración óptima tanto para la ubicación de la turbina como para la orientación de la góndola en una cartera de energía eólica a nivel nacional.

 

"Anteriormente, los estudios de optimización de la dirección de la estela específicos del sitio eran muy difíciles, pero la representación gráfica en WPGNN mejoró drásticamente nuestra capacidad para representar diseños flexibles, cambiar las direcciones del viento y realizar una optimización basada en gradientes", dijo Ryan King, coautor de el documento, “Optimización de plantas eólicas asistidas por inteligencia artificial para la evaluación nacional del uso de la tierra y los beneficios económicos de la dirección de estela”.

 

El esfuerzo transversal involucró a investigadores del Centro de Análisis Estratégico de Energía del laboratorio, el Centro de Ciencias Computacionales y el Centro Nacional de Tecnología Eólica. King es un científico senior en el Centro de Ciencias Computacionales, mientras que el coautor Andrew Glaws es investigador en matemáticas aplicadas allí. Escribieron el artículo con dos colegas que desde entonces dejaron NREL, Dylan Harrison-Atlas y Eric Lantz. Lantz, que anteriormente fue director de investigación del grupo en NREL, ahora es director de la Oficina de Tecnologías de Energía Eólica del Departamento de Energía.

 

Se espera que el uso del viento como fuente de energía renovable sea cada vez más importante para descarbonizar el sector energético del país, pero persisten obstáculos ya que algunas comunidades han restringido dónde se pueden instalar turbinas eólicas. El escenario guiado por IA consideró un despliegue a nivel nacional de 6.862 construcciones de plantas con un acumulado de 721 gigavatios de energía generada, con el objetivo de reducir el 95% de las emisiones de carbono del sector energético para 2050.

 

La adopción de estrategias de dirección de la estela podría reducir las necesidades de terreno para futuras plantas eólicas en un 18% en promedio y hasta en un 60% en algunos casos. A nivel nacional, el ahorro de suelo totaliza unos 13.000 kilómetros cuadrados, lo que equivale al 28% de la huella de energía eólica en Estados Unidos. La dirección de la estela es valiosa porque la simple extensión de las turbinas a menudo no es suficiente para evitar pérdidas por estela y algunas plantas eólicas carecen del espacio necesario para expandirse aún más. Además, las plantas eólicas optimizadas para la dirección de la estela permitirían una mayor concentración de turbinas, satisfaciendo así el deseo de algunas comunidades locales de limitar la cantidad de tierra que la industria puede utilizar. La instalación de más turbinas en un espacio más pequeño ofrecería una mayor flexibilidad desde una perspectiva de planificación del sitio, lo que potencialmente permitiría a los desarrolladores aprovechar economías de escala para proyectos más grandes.

 

Los investigadores también descubrieron que el uso de estela reduce constantemente el costo de la energía para los despliegues eólicos. La IA permitió a los investigadores descubrir diferencias regionales en las que sería mejor implementar la estrategia. "Descubrimos que diferentes áreas del país son más o menos susceptibles a los beneficios de la estela y los resultados de esos beneficios se pueden lograr de diferentes maneras", dijo Glaws. "Esto puede ser importante para ayudar a comprender cómo y dónde deberíamos invertir en esta nueva tecnología". Los recursos informáticos de alto rendimiento del NREL permitieron a los investigadores entrenar el WPGNN. La Oficina de Tecnologías de Energía Eólica del DOE financió la investigación.

 

Fuente: https://www.nrel.gov

Foto de Marc-Antoine Dubé en Unsplash

 

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