Notícia

Novo método aumenta a produção de energia de parques eólicos, sem novos equipamentos

Fonte

MIT | Instituto de Tecnologia de Massachusetts

Data

sexta-feira, 12 agosto 2022 18:15

Áreas

Ciência de Dados. Energia. Energia Eólica. Engenharia Ambiental. Modelagem Matemática. Negócios. Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Sistemas de Controle. Sustentabilidade. Tecnologias.

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 saídas de ar podem afetar umas às outras.

Recentemente, pesquisadores 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 ideais do vento. 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 na revista científica Nature Energy, em um estudo liderado pelo Dr. Michael F. Howland, professor de Engenharia Civil e Ambiental do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos.

“Essencialmente, todas as turbinas existentes em escala de serviço público são controladas de forma ‘egoísta’ e independente”, disse o professor Howland. O termo ‘egoísta’, explicou o pesquisador, refere-se ao fato de que as turbinas são controladas 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 pelos fluxos de saída de ar turbulentos produzidos 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 próximas em parques eólicos é muitas vezes a pior coisa que você pode fazer. A abordagem ideal para maximizar a produção total de energia seria colocá-las o mais longe possível”, explicou o pesquisador. Mas isso aumentaria os custos associados.

É aí que entra o trabalho do professor Howland e seus colaboradores. Eles desenvolveram um novo modelo de fluxo que prevê a produção de energia de cada turbina do parque eólico em função dos ventos incidentes 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 sobre as localizações físicas das turbinas e os sistemas de hardware dos parques eólicos existentes, eles usaram a modelagem assistida por dados e baseada em mecânica dos fluidos dentro do parque e a produção de energia resultante de cada turbina – consideradas 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 [fluxo de] 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 um 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 o parque. 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.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (em inglês).

Fonte: David L. Chandler, MIT News Office. Imagem: ilustração mostra o conceito de controle coletivo de fluxo de parques eólicos: as turbinas eólicas existentes são operadas para maximizar apenas sua própria produção de energia individual, gerando esteiras turbulentas (mostradas em roxo) que reduzem a produção de energia das turbinas a favor do vento. Fonte: Victor Leshyk via Instituto de Tecnologia de Massachusetts.