Turbine eoliche ad asse verticale: un nuovo software ha permesso un disegno innovativo ad alta rendita

I ricercatori dell’EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) hanno utilizzato un algoritmo di apprendimento genetico per identificare i profili di passo ottimali per le pale delle turbine eoliche ad asse verticale. Le turbine eoliche ad asse verticale, con il loro elevato potenziale energetico, sono state finora vulnerabili alle forti raffiche di vento e adattee solo a correnti moderate.

Il documento esplicativo ad accesso aperto è stato pubblicato su Nature Communications.

Quando si pensa alla turbina eolica industriale di oggi, probabilmente si immagina il design del mulino a vento, tecnicamente noto come turbina eolica ad asse orizzontale (HAWT). Ma le primissime turbine eoliche, sviluppate in Medio Oriente intorno all’VIII secolo per la macinazione del grano, erano turbine eoliche ad asse verticale (VAWT), ossia giravano perpendicolarmente al vento, anziché parallelamente.

Turbina ad asse orizzontale (scomposta)

Grazie alla loro velocità di rotazione più lenta, le VAWT sono meno rumorose delle HAWT e raggiungono una maggiore densità di energia eolica, il che significa che hanno bisogno di meno spazio per la stessa produzione sia on-shore che off-shore. Le pale sono anche più rispettose della fauna selvatica: poiché ruotano lateralmente, anziché tagliare dall’alto, sono più facili da evitare per gli uccelli.

vari tipi di turbina ad asse verticale

Con questi vantaggi, perché i VAWT sono in gran parte assenti dal mercato attuale dell’energia eolica? Come spiega Sébastien Le Fouest, ricercatore del School of Engineering Unsteady Flow Diagnostics Lab (UNFOLD), si tratta di un problema ingegneristico – il controllo del flusso d’aria – che secondo lui può essere risolto con una combinazione di tecnologia dei sensori e apprendimento automatico. Nell’articolo recentemente pubblicato su Nature Communications, Le Fouest e la direttrice dell’UNFOLD Karen Mulleners descrivono due profili di passo ottimali per le pale VAWT, che consentono di ottenere un aumento del 200% dell’efficienza della turbina e una riduzione del 77% delle vibrazioni che minacciano la struttura.

Pala VAWT sperimentale dell’EPFL

Le Fouest ha osservato: “Il nostro studio rappresenta, per quanto ne sappiamo, la prima applicazione sperimentale di un algoritmo di apprendimento genetico per determinare il passo migliore per una lama VAWT”.

Trasformare un tallone d’Achille in un vantaggio

Le Fouest ha spiegato che mentre la capacità di energia eolica installata in Europa sta crescendo di 19 gigawatt all’anno, questa cifra deve essere più vicina a 30 GW per raggiungere gli obiettivi delle Nazioni Unite per le emissioni di carbonio nel 2050.

“Le barriere per raggiungere questo obiettivo non sono finanziarie, ma sociali e legislative: l’accettazione delle turbine eoliche da parte del pubblico è molto bassa a causa delle loro dimensioni e della loro rumorosità”, ha affermato.

Nonostante i loro vantaggi in questo senso, le VAWT soffrono di un grave inconveniente: funzionano bene solo con un flusso d’aria moderato e continuo. L’asse di rotazione verticale significa che le pale cambiano costantemente orientamento rispetto al vento. Una forte raffica aumenta l’angolo tra il flusso d’aria e la pala, formando un vortice in un fenomeno chiamato stallo dinamico. Questi vortici creano carichi strutturali transitori che le pale non possono sopportare.

Per affrontare questa mancanza di resistenza alle raffiche, i ricercatori hanno montato dei sensori su un albero della lama per misurare le forze dell’aria che agiscono su di essa. Facendo oscillare la pala avanti e indietro a diverse angolazioni, velocità e ampiezze, hanno generato una serie di ‘profili di inclinazione’. Poi, hanno usato un computer per eseguire un algoritmo genetico, che ha eseguito oltre 3500 iterazioni sperimentali. Come un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili di intonazione più efficienti e robusti, e ha ricombinato i loro tratti per generare una ‘progenie’ nuova e migliorata.

Questo approccio ha permesso ai ricercatori non solo di identificare due serie di profili di passo che contribuiscono a migliorare in modo significativo l’efficienza e la robustezza della turbina, ma anche di trasformare la principale debolezza delle VAWT in un punto di forza.

“Lo stallo dinamico – lo stesso fenomeno che distrugge le turbine eoliche – su scala ridotta può effettivamente spingere la pala in avanti. In questo caso, utilizziamo lo stallo dinamico a nostro vantaggio, reindirizzando il passo della pala in avanti per produrre energia”, ha spiegato Le Fouest. Il passo è l’inclinazione delle pale rispetto al proprio asse. Quindi con questo disegno un’altra velocità di rotazione e lo stallo dinamico cambiano l’inclinazione delle pale e permettono comunque di produrre energia senza distruggere le pale stesse.

“La maggior parte delle turbine eoliche angolano la forza generata dalle pale verso l’alto, il che non aiuta la rotazione. Cambiare l’angolo non solo forma un vortice più piccolo, ma lo spinge via al momento giusto, il che si traduce in una seconda regione di produzione di energia sottovento”.

L’articolo di Nature Communications rappresenta il lavoro di dottorato di Le Fouest nel laboratorio UNFOLD. Ora, ha ricevuto una sovvenzione BRIDGE dalla Fondazione Nazionale Svizzera per la Scienza (SNSF) e da Innosuisse per costruire un VAWT di prova. L’obiettivo è di installarlo all’aperto, in modo da poterlo testare mentre risponde in tempo reale alle condizioni del mondo reale.

“Speriamo che questo metodo di controllo del flusso d’aria possa portare alla maturità una tecnologia VAWT efficiente e affidabile, in modo da renderla finalmente disponibile in commercio”, ha detto Le Fouest.