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Impianti Eolici : La Posizione Incide Sulla Produzione

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L'ubicazione del parco e la posizione delle turbine rispetto al terreno sono di sicuro fattori importanti per la produttività degli impianti eolici.


Alcuni ricercatori della School of Computer Science dell'Università di Adelaide, in Australia, e del Massachusetts Institute of Technology, negli Stati Uniti, stanno studiando come rendere più efficienti gli impianti ad energia rinnovabile e hanno scoperto come è possibile massimizzare la produttività delle turbine eoliche tramite la scelta della posizione all’interno del minor spazio possibile, che consenta la non interferenza tra di loro.

Da come si può apprendere dal rapporto divulgato dall’Università il 4 maggio scorso, il dottor Frank Neumann, professore associato presso la School of Computer Science, sta selezionando, tramite un approccio definito step-by-step, alcuni algoritmi evolutivi che consentano l’ottimizzazione del posizionamento delle turbine eoliche, tenendo conto dell’effetto scia, della quantità minima di terreno necessario, dei fattori relativi al vento e della loro aerodinamica.

Questo approccio, ispirato dalle colonie di formiche che fanno uso di tali principi naturali per trovare la via più breve tra la fonte di cibo e la loro tana, dovrebbe contribuire a ridurre ulteriormente il costo dell'energia eolica. "L'energia rinnovabile sta giocando un ruolo crescente nella fornitura di energia a livello mondiale e contribuirà a mitigare il cambiamento climatico", afferma Neumann. "Per aumentare ulteriormente la produttività degli impianti eolici, abbiamo bisogno di sfruttare metodi che aiutino a ottimizzare le loro prestazioni".

Il tema della collocazione delle turbine a vento è, però, molto complesso. "Un algoritmo evolutivo è un processo matematico, dove le potenziali soluzioni continuano ad essere migliorate un passo alla volta fino a quando l'optimum è raggiunto", ha dichiarato.

Neumann e i suoi collaboratori stanno adesso cercando di definire la formula finale dell'algoritmo e di cominciare i test in situazioni reali, anche se gli attuali metodi utilizzati per risolvere il problema possono trattare solo con un numero ridotto di turbine: "abbiamo dimostrato un algoritmo accurato ed efficiente per 1000 turbine", ha affermato il dottor Neumann.

Frank Neumann si è trasferito all'Università di Adelaide quest'anno dopo aver lavorato come Coordinatore del gruppo "Bio-Inspired Computation", presso il Dipartimento 1 - Algoritmi e Complessità, del Max Planck Institute for Informatics, a Saarbrücken, in Germania.