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Google porta il machine learning nel settore dell’energia eolica

Il gigante di Mountain View utilizzerà gli algoritmi di apprendimento automatico per prevedere quanta elettricità produrranno le sue wind farm

machine learning eolico

 

Il primo esperimento di machine learning legato all’eolico si è svolto lo scorso anno negli USA

(Rinnovabili.it) – Lì dove una volta c’erano solo studi anemometrici e previsioni meteo, domani ci sarà l’intelligenza artificiale. Anche il settore eolico, infatti, ha deciso di aprire le porte all’apprendimento automatico e alla statistica computazionale, branche dell’IA. La notizia arriva da Google che fa sapere di aver iniziato ad utilizzare gli algoritmi di machine learning, sviluppati dalla sua sussidiaria DeepMind, per prevedere la produzione elettrica dei propri impianti eolici. L’obiettivo? Rendere lo sfruttamento energetico del vento più affidabile, aumentandone il valore sul mercato.

L’esperimento è iniziato lo scorso anno, negli USA, su 700 MW eolici. Utilizzando una rete neurale istruita con le previsioni meteorologiche e dati storici sulle turbine, è stato realizzato un sistema capace di prevedere con precisione la produzione elettrica con 36 ore di anticipo.

 

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“Nonostante siamo ancora impegnati a perfezionare il nostro algoritmo, l’utilizzo dell’apprendimento automatico nei nostri parchi eolici ha prodotto risultati positivi”, spiega DeepMind. “Ad oggi, il machine learning ha aumentato il valore della nostra energia eolica di circa il 20 per cento, rispetto allo scenario di base in cui non vi è alcun impegno di fornitura a tempo nei confronti della rete”.

 

Google porta il machine learning nel settore dell’energia eolica

 

Il progetto pilota permetterà a Big G di rafforzare la sua politica aziendale verde, che lo ha reso in questi anni una delle prime grandi aziende a rifornirsi di elettricità pulita al 100%.”Non possiamo eliminare la variabilità del vento, ma i nostri primi risultati suggeriscono che possiamo usare l’apprendimento automatico per rendere l’energia del vento sufficientemente più prevedibile e preziosa”, ha aggiunto la società. “Questo approccio aiuta anche a rendere più rigorosi i dati d’attività dei parchi eolici, poiché può aiutare gli operatori a effettuare valutazioni più intelligenti, più veloci e basate sui dati, per comprendere come la loro energia possa soddisfare la domanda di elettricità”.

 

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About Author / Stefania Del Bianco

Giornalista scientifica. Da sempre appassionata di hi-tech e innovazione energetica, ha iniziato a collaborare alla testata fin dalle prime fasi progettuali, profilando le aziende di settore. Nel 2008 è entrata a far parte del team di redattori e nel 2011 è diventata coordinatrice di redazione. Negli anni ha curato anche la comunicazione e l'ufficio stampa di Rinnovabili.it. Oggi è Caporedattrice del quotidiano e, tra le altre cose, si occupa quotidianamente delle novità sulle rinnovabili, delle politiche energetiche e delle tematiche legate a tecnologie e mercato.


Rinnovabili • Turbine eoliche ad asse verticale

Turbine eoliche ad asse verticale, efficienza migliorata del 200%

Dall'EPFL svizzero il primo studio che applica un algoritmo di apprendimento automatico alla progettazione della pale delle turbine VAWT

Turbine eoliche ad asse verticale
via depositphotos

Nuovi progressi per le turbine eoliche ad asse verticale

Un aumento dell’efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70%. Questi due dei grandi risultati raggiunti nel campo delle turbine eoliche ad asse verticale,  presso l’UNFoLD, il laboratorio di diagnostica del flusso instabile della Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL). Il merito va a Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners che, in un’anteprima mondiale hanno migliorato questa specifica tecnologia impiegando un algoritmo di apprendimento automatico.

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Turbine eoliche VAWT, vantaggi e svantaggi

Si tratta di un progresso a lungo atteso dal comparto. Le turbine eoliche ad asse verticale o VAWT per usare l’acronimo inglese di “Vertical-axis wind turbines” offrono sulla carta diversi vantaggi rispetto ai classici aerogeneratori ad asse orizzontale. Ruotando attorno ad un asse ortogonale al flusso in entrata, il loro lavoro risulta indipendente dalla direzione del vento, permettendogli di funzionare bene anche nei flussi d’aria urbani. Inoltre offrono un design più compatto e operano a frequenze di rotazione più basse, il che riduce significativamente il rumore e il rischio di collisione con uccelli e altri animali volanti. E ancora: le parti meccaniche della trasmissione possono essere posizionate vicino al suolo, facilitando la manutenzione e riducendo i carichi strutturali.

Perché allora non sono la scelta dominante sul mercato eolico? Come spiega lo stesso Le Fouest, si tratta di un problema ingegneristico: le VAWT funzionano bene solo con un flusso d’aria moderato e continuo. “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“, scrive Celia Luterbacher sul sito dell’EPFL.

Energia eolica e algoritmi genetici

Per aumentare la resistenza, i ricercatori hanno cercato di individuare profili di inclinazione ottimali.  Il lavoro è iniziato montando dei sensori, direttamente su una turbina in scala ridotta, a sua volta accoppiata ad un ottimizzatore funzionante con algoritmi genetici di apprendimento. Di cosa si tratta? Di una particolare tipologia di algoritmi euristici basati sul principio della selezione naturale.

Quindi muovendo la pala avanti e indietro con angoli, velocità e ampiezze diverse, hanno generato una serie di profili di inclinazione. “Come in un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili più efficienti e robusti e ha ricombinato i loro tratti per generare una ‘progenie’ nuova e migliorata”. Questo approccio ha permesso a Le Fouest e Mulleners non solo di identificare due serie di profili di passo che contribuiscono a migliorare significativamente l’efficienza e la robustezza della macchina, ma anche di trasformare la più grande debolezza delle turbine eoliche ad asse verticale in un punto di forza. I risultati sono riportati su un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications.

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