As turbinas eólicas, que atualmente produzem pouco mais de 5% da eletricidade mundial, são controladas como se fossem unidades individuais independentes. Só que, como a maioria delas faz parte de grandes instalações eólicas que envolvem dezenas ou até mesmo centenas de turbinas, o desempenho individual pode afetar a performance das demais turbinas.

Como aumentar a produção de energia eólica?

Em um artigo publicado recentemente, engenheiros do MIT (Massachusetts Institute of Technology) em parceria com colegas de outras instituições parecem ter descoberto uma solução para essa situação. Sem a necessidade de novos investimentos em equipamentos, a descoberta pode aumentar consideravelmente a produção de energia eólica dessas instalações. Como? Modelando o fluxo de vento de todo o conjunto de turbinas e otimizando o controle de unidades individuais adequadamente.

A ideia, testada em grandes parques eólicos com sucesso, deixa de otimizar o controle de turbinas individuais e, em vez disso, modela fluxos para todo o grupo.

Por que as turbinas eólicas instaladas próximas uma das outras são um problema

Michael Howland, professor de engenharia no MIT e um dos autores da ideia, explica que todas as turbinas existentes são controladas “avidamente” e de forma independente. O termo “avidamente”, explica ele, refere-se ao fato de serem controlados para maximizar apenas sua própria produção de energia, como se fossem unidades isoladas, sem impacto prejudicial nas turbinas vizinhas.

Mas, no mundo real, as turbinas são instaladas juntas em parques eólicos para que se tenha benefícios econômicos relacionados ao uso da terra e à infraestrutura, como estradas de acesso e linhas de transmissão. Essa proximidade significa que as turbinas são frequentemente muito afetadas pela  turbulência produzida por outras que estão a favor do vento - um fator que os sistemas de controle de turbinas individuais não levam em consideração atualmente.

“Do ponto de vista da física de fluxo, colocar turbinas eólicas juntas em parques eólicos costuma ser a pior coisa que você pode fazer”, disse Howland ao publicar seu estudo. “A abordagem ideal para maximizar a produção total de energia seria colocá-los o mais distantes possível.” Mas, obviamente, isso aumentaria os custos associados.

Algoritmo aprende com dados operacionais para maximizar produção de energia eólica

É aí que entra o trabalho de 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 na atmosfera 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 e a incerteza de forma preditiva. 

Então, sem precisar mudar nada nas localização das turbinas e nos sistemas de hardware dos parques eólicos existentes, os pesquisadores usaram uma modelagem baseada em física que permite maximizar a produção de todo o parque eólico. Essa modelagem usa dados do fluxo de vento dentro do parque eólico e da produção de energia resultante de cada turbina, dadas as diferentes condições de vento possíveis, para encontrar a “orientação ótima” para cada turbina em um determinado momento. Isso permite maximizar a produção de todo o parque eólico, e 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 a posição do ângulo de guinada (eixo vertical) para alinhar o mais próximo possível ao vento. 

O aumento na produção de energia de uma determinada instalação conquistado com o algoritmo inteligente pode parecer modesto –cerca de 1,2% no geral e 3% para velocidades de vento ideais. Mas como o algoritmo pode ser implementado em qualquer parque eólico, se esse aumento de energia de 1,2% fosse aplicado a todos os parques eólicos existentes no mundo, seria o equivalente a adicionar mais 3.600 novas turbinas eólicas, ou o suficiente para abastecer cerca de 3 milhões de residências. Segundo os pesquisadores, o algoritmo pode representar um ganho total para os produtores de energia de quase 1 bilhão de dólares por ano – praticamente com custo zero de investimento.