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La cantidad exacta de energ\u00eda que se gana depende de factores como el dise\u00f1o de la granja y las condiciones del viento del sitio. Sin embargo, cuando se prob\u00f3 en una granja comercial en India, el algoritmo aument\u00f3 la producci\u00f3n de energ\u00eda entre un 1 y un 3 por ciento, dependiendo de la velocidad del viento, lo que equivaldr\u00eda a alimentar 3 millones de hogares si el software se implementara en las granjas existentes en el mundo. estiman los autores del estudio.<\/p>\n
Y llegar a ese punto no es tan descabellado como puede parecer. Uno de los beneficios del enfoque es su potencial de escalabilidad en el mundo real. \u201cPor lo general, para aumentar la unidad de producci\u00f3n, es necesario colocar un rotor m\u00e1s grande o un generador m\u00e1s potente, o cambiar parte del hardware\u201d, dice Xavi Vives, ingeniero de control del fabricante de turbinas e\u00f3licas Siemens Gamesa. (Vives no particip\u00f3 en el estudio, aunque el personal de Siemens Gamesa form\u00f3 parte de la investigaci\u00f3n). \u201cPero esto es software puro, por lo que es muy prometedor a un costo muy bajo\u201d.<\/p>\n
Para Varun Sivaram, uno de los coautores del estudio, quien en ese momento se desempe\u00f1aba como director de tecnolog\u00eda en ReNew Power, la compa\u00f1\u00eda de energ\u00eda renovable l\u00edder en India, probar la tecnolog\u00eda en India tambi\u00e9n fue importante. \u201cQuer\u00eda encontrar una manera de traducir una tecnolog\u00eda de la escala de laboratorio a un experimento del mundo real. Y tambi\u00e9n quer\u00eda hacerlo en una econom\u00eda emergente porque ah\u00ed es donde la verdadera necesidad est\u00e1 de soluciones de energ\u00eda limpia, en estas econom\u00edas emergentes donde la demanda de energ\u00eda est\u00e1 creciendo\u201d, dice.<\/p>\n
Adem\u00e1s de aumentar la potencia de salida de las turbinas, el algoritmo tambi\u00e9n podr\u00eda ayudar a los parques e\u00f3licos al extender la vida \u00fatil de las turbinas y reducir el desgaste que puede disminuir su producci\u00f3n con el tiempo. \u00abCreo que la conclusi\u00f3n m\u00e1s importante de su estudio es que si puede igualar las cargas, si realmente puede dejar pasar m\u00e1s viento a las turbinas posteriores, reducir\u00e1 el desgaste de la primera turbina\u00bb, dice Mark. Z. Jacobson, profesor de ingenier\u00eda civil y ambiental en la Universidad de Stanford. Vives est\u00e1 de acuerdo: \u00abCuanto mayor sea la turbulencia, mayor ser\u00e1 el desgaste… si puede reducir o desviar la estela, entonces tambi\u00e9n est\u00e1 dando m\u00e1s holgura a las turbinas para que puedan operar por m\u00e1s tiempo\u00bb.<\/p>\n
Si bien el estudio se ha mostrado prometedor, Jacobson cree que se necesitan m\u00e1s experimentos antes de que se pueda implementar el software, ya que la prueba inicial se centr\u00f3 en una configuraci\u00f3n que involucraba tres turbinas en condiciones espec\u00edficas. En realidad, existen infinitas configuraciones potenciales de turbinas, velocidades del viento y topograf\u00edas, explica. \u201cCreo que necesitan probar configuraciones m\u00e1s complejas y tratar de encontrar reglas generales que sean aplicables independientemente de la configuraci\u00f3n\u201d, dice. \u201cNo desea intentar optimizar cada turbina y granja\u201d.<\/p>\n
A medida que aumenta la energ\u00eda e\u00f3lica, Sivaram cree que se necesitar\u00e1n algoritmos como este para generar la mayor cantidad de electricidad posible. Los terrenos ideales para los parques e\u00f3licos requieren circunstancias espec\u00edficas: lugares con velocidades de viento realmente r\u00e1pidas y mucho terreno para colocar turbinas separadas entre s\u00ed. Es probable que en el futuro las turbinas se coloquen juntas a medida que la tierra est\u00e9 menos disponible.<\/p>\n<\/div>\n