Un nuovo algoritmo di ottimizzazione basato sull'intelligenza degli sciami potrebbe migliorare il layout dei parchi eolici per aumentarne efficienza e resa
Creato un algoritmo di auto-sacrificio per le turbine eoliche
(Rinnovabili.it) – Madre natura e i suoi miliardi di anni d’evoluzione tornano a dare una mano alla ricerca energetica. Succede in India dove un gruppo di scienziati della Rajasthan Technical Univerisity e della South Asian University di Nuova Delhi hanno studiato le api per massimizzare la produzione di un impianto eolico.
Il team cercava un modo per ottimizzare il layout dei parchi eolici. Trovare le posizioni “migliori” delle turbine in una wind farm permette, infatti, di aumentarne l’efficienza complessiva e la resa. Ma si tratta di problema complesso che richiede abilità matematiche e un’enorme quantità di risorse informatiche. Perché non rivolgersi, allora, a “qualcuno” che da milioni e milioni di anni ha a che fare la risoluzione di problemi complessi?
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La sciamatura insegna come aumentare la produzione dell’impianto eolico
Per il mondo della ricerca non si tratta di una novità. Osservare i comportamenti naturali, modellarli algoritmicamente e trasformarli in una risoluzione di problemi non naturali è una pratica sempre più diffusa. Ed è anche l’approccio scelto dagli scienziati Nirmala Sharma, Harish Sharma, Ajay Sharma e Jagdish Chand Bansal. Il team ha osservato da vicino la sciamatura, il modo in cui si riproducono le famiglie di api e che coinvolge spesso quegli individui che sono meno adatti al buon funzionamento dell’alveare sacrificando la loro posizione per coloro che sono più adatti.
Sharma e colleghi hanno modellato questo comportamento in un algoritmo sacrificale. Il programma testa il posizionamento di ciascuna turbina nel parco eolico, sacrificando una posizione per un’altra a seconda dei modelli del vento e degli effetti delle turbine vicine. L’algoritmo definisce così un layout in cui ogni singola installazione risulta ottimale per fornire la massima potenza possibile. Il team ha dimostrato un proof of concept con impianti idealizzati con un raggio di 500, 750 e 1.000 metri. Il prossimo passo sarà considerare paesaggi geografici reali e ottimizzare le installazioni per modelli di vento non uniformi.
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