Adimen artifiziala haize erroten errendimendua hobetzeko

Efizientzia eta errendimendua dira energia erauzteko egituretan bilatu ohi diren ezaugarrietako bi eta, jakina, garapen teknologikoa da erronka horiei erantzuteko bideetako bat. EHUko ikerlari talde bat turbina eolikoen efizientzia hobetzeko sistema bila aritu da sare neuronal bidez.

NAIZ irratiko ‘Gelditu Makinak’ saiora gonbidatu dugu EHUko Ekaitz Zulueta ikerlaria. Aerosorgailuen teknologia izan dugu hizpide eta energia mota honen gakoak errepasatzeaz gain, garapen bideak ere aztertu ditugu. Ikerlariaren esanetan, haizeleku bat egokia den jakiteko kontuan hartu beharreko baldintzak dira haizearen abiadura eta norabidea. Kokapen bakoitzean kalkulatzen da haizearen bataz besteko abiadura eta zer nolako aldaketak izaten dituen bataz-besteko horrekiko, boladak saihestuz eta ufada konstanteenak hobetsiz (5 eta 7 m/s arteko abiadura). Norabidearen kasuan, berriz, modulu ahalik eta konstanteena bilatzen da «errotek askoz hobeto egiten baitute lan haizearen planoa aldatzen ez bada».

Bestelako baldintzetara egokitzen diren tipologiak garatzeaz gain, haize errotak bi ezaugarri horietara ahalik eta gehien hurbiltzea da hainbat ikerketaren abiapuntu. Zuluetak azaldu du badaudela zenbait erreminta, esaterako, altueraren eta kokalekuaren arabera  zenbateko errekurtso eolikoa dagoen erakusten duen espainiar estatu mailako mapa aplikatiboa. «Mapa horiek gutxi gora-beherako eskala handiko kalkuluetatik datoz eta ez dute zehaztasun handiko informaziorik. Indikatzaile onak diren arren, kokaleku bat hautatzean bertara joan eta neurketa batzuk egin behar dituzu. Zeren baliteke zuhaitzak egotea aldamenean, edo oztoporen bat egotea gertu, edo beste hainbat elementu kokalekuaren egokitasuna zapuzten dutenak».

Hobekuntzak garatzerako orduan, baina, garrantzitsua da teknologiaren oinarriak ezagutzea eta ikerlariak aerodinamikan eta etapen errendimenduan egin du azpimarra. «Aerodinamika dela eta, turbinak haizearen energia zinetikoaren % 59,3 hartu dezake asko jota. Hori Betzen muga da eta sorgailu guztiak muga horretatik behera ibiltzen dira». Horren arrazoia da haizearen energia guztia hartuko balitz ez litzatekeela airerik mugituko eta, ondorioz, ez litzatekeela haize berririk turbinaratuko. Betz muga teorikoa da, praktikan errendimenduak %45 inguruan ibiltzen dira, ez dira % 50-era heltzen. Adituak argitu du «oso errendimendu ona» dela hori. Haizetik jaso daitekeenari makinen errendimendua aplikatzen zaio, ondoren. «Makina elektrikoek normalean oso errendimendu ona dute, % 95 ingurukoa, gero, askotan, erreduzitzaile bat egoten da % 10eko errendimendu galera izaten duena eta potentzia elektronikoak beste % 5eko galera». Azkenean, gutxi gora-behera, haizean dagoen energia zinetikoaren % 35 inguru hartzen da.

Hobekuntzak.

Errendimendu ona izan dadin, profil aerodinamikoek erregimen laminarrean egin behar dute lan. Pitch angelua aldatu eta egoera desegokira igarotzen badira, baliteke galerak eragitea. Jariakinen abiadura kontrolatzeko eta galerak gutxitzeko erabiltzen dira ‘Borter Generators’ deiturikoak. Elementu txiki horiekin, %5 hobetzen da egoera idealean lan egiteko gaitasuna.

Horrez gain, badaude beste zenbait elementu hegoaren irteera profilean jartzen direnak zarata gutxitzeko eta, bestalde, argi dago gailuen teknologia hobetu daitekeela iman hobeekin edo errendimendu hobearekin.

Aurrerapen asko egin daitezkeen beste arlo bat haize errotaren kontrola da. Potentzia nominalean hegoaren pitch angelua doituz lortzen da egoera optimoan lan egitea eta hori kontrol algoritmo bidez egiten da. «Hor txertatu daitezke adimen artifizialaren teknikak».
Bestalde, haizearen norabidearen arabera, errota mugitu daiteke. «Errotaren norabidea behin eta berriz aldatzen ibiltzeak, ordea, efektu giroskopioengatik, esfortzu mekaniko handiak dakartza haize errotaren buruko engranajetan eta egitura hautsi dezake. Horregatik, aukeratu behar da noiz mugitu eta noiz ez».


Sare neuronala aerosorgailuen errendimendua hobetzeko.

CFD (Computational Fluid Dinamic) ordenagailuz kalkulatzen da errotaren inguruko haizearen abiadura. Elementu finituen bidez egiten da eta, egun, konbentzionalena da. «Gertatzen dena da oso kalkulu astunak dituztela eta iterazio mordoa egin behar dituela ordenagailuak emaitza lortu arte. Proposatzen duguna da adimen artifizialeko Deep Learning edo ikaste-sakon teknika aplikatzea kalkulu horiek egiteko». Deep Learning-a oso erraz exekutatu daitekeen funtzio matematiko bat da non bere portaera aldatu daitekeen  parametro batzuen arabera. Horrela, «CFDn oinarritutako funtzio matematiko konplexu bat eraiki dugu eta sare neuronalari erakutsi diogu baldintza jakin batzuetako ekuazioak ebazten. Denbora asko irabazten da modu horretan eta oso itxaropentsu gaude». Potentzia handiko makinak izan dituzte helburu, izan ere, hobetutako ehunekoa oso handia izan gabe ere, halako sorgailuetan aplikatuta, nabarmen handitzen da eskuratutako energia kantitatea.

Zulueta gehitu du adimen artifizialak aerodinamikako kalkuluak aritzeko ez ezik, oso baliagarria dela sorgailuaren kontrolerako. «Norabidea aukeratu behar denean edo potentzia nominaletik potentzia maximoko egoerara igaro behar denean, erabakiak algoritmo batek hartu behar ditu. Algoritmo hori adimen artifizialeko tekniketan oinarritu daiteke, edo logikoena hori izango litzateke, funtzio matematiko zehatz bat beharrean simulazio asko baitaude».

Abantailak, jakina, ez datoz berehalakoan. Ikerlariak dio sare neuronalak entrenatzerako orduan, hutsetik hastean, ikaste prozesu astun bat egin behar dela eta baliabide dezente eskatzen dituela, hala nola, gaitasun handiko ordenagailuak. Behin entrenatu ondoren, ordea, errazagoa da haize errotan aplikatzea eta datuen irakurketa optimizatzea.