UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO

El estudio realizado por la UPV/EHU y se publica en la revista Renewable Energy

En estos últimos años, la energía minieólica se está desarrollando de forma espectacular. Según las estimaciones de la Organización Mundial de la Energía Eólica (WWEA), el nivel de desarrollo de la industria minieólica no alcanza el nivel de la industria eólica, aunque las previsiones son optimistas. La razón principal es que los aerogeneradores de pequeña potencia tienen niveles bajos de eficiencia. Para hacer frente a dicho problema, el grupo de investigacion APERT (Applied Electronics Research Team) de la UPV-EHU ha desarrollado un algoritmo moldeable. Y es que las mejoras que se apliquen en el control de esos generadores contribuirán a que sean más eficaces. El estudio se ha publicado en la revista Renewable Energy.

Los aerogeneradores de pequeña potencia se sitúan normalmente en zonas donde las condiciones del viento son más desfavorables. “Los sistemas de control de los aerogeneradores actuales no son moldeables; es decir, los algoritmos no poseen la capacidad de adecuarse a nuevas situaciones” explica Iñigo Kortabarria, uno de los investigadores del grupo de investigación APERT de la UPV/EHU. Por ello “el objetivo de la investigación ha sido desarrollar un nuevo algoritmo capaz de adecuarse a las nuevas condiciones o a los cambios que se puedan dar en el aerogenerador” añade Kortabarria. De ese modo, los investigadores han conseguido aumentar la efectividad de los aerogeneradores.

Y es que la velocidad del viento y la del aerogenerador deben estar relacionadas de forma directa para que ese último sea eficaz. Lo mismo ocurre con una pareja de baile. Cuanto más sincronizados estén los ritmos de los bailarines, más cómodo y eficiente es el baile, y eso se nota, porque el gasto energético es mínimo para las dos partes. Dicho de otro modo, el algoritmo define la forma en la que el aerogenerador se adecua a los cambios. En eso se han centrado los investigadores de la UPV/EHU: en el algoritmo, en el conjunto de órdenes que recibirá el aerogenerador para adecuarse a la velocidad del viento.

“El nuevo algoritmo se adecua a las condiciones del entorno, y, además, es más firme, y no se mueve sin rumbo fijo. Y es que el riesgo que corren los algoritmos es el de no adecuarse a los cambios, y, en el peor de los casos, el de hacer que el aerogenerador trabaje en condiciones muy desfavorables, de forma que se merme la eficiencia del aerogenerador.

La eficiencia como objetivo

Una de las mayores preocupaciones de la industria minieólica es la efectividad. Hay que tener en cuenta que los aerogeneradores de pequeña potencia, normalmente, se instalan en zonas donde las condiciones del viento son más desfavorables. Los grandes aerogeneradores se ubican en zonas montañosas o en la zona costera; los de pequeña potencia, sin embargo, se emplazan en lugares en los que condiciones del viento son muy variables. Además, la industria minieólica tiene muy pocos recursos para la investigación, y muchas veces se desconocen las características aerodinámicas de esos aerogeneradores. Por todo ello, resulta difícil hacer el seguimiento del punto de potencia máxima (Maximum Power Tracking, MPPT) de forma óptima. “Debe haber una relación directa entre la velocidad del viento y la velocidad del aerogenerador para que el seguimiento del punto de potencia máxima sea adecuado. Es importante hacerlo de forma óptima. En caso contrario, no se consigue energía de forma eficiente”, explica Iñigo Kortabarria.

La mayoría de los algoritmos actuales no se han puesto a prueba con las condiciones del viento que sopla en las zonas donde se ubican los aerogeneradores de pequeña potencia. Por tanto, los investigadores de la UPV-EHU han diseñado un banco de ensayo y han puesto a prueba los algoritmos que se utilizan actualmente —incluido el nuevo algoritmo desarrollado en esta investigación— en las condiciones más representativas que se puedan dar en la vida de un aerogenerador de esa potencia. “Los algoritmos actuales no se pueden amoldar a los cambios, y, por tanto, la eficiencia de los aerogeneradores merma mucho, por ejemplo, al cambiar la densidad del viento” afirma Kortabarria.

“Los ensayos experimentales que se han realizado muestran claramente que la capacidad de adecuación del nuevo algoritmo mejora la eficiencia energética cuando las condiciones del viento son variables” explica Kortabarria. “Hemos visto que en condiciones variables, o sea, en condiciones reales para un aerogenerador, el nuevo algoritmo será más eficiente que los actuales”.

El grupo de investigación APERT

El grupo de investigación APERT (Applied Electronics Research Team) lo forman profesores e investigadores del área de Tecnología Electrónica del Departamento de Tecnología Electrónica. Todos ellos realizan su actividad en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Bilbao (UPV/EHU). Tienen dos principales líneas de investigación. Por un lado, la línea de circuitos reconfigurables y Systems-on-chip, y, por otro, la línea de circuitos de control y potencia para convertidores de energía. Esta línea se basa en la utilización de FPGAs de nueva generación y de alta capacidad para integrar sistemas digitales en un único circuito integrado. Además, se aplican los avances obtenidos a necesidades concretas surgidas en las otras áreas de investigación en las que trabaja APERT. La segunda línea de investigación está orientada al diseño y al estudio del comportamiento de los sistemas electrónicos de potencia utilizados en el proceso de generación, transformación y almacenamiento de energía eléctrica y su aplicación en fuentes de energía renovables. Además, esa segunda línea de investigación está patrocinada por el convenio de colaboración que ha suscrito el grupo APERT con la fundación Tecnalia Research&Innovation.

Referencia bibliográfica:

I.Kortabarria, J. Andreu, I. Martínez de Alegría, J. Jiménez, J.I. Gárate, E. Robles. A noveladaptativemaximumpowerpointtrackingalgorithmforsmallwindturbines. RenewableEnergy. Vol. 63, Marzo del 2014, pag. 785-796

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0960148113005673