Redes neuronales convolucionales para optimizar aerogeneradores

Investigación UPV/EHU

Una investigación de la Escuela de Ingeniería de Vitoria-Gasteiz de la UPV/EHU ha empleado redes neuronales convolucionales para predecir características del flujo de aire en los perfiles aerodinámicos de aerogeneradores de gran potencia, y ha demostrado que los dispositivos de control de flujo pueden ser estudiados mediante estas redes neuronales, con errores aceptables y una reducción del tiempo computacional en cuatro órdenes de magnitud.

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Detalle de una turbina eólica del parque eólico Badaia, en Álava. Fuente: Wikimedia Commons

La energía eólica se ha convertido en una importante fuente de generación de electricidad dentro de un modelo energético más limpio y sostenible. Sin embargo, es necesario mejorar el rendimiento de los aerogeneradores para poder competir con los recursos energéticos convencionales. Para contribuir esta mejora se implementan dispositivos de control de flujo en los perfiles aerodinámicos, con objeto de incrementar la eficiencia aerodinámica de los rotores de los aerogeneradores: “Así, con el mismo aerogenerador se pueden producir más megavatios, el coste del megavatio hora se reduce, y eso trasladado, por ejemplo, a una turbina eólica situada en el mar (que son enormes), resulta que el coste de implementación es ínfimo, pero la mejora aerodinámica puede rondar hasta el 8 o 10%”, explica Unai Fernández Gámiz, profesor del Departamento de Ingeniería Nuclear y Mecánica de Fluidos de la UPV/EHU.

Las simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD, de su nombre en inglés) son el método más popular utilizado para analizar este tipo de dispositivos: “Se trata de un software que simula el movimiento de los fluidos, que necesita una gran capacidad computacional, es decir, computadores muy potentes y mucho tiempo de computación”, explica Fernández Gámiz.

En los últimos años, con el crecimiento de la Inteligencia Artificial, la predicción de las características del flujo mediante redes neuronales es cada vez más popular; en esta línea, el alumno de la UPV/EHU Koldo Portal Porras ha desarrollado una red neuronal convolucional (CNN, de su nombre en inglés) que determina una serie de parámetros utilizados para el control de flujo de las turbinas eólicas. Los resultados se han publicado en Scientific Reports. Estos resultados muestran que la CNN es capaz de predecir con precisión las principales características del flujo alrededor del dispositivo, con errores muy tolerables, incluidos los coeficientes aerodinámicos, tanto los valores como su tendencia.

“En comparación con las simulaciones CFD, el uso de las CNNs reduce el tiempo computacional en cuatro órdenes de magnitud”, afirma el investigador Portal Porras. “Se han conseguido resultados rápidos, casi inmediatos, con un error de entre un 5 o un 6 %, en algunos casos. Un error bastante asumible para una industria que busca fundamentalmente resultados rápidos”, añade Fernández Gámiz.

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Comparativa de los resultados obtenidos por CFD y CNN. Fuente: UPV/EHU

“Primero hemos lanzado las simulaciones en CFD con dos dispositivos de control de flujo diferentes (microtabs rotativos y Gurney flaps), y de ahí obtenemos los datos de salida, que tomamos como reales y que utilizamos para entrenar la red neuronal convolucional —explica Portal Porras—. Lo que hacemos es meter como entrada la geometría y como salida los resultados obtenidos con CFD. De esta manera la red se entrena, y después si le metemos otra geometría, con los resultados que tenía anteriores, es capaz de predecir los nuevos campos de velocidad y de presión”.

En opinión de Fernández Gámiz, Portal Porras ha conseguido “una herramienta rápida, flexible y barata. Para aplicar este tipo de redes realmente no se necesita grandes ordenadores, ni clústeres informáticos, etc. Y, además, hemos conseguido una herramienta flexible, porque es aplicable a cualquier perfil aerodinámico, a todo tipo de sistemas de dispositivos e incluso a otro tipo de geometrías”.

Portal Porras afirma que la red sirve para todo tipo de aerogeneradores, “pero los datos de entrenamiento que hemos metido eran de un perfil aerodinámico concreto. Por tanto, si metes otro perfil aerodinámico habría que hacer todo el proceso de entrenamiento, o sea, meter los datos de entrada y salida del otro aerogenerador”.

Ambos investigadores coinciden en la importancia de la inteligencia artificial: “Es un paso fundamental si queremos que nuestro entorno industrial sea competitivo. Si no entramos en temas de inteligencia artificial, no vamos a avanzar en competitividad en los mercados internacionales”.

Referencia:

Koldo Portal Porras, Unai Fernández Gámiz, Ekaitz Zulueta, Alejandro Ballesteros Coll, Asier Zulueta (2022) CNN based flow control device modelling on aerodynamic airfoils Scientific Reports doi: 10.1038/s41598-022-12157-w

Edición realizada por César Tomé López a partir de materiales suministrados por UPV/EHU Komunikazioa

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