Dependiendo del clima, las turbinas de los molinos de viento pueden enfrentarse tanto a suaves brisas como a ráfagas huracanadas.
Estas condiciones tan variables son un problema a la hora de aprovechar la máxima potencia. Por esta razón, un grupo de investigadores chinos puede haber encontrado una solución novedosa inspirados en los modelos de aprendizaje humano.
La mayoría de turbinas están diseñados para producir una potencia máxima admisible cuando los vientos llegan a una cierta velocidad, es lo que llamamos velocidad nominal.
En los vientos por encima o por debajo de la velocidad nominal, los sistemas de control puede realizar cambios en el sistema de turbina, como modificar el ángulo de las palas o el par electromagnético del generador. Estos cambios ayudan a mantener la eficiencia energética en los vientos bajos y proteger a la turbina de los daños de los vientos fuertes.
Muchos sistemas de control se basan en modelos computacionales complejos y costosos sobre el comportamiento de la turbina, pero el grupo chino decidió experimentar desde un enfoque diferente.
Los investigadores desarrollaron un sistema de control de inspiración biológica, publicado en el American Institute of Physics, en el que utiliza la memoria de experiencias pasadas, con sus respectivos resultados, para afrontar futuros problemas generando nuevas acciones.
En las simulaciones, el controlador mostró resultados inicialmente pobres pero rápidamente aprendió a mejorar, obteniendo unos resultados propios de un sistema más tradicional de control.
El sistema basado en memoria es atractivo debido a su simplicidad
Citan los investigadores, concluyendo que:
El método basado en los modelos de aprendizaje humanos tiene gran promesa para mejorar la eficiencia de conversión de energía eólica.