Científicos europeos y estadounidenses crean un modelo que predice mejor y optimiza la producción de energía eólica

Un grupo de investigadores de Europa y Estados Unidos ha desarrollado una nueva herramienta de código abierto que mejora la forma en que se predice y gestiona la producción de energía en los parques eólicos. El modelo, llamado OFF (Open-source Flow Framework), permite calcular con más precisión las variaciones de potencia en periodos cortos de tiempo y optimizar el funcionamiento de las turbinas, lo que podría aumentar la eficiencia y prolongar su vida útil.

El trabajo es resultado de la colaboración entre la Universidad Técnica de Delft (TU Delft), en los Países Bajos —socia del proyecto SUDOCO—, la Université catholique de Louvain (Bélgica) y el Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL) de Estados Unidos. Su objetivo es mejorar los modelos actuales, como OnWARDS, FLORIDyn y FLORIS, que suelen basarse en suposiciones demasiado simples y no logran representar con precisión los rápidos cambios del viento ni el comportamiento real de las estelas generadas por las turbinas.

El nuevo modelo OFF introduce un enfoque dinámico, capaz de tener en cuenta cómo cambian las condiciones del viento con el tiempo. Al probarlo con datos reales del parque eólico Hollandse Kust Noord, situado frente a las costas de los Países Bajos, los científicos comprobaron que el sistema predice con mayor exactitud la producción de energía y las interacciones entre turbinas, especialmente en intervalos de menos de 20 minutos.

Serie de datos de 24 horas

El estudio, titulado “A dynamic open-source model to investigate wake dynamics in response to wind farm flow control strategies”, utilizó una serie de datos de 24 horas sobre la dirección del viento. Parte de esos datos se compararon con simulaciones de alta precisión conocidas como Large-Eddy Simulation (LES). Los resultados mostraron que los movimientos de orientación de las turbinas (conocidos como “yaw”) dependen en gran medida de los ajustes del sistema de control, y que es posible equilibrar el aumento de potencia con el menor desgaste de los mecanismos.

Frente a los modelos tradicionales, OFF ofrece predicciones más fiables y detalladas de las fluctuaciones de energía a corto plazo, reduciendo los errores y captando mejor los cambios rápidos en el flujo del viento. Esto no solo permite aprovechar mejor los recursos eólicos, sino también reducir el esfuerzo mecánico sobre las turbinas.