Roma – Le turbine eoliche offshore affrontano velocità del vento più elevate rispetto alle turbine onshore e forti correnti oceaniche, il che richiede progetti più robusti e costi di capitale significativamente più elevati. Sebbene generino più energia grazie ai venti più forti, questi costi maggiori comportano un costo livellato dell’energia (LCOE) più elevato. Il progetto HIPERWIND ha sviluppato nuovi modelli di simulazione della progettazione che riducono l’LCOE fino al 9%, rendendo così la costruzione e il funzionamento delle turbine eoliche offshore più convenienti e affidabili.
Quest’anno, l’energia eolica ha raggiunto una capacità di installazione cumulativa di 1 TW. Si prevede che la capacità aumenterà fino a 10 TW entro il 2050. Su questa scala, ridurre i costi del 9% è monumentale.
“HIPERWIND si è prefissato di ottenere una significativa riduzione dell’LCOE comprendendo come gestire le incertezze nella catena di modellazione della progettazione delle turbine eoliche”, afferma il coordinatore del progetto Nikolay Dimitrov di DTU Wind.
“Abbiamo esaminato come quantificare e identificare varie incertezze, che vanno dalle condizioni ambientali ai carichi e all’affidabilità delle turbine eoliche. Con queste informazioni, ci siamo concentrati sulla riduzione dell’uso di materiali comprendendo meglio le prestazioni del modello e riducendo l’incertezza. Questo approccio ha contribuito a ridurre al minimo l’uso di materiali e ad abbassare i costi energetici. Questa metodologia ha dimostrato la fattibilità della progettazione di sistemi più efficienti”.
Al centro di HIPERWIND c’è la gestione delle incertezze. Le incertezze si traducono in margini di sicurezza più elevati, aggiunta di materiali ai componenti, cicli di manutenzione più brevi e aumento dei costi di finanziamento dei parchi eolici. La gestione delle incertezze è di conseguenza un fattore trainante nella riduzione dei costi e dei rischi, migliorando così l’affidabilità della produzione e, in ultima analisi, il valore dell’eolico offshore. “HIPERWIND potrebbe essere un game changer – afferma Clément Jacquet di EPRI Europe – abbiamo ottenuto una significativa riduzione dell’LCOE fino al 9%, e persino il 10% è realizzabile se consideriamo il caso più ottimistico che abbiamo. Nel caso meno ottimistico, la riduzione sarà comunque del 5%”.
EPRI ha valutato l’impatto delle tecnologie HIPERWIND sull’LCOE, richiedendo sia un approccio olistico sia un’analisi dettagliata dei costi dei parchi eolici offshore. Questo lavoro ha prodotto un nuovo framework adattabile che EPRI utilizzerà in progetti futuri per migliorare l’efficienza economica dei parchi eolici sia onshore che offshore.
Il progetto ha utilizzato uno studio di caso reale che coinvolge il parco eolico offshore di Teesside al largo della costa inglese, di proprietà del partner di progetto EDF. Sono stati utilizzati dati e modelli specifici per il parco eolico per identificare e quantificare le incertezze di progettazione delle torri delle turbine e delle fondamenta. Il team ha quindi valutato se la conoscenza migliorata avrebbe potuto ridurre i costi se il parco eolico fosse stato ricostruito.
HIPERWIND ha così dimostrato che l’utilizzo di meno materiale nella costruzione delle turbine può ridurre i costi iniziali (spese in conto capitale), che rappresentano circa il 30% del costo complessivo dell’energia. Ulteriori riduzioni dei costi sono state ottenute programmando la manutenzione durante i periodi di basso prezzo dell’energia, aumentando sia il risparmio sui costi che l’efficienza operativa.
Sfruttando i dati misurati e i modelli avanzati basati sulla fisica e sui dati, questa filosofia di gestione e riduzione dell’incertezza è stata applicata in tutta la catena di modellazione della progettazione delle turbine eoliche offshore e oltre. Anche IFP Energies Nouvelles (IFPEN) sta già applicando i risultati di HIPERWIND, migliorando la modellazione della catena quantificando con precisione i carichi di fatica delle turbine eoliche.
“Il progetto ha prodotto alcune importanti procedure di progettazione dell’affidabilità che sono pronte per il mercato e vanno quindi oltre il dominio della ricerca”, spiega Martin Guiton di IFPEN. “Tenendo conto delle incertezze, otteniamo una riduzione del 21% della massa della struttura della turbina eolica, che è molto”. Allo stesso modo, l’ETH di Zurigo sta ora utilizzando queste metodologie non solo per risolvere problemi legati al vento, ma anche problemi legati al terremoto, come la fragilità sismica degli edifici in ambienti complessi e la progettazione di edifici alti sotto eccitazione casuale del vento.
“Il progetto ci ha richiesto di sviluppare una nuova metodologia da zero per gestire le incertezze negli input e nelle risposte ad alta dimensione”, afferma lo scienziato senior Stefano Marelli, presidente di Risk, Safety and Uncertainty Quantification presso l’ETH di Zurigo. “Il nostro lavoro sulle tecniche di modellazione surrogata, che ha accelerato lo sviluppo di algoritmi e ha consentito la collaborazione tra partner, si è rivelato un successo”.(30Science.com)
