Med stigande energibehov, forskare vid Penn State Behrend och University of Tabriz, Iran, har slutfört en algoritm – eller tillvägagångssätt – för att designa mer effektiva vindkraftsparker, hjälpa till att generera mer intäkter för byggare och mer förnybar energi för sina kunder.

"Vindenergin är på uppgång, och inte bara i USA, sade Mohammad Rasouli, biträdande professor i elektroteknik vid Penn State Erie, Behrend College. "Effektiviteten för solpaneler är mindre än 25 procent, och är fortfarande föremål för aktuell forskning. Vindturbiner, å andra sidan, är mycket effektivare och omvandlar över 45 procent av vindenergin till el."

Även om vindkraftverk är effektiva, vindparkslayouter kan minska denna effektivitet om de inte är korrekt utformade. Byggare sätter inte alltid turbiner på platser med de högsta vindhastigheterna, där de kommer att generera mest kraft, sa Rasouli. Turbinavstånd är också viktigt –– eftersom turbiner skapar motstånd som sänker vindhastigheten, de första vindkraftverken kommer att generera mer kraft än de som kommer efter.

För att bygga mer effektiva vindkraftsparker, designers måste ta hänsyn till dessa faktorer i vindhastighet och turbinavstånd, samt markens storlek, geografi, antal turbiner, mängd växtlighet, meteorologiska förhållanden, byggnadskostnader, och andra överväganden, enligt forskarna.

Att balansera alla dessa faktorer för att hitta en optimal layout är svårt, även med hjälp av matematiska modeller.

"Detta är ett multiobjektivt tillvägagångssätt, ", sa Rasouli. "Vi har en funktion och vi vill optimera den samtidigt som vi tar hänsyn till olika begränsningar."

Forskarna fokuserade på ett tillvägagångssätt, kallas "biogeografisk-baserad optimering." Skapad 2008 och inspirerad av naturen, BBO bygger på hur djur naturligt fördelar sig själva för att utnyttja sin miljö på bästa sätt utifrån deras behov. Genom att skapa en matematisk modell från djurens beteende, det är då möjligt för forskarna att beräkna den optimala fördelningen av objekt i andra scenarier, som turbiner på en vindkraftspark.

"Analytiska metoder kräver mycket beräkning, ", sa Rasouli. "Denna BBO-metod minimerar beräkningar och ger bättre resultat, att hitta den optimala lösningen till lägre beräkningskostnader."

Andra forskare använde förenklade versioner av BBO-metoden 2017 och 2018 för att beräkna mer effektiva vindkraftsparker, men dessa förenklade versioner tog inte hänsyn till alla faktorer som påverkar den optimala layouten.

Forskarna från Penn State och University of Tabriz avslutade tillvägagångssättet genom att införliva ytterligare variabler, inklusive verklig marknadsdata, ytans grovhet – vilket påverkar hur mycket kraft som finns i vinden – och hur mycket vind varje turbin tar emot.

Forskargruppen förbättrade också BBO-metoden genom att införliva en mer realistisk modell för att beräkna vaknar – områden med långsammare vinghastigheter skapade efter att vinden blåser förbi en turbin, liknar kölvattnet bakom en båt –– och testar hur känslig modellen var för andra faktorer som räntor, ekonomiska incitament, och skillnader i energiproduktionskostnader. De rapporterar sina resultat online i Journal of Cleaner Production , som kommer att publiceras i november.

"Detta är en mer realistisk optimeringsmetod jämfört med några av de förenklingsmetoder som finns där ute, " sa Rasouli. "Det här skulle vara bättre för kunderna, till tillverkare, och i rutnätsstil, större vindkraftsparker."

Genom att införliva mer data, såsom uppdaterade meteorologiska register och tillverkarinformation, forskarna kommer att kunna använda BBO-metoden för att optimera vindkraftparker på många olika platser, hjälpa vindkraftsdesigners över hela världen att bättre använda sin mark och generera mer energi för att möta framtida energibehov från konsumenter.

"Det finns en sluttid för fossila bränslen, ", sa Rasouli. "Med detta och kommande metoder eller bättre optimeringsmetoder, vi kan utnyttja vindenergin bättre."