Metodologie avanzate per l'analisi delle performance di un impianto eolico

A causa della natura intrinsecamente variabile del vento si rende necessaria, nell’eolico ancor più che in altre tecnologie, un’efficiente strategia di esercizio e manutenzione che permetta al proprietario dell’impianto di massimizzare la produzione di energia elettrica: tenere fermo un aerogeneratore in presenza di vento sufficientemente forte significa infatti sprecare la risorsa primaria. Dopo una prima parte di lavoro dedicata alla definizione delle curve di potenza di riferimento per ogni singola macchina (questo approccio viene spesso utilizzato in quanto la curva di potenza “reale” di una macchina differisce da quella “teorica”) si è passati a un primo studio riguardante una possibile ottimizzazione produttiva. Essenzialmente si è considerata una strategia di wind sector management tale da impedire l’attivazione di un allarme, il quale provoca una brusca fermata di emergenza dell’aerogeneratore. Anche andando a ipotizzare diversi parametri di WSM (basati sulle condizioni del vento) si è scoperto che non conviene introdurre una strategia di questo tipo al fine di diminuire le mancate produzioni: questo è dovuto al fatto che tutti i fermi macchina si sono verificati quando il vento proveniva da una delle direzioni principali dell’impianto. Nel secondo studio è stato valutato un possibile degrado delle performance di normale funzionamento degli aerogeneratori dovuto all’invecchiamento dei componenti di macchina principali. In questo contesto si è riusciti a replicare un approccio di tipo matematico/numerico ormai molto consolidato a livello mondiale basato su una rete neurale artificiale. L’obiettivo del lavoro è quello di allenare una rete neurale artificiale in ambiente MATLAB con i dati di normale funzionamento del primo anno solare successivo all’installazione delle macchine e valutare nel periodo successivo la differenza tra la potenza reale prodotta e quella attesa elaborata dalla rete allenata (questo scarto è definito “residuo di potenza”).