Potentiel de recherche dans l’amélioration des éoliennes à axe vertical

Les éoliennes industrielles sont généralement associées à la conception d’un moulin à vent, connu sous le nom d’éolienne à axe horizontal ou HAWT. Cependant, les toutes premières éoliennes développées au Moyen-Orient au VIIIe siècle étaient des éoliennes à axe vertical ou VAWT. Contrairement aux éoliennes HAWT qui tournent parallèlement au vent, les éoliennes VAWT tournent perpendiculairement au vent.

Les éoliennes VAWT ont quelques avantages par rapport aux éoliennes HAWT. Leur vitesse de rotation plus lente les rend moins bruyantes. De plus, elles ont une plus grande densité d’énergie, ce qui signifie qu’elles nécessitent moins d’espace pour produire la même quantité d’énergie sur terre et en mer. Les pales des éoliennes VAWT sont aussi plus respectueuses de la faune, car elles tournent latéralement plutôt qu’elles ne tranchent par le haut, permettant aux oiseaux de les éviter plus facilement.

Malgré ces avantages, les éoliennes VAWT sont peu présentes sur le marché actuel. Selon Sébastien Le Fouest, chercheur au Laboratoire de diagnostic des écoulements instationnaires (UNFOLD) de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur, cela est dû à un problème technique, à savoir le contrôle du flux d’air. Cependant, il affirme que ce problème peut être résolu en combinant capteurs et apprentissage automatique.

Dans un article récemment publié dans la revue Nature Communications, Sébastien Le Fouest et Karen Mulleners, responsable du Laboratoire UNFOLD, décrivent deux profils d’inclinaison optimum pour les pales des éoliennes VAWT. Ces profils permettent d’augmenter de 200% les performances des éoliennes et de réduire de 77% les vibrations qui menacent la structure.

L’utilisation de l’apprentissage automatique pour améliorer les éoliennes VAWT

Selon Sébastien Le Fouest, leur étude représente la première application expérimentale d’un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer la meilleure inclinaison d’une pale d’éolienne VAWT. Les chercheurs ont installé des capteurs sur un arbre d’actionnement de pale pour mesurer les forces aériennes exercées dessus. En inclinant la pale d’avant en arrière à des angles, des vitesses et des amplitudes différents, ils ont créé une série de “profils d’inclinaison”. Ensuite, ils ont exécuté un algorithme génétique qui a sélectionné les profils d’inclinaison les plus performants et les plus robustes.

Cette approche a permis aux scientifiques d’identifier deux séries de profils d’inclinaison qui améliorent considérablement les performances et la robustesse des éoliennes VAWT. En utilisant le phénomène du décrochage dynamique à leur avantage, ils ont réussi à transformer en atout le principal point faible des éoliennes VAWT. En redirigeant l’inclinaison de la pale vers l’avant, ils ont créé une seconde zone de production d’énergie dans le sens du vent.

Les avantages potentiels des éoliennes VAWT améliorées

Les éoliennes VAWT améliorées présentent plusieurs avantages potentiels. Leur vitesse de rotation plus lente les rend moins bruyantes, ce qui pourrait contribuer à leur acceptation sociale. De plus, leur plus grande densité d’énergie permettrait de produire plus d’énergie sur une surface donnée, ce qui est particulièrement intéressant dans les zones où l’espace est limité. Les éoliennes VAWT améliorées sont également plus respectueuses de la faune, car elles réduisent les risques de collision pour les oiseaux.

Les obstacles à la commercialisation des éoliennes VAWT améliorées

Malgré les avantages potentiels des éoliennes VAWT améliorées, il existe encore des obstacles à leur commercialisation. Selon Sébastien Le Fouest, les principaux obstacles sont d’ordre social et législatif. Les éoliennes sont souvent mal acceptées en raison de leur taille et de leur bruit. Cependant, si ces problèmes peuvent être résolus grâce à l’amélioration des éoliennes VAWT, cela pourrait ouvrir la voie à une adoption plus large de cette technologie.

Le potentiel de recherche dans l’amélioration des éoliennes à axe vertical

Les travaux de recherche menés par Sébastien Le Fouest et Karen Mulleners ouvrent de nouvelles perspectives dans l’amélioration des éoliennes à axe vertical. Leur approche combinant capteurs et apprentissage automatique a permis d’identifier des profils d’inclinaison optimum qui améliorent considérablement les performances et la robustesse des éoliennes VAWT. Ces résultats pourraient contribuer à rendre les éoliennes VAWT plus efficaces, plus fiables et plus acceptées par la société.

En conclusion, le potentiel de recherche dans l’amélioration des éoliennes à axe vertical est prometteur. Les travaux de Sébastien Le Fouest et Karen Mulleners ont démontré que l’utilisation de capteurs et d’apprentissage automatique peut permettre d’améliorer considérablement les performances des éoliennes VAWT. Si ces améliorations sont mises en œuvre, les éoliennes VAWT pourraient devenir une solution plus viable pour la production d’énergie éolienne à l’avenir.