L'industrie éolienne américaine est en croissance, en hausse de près de 9 % en 2017, les développeurs ayant ajouté suffisamment de capacité pour alimenter 27 millions de foyers américains, selon l'American Wind Energy Association.

Pourtant, l'énergie éolienne a un grand potentiel inexploité. Le département américain de l'Énergie estime que, en moyenne, les parcs éoliens n'ont produit que 30 pour cent de leur capacité depuis 1999. Comme les propriétaires de parcs éoliens et les ingénieurs ont essayé d'améliorer ces chances, une partie du problème est le manque de modélisation précise et abordable.

La modélisation de l'énergie éolienne est un exploit compliqué qui consiste à prédire comment l'air s'écoulera sur les pales de turbine individuelles lorsqu'elles interagissent avec le vent près de la surface de la terre, une région que les scientifiques appellent la couche limite atmosphérique. La capture précise d'un tel éventail de variables, allant de mètres à kilomètres, nécessite une puissance de calcul extraordinaire.

Ou, comme le dit le professeur John Dabiri :« Au moment où vous aurez terminé suffisamment de simulation pour faire un choix de conception, l'occasion est passée."

Lorsqu'il a déménagé à Stanford en 2015, Dabiri a tenu à collaborer avec le professeur Sanjiva Lele, un collègue de l'École d'ingénieurs. Lele et son groupe ont mis au point des approches pour simuler efficacement l'atmosphère. Une méthode développée par son assistant diplômé Aditya Ghate, MS '14, Doctorat., '18, utilise des approximations motivées par la physique pour réduire considérablement le coût de la simulation de parcs éoliens. Comment dramatique?

"Je dirais une diminution des coûts par mille, " dit Lélé.

Alors que la méthode de Ghate et Lele gagnait du terrain sur le terrain, y compris une publication importante dans le Journal de mécanique des fluides , Dabiri a vu une synergie entre leur travail et son expérience dans l'énergie éolienne inspirée de la biologie. Il a ouvert une carrière de chercheur en augmentant la densité de puissance des parcs éoliens en utilisant des conceptions inspirées des bancs de poissons et des herbiers marins, et en se concentrant sur des turbines plus petites qui tournent verticalement, plutôt que les traditionnels à hélice.

« Démarrer un projet et obtenir des sources de financement peut être difficile si vous n'avez pas déjà l'expérience d'avoir développé des idées, " dit Dabiri. " Ce sur quoi nous commencions à travailler n'en était qu'à ses balbutiements. "

Donc, initier leur collaboration, ils ont demandé une subvention de démarrage du TomKat Center for Sustainable Energy en 2016, et avec ce soutien en place, ils ont commencé à explorer la portée complémentaire de leurs recherches. Stanford possède son propre site d'essais de parcs éoliens dans le nord du comté de Los Angeles, et cela semblait être un point de départ logique.

"Sur notre site de terrain en Californie du Sud, vous pouvez vous déplacer autour des turbines physiques, " dit Dabiri. " Mais il faut choisir, D'ACCORD, quelle est la première configuration expérimentale ? C'est quoi le deuxième ? Et comment les hiérarchisez-vous ?"

C'est là qu'intervient le cadre théorique de Lele. Ensemble, lui et Dabiri peuvent utiliser la physique pour montrer la voie à des directions prometteuses pour la conception expérimentale, et, à son tour, le site d'essai rapporte des données sur l'énergie éolienne qui confirment ou réorientent les calculs scientifiques.

"À l'ère actuelle de l'apprentissage automatique, les données ont souvent été utilisées pour informer les modèles, mais ce qui manque, c'est la physique, " dit Lele. " Les mécaniciens des fluides ont une longue tradition d'essayer de comprendre la physique et de proposer des modèles simples. "

Leurs expertises combinées ont ouvert de nouvelles perspectives d'optimisation des plus de 200, 000 éoliennes actuellement en service dans le monde. Leur science est déjà sortie du laboratoire et dans de véritables parcs éoliens, grâce à des alliances avec une entreprise éolienne canadienne, ainsi qu'un complexe éolien prévu dans le sud des États-Unis. Avec 170, 000 acres et jusqu'à 3, 000 mégawatts d'énergie éolienne, ce complexe pourrait devenir l'un des plus grands parcs éoliens jamais construits.

Les professeurs espèrent que leur point idéal d'analyse donnera aux développeurs de parcs éoliens les informations dont ils ont besoin pour sélectionner la taille et l'orientation des turbines, dans un budget et un calendrier qui rendent le processus réalisable. Si leurs modèles s'avèrent d'aussi bonne qualité qu'ils l'espèrent, les producteurs d'énergie éolienne du monde entier pourraient alors utiliser l'outil pour générer plus de profits et plus d'énergie renouvelable.

"Il y a deux ans, Je n'aurais pas pu imaginer ce que John et moi accomplissons maintenant, " dit Lélé.