L'énergie éolienne a fait un bond dans le monde en 2019, mais durera-t-il ? Plus de 340, 000 éoliennes ont généré plus de 591 gigawatts dans le monde. Aux Etats-Unis., l'éolien a alimenté l'équivalent de 32 millions de foyers et soutenu 500 usines américaines. Quoi de plus, en 2019, l'énergie éolienne a augmenté de 19%, grâce à des projets offshore et onshore en plein essor aux États-Unis et en Chine.

Une étude menée par des chercheurs de l'Université Cornell a utilisé des superordinateurs pour étudier comment augmenter encore plus la capacité de production d'énergie éolienne aux États-Unis.

"Cette recherche est la première étude détaillée conçue pour développer des scénarios sur la façon dont l'énergie éolienne peut se développer à partir des niveaux actuels de sept pour cent de l'approvisionnement en électricité des États-Unis pour atteindre l'objectif de 20 pour cent d'ici 2030 défini par le US Department of Energy National Renewable Energy Laboratory (NREL ) en 2014, " a déclaré Sara C. Pryor, co-auteur de l'étude, professeur au Département d'études de la Terre et de l'atmosphère, L'Université de Cornell. Pryor et ses co-auteurs ont publié l'étude sur l'énergie éolienne dans Nature Rapports scientifiques , Février 2020.

L'étude Cornell a examiné des scénarios plausibles sur la manière dont l'expansion de la capacité installée des éoliennes peut être réalisée sans utilisation de terres supplémentaires. Leurs résultats ont montré que les États-Unis pouvaient doubler ou même quadrupler la capacité installée avec peu de changement dans l'efficacité du système. Quoi de plus, la capacité supplémentaire aurait de très faibles impacts sur le climat local. Ceci est réalisé en partie en déployant la prochaine génération, éoliennes plus grosses.

L'étude s'est concentrée sur un écueil potentiel de savoir si l'ajout de plus de turbines dans une zone donnée pourrait diminuer leur production ou même perturber le climat local, un phénomène causé par ce que l'on appelle les « sillages d'éoliennes ». Comme le sillage de l'eau derrière un bateau à moteur, les éoliennes créent un sillage plus lent, un air agité qui finit par se propager et reprendre son élan.

"Cet effet a fait l'objet d'une modélisation poussée par l'industrie depuis de nombreuses années, et c'est encore une dynamique très complexe à modéliser, " dit Pryor.

Les chercheurs ont effectué des simulations avec le modèle largement utilisé de prévision météorologique (WRF), développé par le Centre national de recherche atmosphérique. Ils ont appliqué le modèle sur la partie orientale des États-Unis, où se trouve la moitié de la capacité éolienne nationale actuelle.

"Nous avons ensuite trouvé les emplacements des 18, 200 éoliennes fonctionnant dans l'est des États-Unis avec leur type de turbine, " a déclaré Pryor. Elle a ajouté que ces emplacements proviennent des données de 2014, lorsque l'étude NREL a été publiée.

« Pour chaque éolienne de cette région, nous avons déterminé leurs dimensions physiques (hauteur), Puissance, et des courbes de poussée afin que pour chaque période de simulation de 10 minutes, nous puissions utiliser une paramétrisation de parc éolien dans WRF pour calculer la quantité d'énergie que chaque turbine générerait et l'étendue de leur sillage, ", a-t-elle déclaré. La puissance et le sillage sont à la fois fonction de la vitesse du vent qui frappe les turbines et de l'impact local sur le climat près de la surface. Ils ont effectué les simulations à une résolution de grille de 4 km sur 4 km afin de fournir des informations détaillées informations locales.

Les auteurs ont choisi deux séries d'années de simulation parce que les ressources éoliennes varient d'une année à l'autre en raison de la variabilité naturelle du climat. "Nos simulations sont menées sur un an avec des vitesses de vent relativement élevées (2008) et une avec des vitesses de vent plus faibles (2015/16), " Pryor dit, en raison de la variabilité interannuelle du climat due à El Niño-oscillation australe. "Nous avons effectué des simulations pour un cas de base les deux années sans la présence/l'action d'éoliennes afin que nous puissions l'utiliser comme référence par rapport à laquelle ils décrivent l'impact des éoliennes sur les climats locaux, " dit Pryor.

Les simulations ont ensuite été répétées pour un parc éolien à partir de 2014, puis pour doubler la capacité installée et quadrupler la capacité installée, ce qui représente la capacité nécessaire pour atteindre les 20 % d'approvisionnement en électricité à partir d'éoliennes en 2030.

« En utilisant ces trois scénarios, nous pouvons évaluer la quantité d'énergie générée à partir de chaque situation et donc si la production d'énergie électrique est linéairement proportionnelle à la capacité installée ou si, à des niveaux de pénétration très élevés, la perte de production due aux sillages commence à diminuer l'efficacité, " dit Pryor.

Ces simulations sont massivement exigeantes en termes de calcul. Le domaine de simulation comprend plus de 675 par 657 cellules de grille à l'horizontale et 41 couches à la verticale. « Toutes nos simulations ont été effectuées dans la ressource de calcul du Centre national de calcul scientifique de la recherche sur l'énergie (NERSC) du ministère de l'Énergie, connue sous le nom de Cori. Les simulations présentées dans notre article ont consommé plus de 500, 000 heures CPU sur Cori et a pris plus d'une année civile à terminer sur le NERSC Cray. Cette ressource est conçue pour le calcul massivement parallèle mais pas pour l'analyse de la sortie de simulation résultante, " dit Pryor.

"Ainsi, toutes nos analyses ont été effectuées sur la ressource XSEDE Jetstream en utilisant un traitement parallèle et des analyses de big data dans MATLAB, " Pryor ajouté. L'Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE), récompense les ressources et l'expertise des superordinateurs aux chercheurs et est financé par la National Science Foundation (NSF).

L'environnement cloud Jetstream financé par la NSF est soutenu par l'Université de l'Indiana, l'Université de l'Arizona, et le Texas Advanced Computing Center (TACC). Jetstream est une ressource informatique configurable à grande échelle qui exploite à la fois la technologie des machines virtuelles à la demande et persistantes pour prendre en charge un éventail beaucoup plus large d'environnements logiciels et de services que les ressources NSF actuelles ne peuvent accueillir.

"Notre travail est sans précédent dans le niveau de détail des descriptions d'éoliennes, l'utilisation de projections cohérentes pour augmenter la capacité installée, étudier la taille du domaine, et la durée des simulations, " dit Pryor. Cependant, elle a reconnu que l'incertitude est le meilleur moyen de paramétrer l'action des éoliennes sur l'atmosphère et plus précisément la récupération en aval des sillages.

L'équipe travaille actuellement sur la façon de concevoir, test, développer, et améliorer les paramétrisations des parcs éoliens pour une utilisation dans WRF. L'équipe Cornell a récemment publié une publication à ce sujet dans le Journal of Applied Meteorology and Climatology où toutes les analyses ont été effectuées sur des ressources XSEDE (cette fois sur Wrangler, un système TACC) et ont demandé des ressources XSEDE supplémentaires pour faire avancer cette recherche.

L'énergie éolienne pourrait jouer un rôle plus important dans la réduction des émissions de dioxyde de carbone provenant de la production d'énergie, selon les auteurs de l'étude. Les éoliennes remboursent leurs émissions de carbone à vie associées à leur déploiement et à leur fabrication en trois à sept mois de fonctionnement. This amounts to nearly 30 years of virtually carbon-free electricity generation.

"Our work is designed to inform the expansion of this industry and ensure it's done in a way that maximizes the energy output from wind and thus continues the trend towards lower cost of energy from wind. This will benefit commercial and domestic electricity users by ensuring continued low electricity prices while helping to reduce global climate change by shifting toward a low-carbon energy supply, " Pryor said.

Said Pryor:"Energy systems are complex, and the atmospheric drivers of wind energy resources vary across time scales from seconds to decades. To fully understand where best to place wind turbines, and which wind turbines to deploy requires long-duration, high-fidelity, and high-resolution numerical simulations on high performance computing systems. Making better calculations of the wind resource at locations across the U.S. can ensure better decision making and a better, more robust energy supply."