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L’energia eolica è un’alternativa sostenibile e praticabile ai combustibili fossili. Per le turbine eoliche è stato sviluppato un nuovo progetto ad alte prestazioni, I2NS2F(Integrated omni-directional Intake funnel, Natural fan, Straight diffuser, Splitter, and Flange). Questo progetto presenta un imbuto di aspirazione, un ventilatore naturale, una sezione di flusso, uno splitter di uscita e una flangia. Quattro configurazioni sono state analizzate e ottimizzate utilizzando MATLAB Simulink e Ansys Fluent.Il progetto I2NS2Fha raggiunto una notevole velocità del vento di 53 m/s nella regione della turbina con una velocità di ingresso di 5,5 m/s, superando le altre configurazioni. Per affrontare la natura intermittente della velocità del vento, per la previsione della velocità è stato implementato un modello di Deep Learning (DL) potenziato che utilizza la memoria a breve termine (LSTM) ottimizzata con gli algoritmi Black Widow e Mayfly. Convalidato attraverso test nella galleria del vento subsonica utilizzando modelli in miniatura stampati in 3D, il modello ha dimostrato un’elevata precisione, stabilendo la sua efficacia per la previsione della velocità del vento e l’ottimizzazione della potenza nelle turbine eoliche di tipo INVELOX.
