近年来，迷你风能以惊人的方式发展。然而，小型风力涡轮机的效率水平低。为了解决这个问题，UPV / EHU的研究小组APERT(应用电子研究小组)开发了一种自适应算法。应用于这些涡轮机控制的改进实际上将有助于提高它们的效率。
小型风力涡轮机往往位于风力条件较不利的区域。“当前风力发电机的控制系统不具备适应性;换句话说，算法缺乏适应新情况的能力，”UPV / EHU的APERT研究小组的研究人员之一IñigoKortabarria解释道。这就是为什么“研究的目的是开发一种新的算法，能够适应新的条件或风力涡轮机可能发生的变化，”Kortabarria补充道。这样，研究人员就设法提高了风力涡轮机的效率。
如果后者要有效，风速和风力涡轮机的速度必须直接相关。舞伴也会发生同样的事情。舞者的节奏越同步，舞蹈越舒适和高效，这可以被注意到，因为两个伙伴的能量消耗处于最低水平。换句话说，该算法指定风力涡轮机适应变化的方式。这就是UPV / EHU研究人员所关注的内容：算法，风力涡轮机为适应风速而接收的一组订单。
“新算法适应环境条件，而且更稳定，不会漫无目的地移动。算法运行的风险是不适应变化，在最坏的情况下，是制作风力涡轮机在非常不利的条件下运行，从而降低其效率。
效率是目标
效率是微型风力涡轮机行业的主要关注点之一。必须记住，小型风力涡轮机往往位于风力条件更不利的区域。大型风力涡轮机位于山区或海岸; 然而，小型安装在风力条件变化很大的地方。更重要的是，迷你风力涡轮机行业没有多少资源可用于研究，并且通常不了解这些风力涡轮机的空气动力学特征。所有这些方面使得难以最佳地监测最大功率点(MPPT最大功率跟踪)。“风速和风力涡轮机速度之间必须存在直接关系，以便监测最大功率点是合适的。这对于最佳地完成是很重要的。否则，
大多数当前的算法尚未在风力涡轮机所在的风的条件下进行测试。这就是为什么UPV / EHU研究人员设计了一个测试平台，并测试了目前正在使用的算法 - 包括在这项研究中开发的新算法 - 在最具代表性的条件下，可能存在于这种动力的风力涡轮机。“当前的算法不能适应变化，因此风力涡轮机的效率会严重降低，例如，当风密度发生变化时，”Kortabarria断言。
“进行的实验性试验清楚地表明，当风力条件变化时，新算法的适应能力可以提高能源效率，”Kortabarria解释道，“我们已经看到，在变化的条件下，换句话说，在风的实际条件下涡轮机，新算法将比现有算法更有效。
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