开创性研究揭示了新的风能潜力

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员利用遗传学习算法识别出垂直轴风力涡轮机叶片的最佳倾斜曲线。 åž‚直轴风力涡轮机 å› å…¶é«˜èƒ½é‡æ½œåŠ›ï¼Œç›´åˆ°çŽ°åœ¨éƒ½å®¹æ˜“受到强风阵的影响。

详细的开放获取论文已在 Nature Communications 发表。

当你考虑到 ä»Šå¤©çš„工业风力涡轮机， ä½ å¯èƒ½ä¼šæƒ³åˆ°é£Žè½¦è®¾è®¡ï¼ŒæŠ€æœ¯ä¸Šç§°ä¸ºæ°´å¹³è½´é£ŽåŠ›æ¶¡è½®æœºï¼ˆHAWT）。但是第一台风力涡轮机是在公元8世纪由中东发展出来的，用于磨碎谷物，采用的是垂直轴风力涡轮机（VAWT），意味着它们与风相交而不是平行旋转。

由于它们较慢的旋转速度，VAWT比HAWT更为低噪音，实现更高的风能密度，这意味着它们需要更少的空间来产生相同的产出，无论是陆上还是海上。叶片也更加友好于野生动物：因为它们是横向旋转，而不是从上方切入，更容易为鸟类避开。

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拥有这些优势，为什么VAWT在今日的风能市场中却大多处于缺席状态？正如工程学院Unsteady Flow Diagnostics Lab（UNFOLD）的研究人员塞巴斯蒂安·勒富斯特（Sébastien Le Fouest）所解释的那样，这归结为一个工程问题--空气流控制--他认为可以通过传感器技术和机器学习的结合来解决。在最近发表于 Nature Communications 的论文中，勒富斯特和UNFOLD负责人凯伦·穆勒内斯（Karen Mulleners）描述了两种VAWT叶片的最佳倾斜曲线，能实现涡轮机效率提高200％，结构威胁振动减少77％。

勒富斯特指出，"据我们所知，我们的研究代表了首例将遗传学习算法应用于确定VAWT叶片最佳倾斜角的实验。"

将阿喀琉斯之踵变为优势

勒富斯特解释说，尽管欧洲的风能装机容量每年增加19吉瓦，但这一数字需要接近30吉瓦才能实现联合国2050年减排目标。

"实现这一目标的障碍并非是财政上的，而是社会和立法上的问题--由于风力涡轮机的体积和噪音问题，公众对风力涡轮机的接受度非常低，"他说。

尽管在这方面具有优势，VAWT却存在一个严重的缺点：它们只能在适度连续的气流下运行良好。旋转轴的垂直轴意味着叶片始终在与风的方向上变换姿态。强风阵会增加风流与叶片之间的角度，形成气动突降的涡旋现象。这些涡旋产生瞬态结构负荷，叶片无法承受。

为了解决这种抵抗强风的不足，研究人员在活动叶片轴上安装了传感器，以测量作用在其上的气流力。通过以不同角度、速度和幅度将叶片倾斜前后摆动，他们生成了一系列'倾斜曲线'。然后，他们使用计算机运行了一个遗传算法，进行了3500多个实验迭代。像一个进化过程一样，该算法选择了最高效和最稳健的倾斜曲线，并重新组合其特征以生成新的和改进的'后代'。

这种方法不仅使研究人员发现了两个倾斜曲线系列，可以显著提高涡轮机效率和稳健性，而且还将垂直轴风力涡轮机最大的弱点转变为优势。

"动态气动突降--摧毁风力涡轮机的同一现象--在较小尺度上实际上可以推动叶片向前。在这里，我们真正利用了动态气动突降的优势，通过将叶片倾斜向前产生动力，"勒富斯特解释说。"大多数风力涡轮机将叶片产生的力向上倾斜，这并不有助于旋转。改变这个角度不仅形成一个较小的涡旋，同时还会在恰当时刻将其推向远离的方向，从而在下风处产生第二个区域的动力产生。"

这篇 Nature Communications è®ºæ–‡ä»£è¡¨äº†å‹’富斯特在UNFOLD实验室的博士工作。现在，他已获得了来自瑞士国家科学基金会（SNSF）和Innosuisseçš„BRIDGE资助，以建造一个概念验证的VAWT。目标是在户外安装，以便可以根据实际情况实时测试其反应。

"我们希望这种气流控制方法能够使高效可靠的VAWT技术成熟，最终可以商业化推出，"勒富斯特表示。

人们当然希望这种技术的发展能够取代那些危险、丑陋且嘈杂的水平轴风力涡轮机。尽管风是臭名昭著的间歇性能源，但这个行业已经拥有了巨大的动力，耗费了大量缴费人和纳税人的财富。扼杀风力涡轮机等寻租计划将是一个很好的例子，说明政治强制的寻租计划是如何破坏经济及其公民的。

如果开发者能够表示该技术可以经济独立支撑，那将是很好的。但新闻稿并没有做出这样的评论。事实上，只有在风力呼啸时，这些技术才能起到一点辅助作用。

撰写者：Brian Westenhaus，来自 Newenergyandfuel.com

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