机器学习重新定义垂直轴风力涡轮。

• EPFL研究人员利用遗传学习算法开发了垂直轴风力涡轮机的最佳叶片配置。
• 新的叶片配置导致风力涡轮机效率提高了200%，结构威胁性振动减少了77%。
• 垂直轴风力涡轮机相较于传统的水平轴风力涡轮机具有优势，包括降低噪音和对野生动物友好。

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的研究人员利用遗传学习算法，确定了垂直轴风力涡轮机叶片的最佳螺距剖面。 垂直轴风力涡轮机 具有很高的能量潜力，但迄今对强风阵无法应对。

解释性的开放获取论文已经发表在 自然通讯

当提到 当今的工业风力涡轮机， 你可能会想到风车般的设计，技术上称为水平轴风力涡轮机（HAWT）。但最早的风力涡轮机是在公元8世纪由中东发展用于磨面粉，是垂直轴风力涡轮机（VAWT），意味着它们与风垂直旋转，而不是平行。

由于其较慢的旋转速度，VAWT比HAWT更安静，并实现更高的风能密度，这意味着无论在陆地还是海上，都需要更少的空间才能获得相同的输出。叶片更有利于野生动物：因为它们是横向旋转，而不是从上方切下，鸟类更容易躲避。

尽管具有这些优势，为什么VAWT在当今的风能市场上并不普遍？正如工程不稳定流诊断实验室（UNFOLD）的研究员塞巴斯蒂安·勒·富埃斯特（Sébastien Le Fouest）所解释的那样，这归结为一个工程问题 - 空气流量控制 - 他认为可以通过传感器技术和机器学习来解决。在最近发表的 自然通讯 论文中，勒富埃斯特和UNFOLD负责人Karen Mulleners描述了两种VAWT叶片的最佳螺距剖面，实现了涡轮机效率提高200％和减少77％的危及结构的振动。

EPFL的实验性VAWT叶片 图片来源：© UNFOLD EPFL CC BY SA. 点击新闻发布链接查看更多和更大的图片。

勒富埃斯特指出：“据我们所知，我们的研究代表了第一次将遗传学习算法实验性应用于确定VAWT叶片的最佳螺距。”

将致命弱点变为优势

 勒富埃斯特解释说，尽管欧洲的安装风能容量每年增长19千兆瓦，但这一数字需要接近每年增长30千兆瓦才能达到联合国2050年减少碳排放目标。

“实现这一目标的障碍并非财务上的，而是社会和立法层面 - 由于风力涡轮机的体积和噪音，公众接受度非常低，” 他说。

尽管在这方面具有优势，但VAWT却存在一个严重的缺点：它们只能在中等持续的气流下运行良好。旋转轴的垂直轴意味着叶片不断改变与风的方向关系。强风增加了风流与叶片之间的角度，形成了名为动态失速的现象中的涡旋。这些涡旋产生瞬时结构负载，而叶片无法承受。

为了解决对阵风的抗击性不足，研究人员将传感器安装在可操纵的叶片轴上，测量作用在其上的气流力。通过在不同角度、速度和幅度上将叶片倾斜前后，他们生成了一系列“螺距剖面”。然后，他们使用计算机运行遗传算法，进行了超过3500次的实验迭代。像生物进化过程一样，算法选择了最有效和最稳健的螺距剖面，并重新组合其特征以生成新的和改进的“后代”。

这种方法不仅让研究人员找到了两系列显著提高涡轮机效率和稳健性的螺距剖面，还将VAWT最大的弱点变成了优势。

“动态失速 - 相同导致风力涡轮损坏的现象 - 在一个较小的尺度上实际上可以推动叶片前进。在这里，我们通过将叶片螺距前向重新定位来占据动态失速的优势以产生动力，” 勒富埃斯特解释道。“大多数风力涡轮机将来自叶片的力向上倾斜，这对旋转没有帮助。改变该角度不仅形成一个较小的涡旋 - 同时按时将其推开，从而在适当时刻形成下风方向的第二个动力生产区。”

该 自然通讯 论文代表了勒富埃斯特在UNFOLD实验室的博士研究工作。现在，他已获得来自瑞士国家科学基金会（SNSF）和Innosuisse的BRIDGE资助，用于建造一个概念验证的VAWT。目标是在户外安装它，以便在实际世界条件下实时测试其响应。

“我们希望这种空气流量控制方法能使高效可靠的VAWT技术成熟，以便最终可以商业化推出，” 勒富埃斯特表示。

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人们当然希望这一进展有足够的资质来取代那些危险、丑陋和嘈杂的水平轴风力涡轮机。尽管风能是臭名昭著的间歇性能源，但该行业拥有巨大的推动力，吸收了巨额的用电人和纳税人的资金。消除风力涡轮机等寻租计划可能成为一个例子，说明政治强制的寻租计划会对经济及其公民造成多么严重的伤害。

如果开发人员能够表示该技术能够经济独立运行将是极好的。但新闻稿件并没有提到这一点。

由Brian Westenhaus撰写，通过 新能源与燃料

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