産業用風力タービンを想像する場合、技術的には水平軸風力タービン (HAWT) として知られる風車の設計を思い浮かべるでしょう。しかし、穀物を粉砕するために 8 世紀頃に中東で開発された最初の風力タービンは、垂直軸風力タービン (VAWT) でした。つまり、風力に対して平行ではなく垂直に回転しました。

VAWT は回転速度が遅いため、HAWT よりも騒音が少なく、より高いパフォーマンスを実現します。風つまり、陸上と海上の両方で同じ出力を得るのに必要なスペースが少なくなります。ブレードは野生動物にも優しいものになっています。ブレードは上から切り落とすのではなく横に回転するため、鳥が避けやすいのです。

これらの利点があるにもかかわらず、VAWT が今日の風力エネルギー市場にほとんど存在しないのはなぜでしょうか?工学部非定常流診断研究室 (UNFOLD) の研究者であるセバスチャン・ル・フエスト氏が説明するように、これは結局のところ工学的な問題である空気流制御の問題であり、センサー技術を組み合わせることで解決できると考えています。そして機械学習。

ある論文で出版されたでネイチャーコミュニケーションズ, Le Fouest 氏と UNFOLD 責任者の Karen Mulleners 氏は、タービン効率の 200% 向上と構造を脅かす振動の 77% 削減を達成する、VAWT ブレードの 2 つの最適なピッチ プロファイルについて説明しています。

「私たちの研究は、私たちの知る限り、VAWT ブレードの最適なピッチを決定する遺伝的学習アルゴリズムの最初の実験的応用を表しています」と Le Fouest 氏は言います。

アキレス腱を有利に変える

ル・フエスト氏は、欧州の風力エネルギーの設置容量は年間19ギガワットずつ増加しているが、国連の2050年の二酸化炭素排出目標を達成するには、この数字を30ギガワットに近づける必要があると説明する。

「これを達成するための障壁は財政的なものではなく、社会的、立法的なものです。風力タービンはその大きさと騒音のせいで、一般の人々の受け入れが非常に低いのです」と彼は言います。

この点での利点にもかかわらず、VAWT には重大な欠点があります。つまり、VAWT は中程度の継続的な空気流でのみ適切に機能します。回転軸が垂直であるということは、風に対してブレードの向きが常に変化していることを意味します。

強い突風は気流と翼の間の角度を増加させ、動的失速と呼ばれる現象で渦を形成します。これらの渦により、ブレードが耐えられない一時的な構造負荷が生じます。

この突風に対する抵抗力の欠如に対処するために、研究者らは作動ブレードシャフトにセンサーを取り付け、ブレードシャフトに作用する空気力を測定した。ブレードを異なる角度、速度、振幅で前後にピッチングすることで、一連の「ピッチプロファイル」を生成しました。次に、コンピュータを使用して遺伝的アルゴリズムを実行し、3,500 回以上の実験を繰り返しました。進化のプロセスのように、アルゴリズムは最も効率的で堅牢なピッチ プロファイルを選択し、それらの特性を再結合して新しく改良された「子孫」を生成します。

このアプローチにより、研究者は、大幅な強化に貢献する 2 つのピッチ プロファイル シリーズを特定できるだけでなく、タービン効率性と堅牢性だけでなく、VAWT の最大の弱点を強みに変えることもできます。

「動的失速（風力タービンを破壊するのと同じ現象）は、小規模では実際にブレードを前方に推進させることができます。ここでは、ブレードのピッチを前方に向けて電力を生成することで、動的失速を実際に有利に利用しています」とル・フエスト氏は説明する。

「ほとんどの風力タービンは、ブレードによって生成される力を上向きに傾けており、回転には役立っていません。その角度を変えると、より小さな渦が形成されるだけでなく、同時に適切なタイミングで渦が押しのけられ、その結果、第 2 の出力領域が生まれます。」風下で生産しています。」

この論文はル・フーエストの博士号を表します。UNFOLDラボで働いています。現在、彼は概念実証の VAWT を構築する予定です。目標は、屋外に設置して、現実世界の状況にリアルタイムで反応するかどうかをテストできるようにすることです。

「この気流制御方法により、効率的で信頼性の高い VAWT 技術が成熟し、最終的に商用化されることを期待しています」と Le Fouest 氏は述べています。