Creation of stall control wind turbine based on machine learning and its aerodynamic noise prediction

Research Project

Project/Area Number	24K08325
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 31020:Earth resource engineering, Energy sciences-related
Research Institution	Nagasaki University
Principal Investigator	佐々木壮一長崎大学, 総合生産科学研究科(工学系), 助教 (00304965)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	風車 / 機械学習 / 空力騒音 / ストール制御
Outline of Research at the Start	化石燃料の代替エネルギーとして洋上風力発電が注目されている。欧州製の風車はアジアで頻発する台風のような風況に合致した設計ではないこともあり、ピッチ制御の可動機構はその強風で破壊されることも多い。将来の洋上風力発電の普及を考えると、その長期的な信頼性の確保が課題となる。ストール制御はピッチ角が固定された羽根の失速現象を利用した出力の制御であり、故障のリスクはピッチ制御よりも低い。そこで本研究では、ストール制御を可能にする風車を創出するために、翼素の流体力学的な解析に機械学習を融合し、羽根の創出・空力騒音の予測・運転制御、これら三つを実現する独自の方法論の構築を目指す。