LC 的一些研究人员 美国雪城大学史密斯工程与计算机科学学院目前正在开展这一领域的研究。 目前，他们正在测试自己开发的主动风流智能控制系统。 该系统的基本出发点是根据表面测量来估计叶片表面的风流状况，然后将这些信息传输到智能控制器，对叶片进行实时调整，以控制气流并提高整体效率 的风力涡轮机系统。 这还有可能减少由流动分离引起的过度噪音和叶片振动。

  参与该研究的研究人员包括王冠南（英文译者）、巴斯曼·哈迪迪（Basman Hadidi）和马克·格劳泽（Mark Glauzer）。 他们完成的初步模拟结果表明，气流控制应用于叶片半径1/2以外的外侧板。 在风机额定输出功率相同的情况下，可以显着提高风机的整体工作范围； 也就是说，在相同的工作范围内，可以适当提高风机的额定输出功率。

  研究人员认为，采用气流控制后，在相同额定功率输出的情况下，风力发电机的运行范围可有效增加80%； 或者在工作范围不变的情况下，将额定输出功率增加20%。 他们说最好的气流控制点是外叶片延伸超过半径一半的地方。

  利用雪城大学的新型消声风洞设施，研究人员还分析和了解特定的叶片形状，以确定在气流极其不稳定的环境中，当气流正确控制时，不同形状的叶片将如何表现。 具有升力和阻力特性。 此外，研究人员将使用无回声风洞来评估和测量气流控制对风力涡轮机噪声频谱的影响。

  明尼苏达大学风能联盟由美国能源部支持，专门从事风能相关研究。 雪城大学的主动风流智能控制系统研究是联盟整体工作的有机组成部分。 机械和航空航天工程教授格劳泽表示，他很高兴能够加入明尼苏达大学领导的世界级风能研究联盟。 这是将气流智能控制系统的专业知识引入可再生能源领域的绝佳机会。 好机会。

  当雪城大学的研究人员正在研究风力涡轮机的智能气流控制系统时，明尼苏达大学的研究人员正在研究另一个影响风能效率的问题，即风阻。 他们在风力涡轮机叶片上挖了许多微小的凹槽，看看是否可以减少风阻。 沟槽分布在叶片表面的外层，沟槽体很浅（仅40～225微米），人眼无法看到。 研究人员通过对发电量为2.5兆瓦的风力发电机叶片表面进行风洞试验和计算机模拟，研究了不同凹槽形状和凹槽方向的影响。 研究人员Roger Arnd等人认为，肋状V形凹槽将能够使风力涡轮机的效率提高3%。

  在近日举行的美国物理学会流体动力学分会会议上，来自雪城大学和明尼苏达大学的研究人员介绍了他们的研究成果。