機械学習を用いた最適動作による高効率な風力発電システム
大きな慣性モーメントを有する風車は、風速変動が大きい風況において、回転速度を迅速に制御することが難しく、発電出力は最大で40%以上減少する。これに対し、当研究室では高効率化に有効な回転速度維持制御法において、風速変動と風力発電システムの動作特性を機械学習により明確にし、風車制御システムに反映させることで、様々な風車タイプや風況に適用可能な高効率風力発電システムを考案した。
地球温暖化に伴う気候変動を解決するためには、熱エネルギーを効率的に使用して、物質から放出される排熱を抑制することが重要です。二酸化バナジウムは、温度上昇に伴い赤外線透過率が顕著に減少する反面、反射率は向上する性質(サーモクロミズム)を利用した赤外線放射抑制機能材料です。本研究では、ナノスケールモスアイ構造を有する二酸化バナジウム薄膜に着目し、「電気的駆動力なしに直接的に光スイッチング機能」をもつ赤外線スマートウィンドウの開発を実施しています。
論文
「ナノスケール多孔質モスアイ構造を有する酸化バナジウム薄膜の結晶性及び光学特性評価」(2020)『日本赤外線学会誌』 30 ( 1 ) p.76-82.
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