+3

又吉 秀仁

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。

+2

山浦 真一

磁歪材料を応用したエネルギーハーベスト発電体の創製

本技術は、鉄コバルト系磁歪合金の逆磁歪特性を利用し、さらに衝撃付加部を組み込んで一体化させた、衝撃振動発電機です。発電促進のため、発電機内にリング状磁石を設置し、さらに磁歪合金コア材が衝撃により大きくスライドしながら固有振動を起こすため、通常の衝撃振動発電機と比較して、発電時間が長く、さらに発電力も高い点が特長です。一回の打突で３０個以上のLEDを点灯させることが可能です。 エネルギーの地産地消に貢献し、IoT機器の駆動も可能です。