风能是人们所看好的、发展前景相当可观的可再生能源。然而，风能也面临着利用率或效率方面的问题，导致此问题的因素在于风能自身存在的易变性。在风速稳定的情况下，风力发电机的空气动力性能表现极佳。然而，在遇到阵风、湍流和风剪流时，风力发电机叶片的效率则会出现降低情况。对此，科学家在不断努力，帮助大型风力发电机组在不同风力条件下提高风能的利用率。
智能控制系统可大大提高风能利用率
美国雪城大学L.C.史密斯工程和计算机学院部分研究人员正在进行这方面的研究工作。目前，他们正在测试自己开发的主动式风流动智能控制系统。该系统的基本出发点是根据表面测量而估算流过叶片表面风的状况，然后将此信息传递给智能控制器，以便对叶片采取实时调整控制气流和提高风力发电机系统的整体效率。此举还有可能降低因流动分离而产生的过度噪音和叶片振动。
参与研究的人员包括王冠南（英译）、巴斯曼·哈迪迪和马克·格劳泽尔，他们完成的初期仿真结果显示，对叶片1/2半径以外的外侧板施以气流控制，能在风力发电机额定功率输出相同的情况下，显著地增大风力发电机整体工作范围；或者说，在相同的工作范围，可适当地提高风力发电机的额定输出功率。
研究人员认为，在采用气流控制后，风力发电机的工作范围可以有效地提高80%，额定功率输出不变；或者将额定输出功率增加20%，工作范围保持不变。他们表示，最佳的气流控制部位为叶片外侧板超出半径一半的位置。
借助雪城大学新落成的无回声风洞设施，研究人员同时还在分析和了解特定的叶片形状，以决定在气流极其不稳定的环境下，不同形状的叶片在受到适当气流控制时，其所具有的升力和阻力特性。此外，研究人员还将利用无回声风洞来评估和测量气流控制对风力发电机噪声频谱的影响。
美国能源部支持的明尼苏达大学风能联盟专门从事与风能相关的研究，雪城大学的主动风流动智能控制系统研究属于联盟整体工作的组成部分。身为机械和航空工程教授的格劳泽尔表示，很高兴能参与明尼苏达大学牵头的具有世界水平的风能研究联盟，这是将在气流智能控制系统方面的专业知识用于可再生能源领域的极好机会。
排骨状V形槽能将效率提高3%
在雪城大学研究人员研究风力发电机气流智能控制系统的同时，明尼苏达大学的科研人员则在研究影响风能效率的另外一个问题，那就是风阻。他们在风力发电机叶片上开凿许多细小的凹槽了解是否能够减少风阻。凹槽分布在叶片表面外层上，槽身十分浅（只有40至225微米），人眼根本看不出来。通过对发电能力为2.5兆瓦的风力发电机叶片表面进行风洞试验以及计算机模拟，研究人员研究了不同凹槽形状和凹槽走向的效果。研究人员罗格·阿恩德等人相信，排骨状V形槽将能够将风力发电机的效率提高3%。
在不久前举行的美国物理学会流体力学分部会议上，雪城大学和明尼苏达大学的研究人员分别介绍了他们的研究情况。
