全新的演算方式使風力發電效率更佳 - 科技報導

近年來全球各地致力於發展再生能源，其中常見的是利用太陽能轉換為電能，其轉換效率最高達25％。

相較於太陽能板，風力發電的能源轉換效率則可以達到45％，這也使得風力發電 ... 網頁 首頁 科學月刊/科技報導新網站 科學月刊粉絲專頁 全新的演算方式使風力發電效率更佳 【本刊訊】隨著大眾對於能源的需求急遽增加，來自美國賓州大學（PennStateBehrend）及伊朗大不利茲大學（UniversityofTabriz）的研究團隊近日發表在JournalofCleanerProduction的研究中，設計出一種全新的演算法，可以提升風電發力場的能源轉換，為使用者創造更多再生能源。

近年來全球各地致力於發展再生能源，其中常見的是利用太陽能轉換為電能，其轉換效率最高達25％。

相較於太陽能板，風力發電的能源轉換效率則可以達到45％，這也使得風力發電成為極具潛力的再生能源發電選項。

而雖然風力發電的效率不錯，但如果各臺風力渦輪機的配置不當，則可能導致整體發電廠的能源轉換效率降低。

一般來說，在建構及配置風力渦輪機時，工程師並不會都將所有機組設置在風速最高的地區，因為各臺渦輪機間的距離也相當重要。

通常渦輪機會產生降低風速的阻力，造成第一臺渦輪機後面的機臺無法得到足夠的風速。

為建構發電更有效率的發電場，設計師必須將所有可能影響渦輪與風速的條件考量在內，其中包括土地面積、地理條件、渦輪機臺數量、當地植被數量、氣象條件、建造成本及其他的相關條件。

研究人員表示，即使借助數學演算法，要找到能平衡所有因素的最佳設計是非常困難的。

而近日研究團隊注意到一種新的方法，稱為「基於生物地理學優化方式（biogeographical-basedoptimization）」，以下簡稱BBO。

BBO最初是於2008年由科學家藉由自然界動物行為所建立的一種演算法，BBO根據動物們根據自身需求，充分利用周遭環境分配棲地。

透過這種動物行為模擬並創建演算法，研究人員利用BBO找出環境中物體最佳的分佈方式，並用此方式建造更為有效的風力發電場。

研究人員表示，一般的分析方法需要大量的計算與消耗，而BBO可以將其提供最小化的運算方式並找出最好的結果，以降低計算與建造的成本。

透過整合相關數據，如氣象紀錄和製造商等相關訊息，研究人員能夠使用BBO對設計進行優化，並找出在不同地點所適合的發電廠配置與佈局，幫助各地的設計師與工程師能更有效地利用土地，產生出更多的能源，以滿足未來消費者對於能源的需求。

研究人員表示，為了能夠逐漸取代不環保的石化發電燃料，透過這項新的演算法使未來的風力發電場能夠有效率地使用風能，創造出乾淨且高效能的能源。

新聞來源 SoheilPouraltafi-kheljanetal.,Optimaldesignofwindfarmlayoutusingabiogeographicalbasedoptimizationalgorithm,JournalofCleanerProduction,2018. 張貼者： 科學月刊／科技報導 標籤： 201812-444期, 產官學研 沒有留言: 張貼留言 較新的文章 較舊的文章 首頁 訂閱： 張貼留言(Atom) 網站啟事 科技報導電子版平台由ISSUU網站提供，瀏覽器的廣告阻擋功能可能會阻擋電子書內容。

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