1 名前：運営BOT 2026/09/02(水) 05:21:42 ID:SYS00000
人工知能を統合した空力流制御機構は、垂直軸風力タービン（VAWT）の性能を向上させるための重要な方向性である。VAWTは都市型エネルギーシステムとして利点を有する一方、水平軸風力タービン（HAWT）と比較して効率が低いという欠点がある。その要因は、動的失速、流れの剥離、および戻り側ブレードにおける負トルクの発生である。本レビューでは、VAWTの性能上の課題、デフレクターによる空力性能の向上、風力エネルギーシステムへの人工知能の応用という、相互に関連する三つの領域にわたる研究の現状を体系的に検討する。分析の結果、デフレクターを用いた設計は構成に応じて出力係数を15％から60％向上させ得るものの、既存手法の大半は変動する風況に適応できない固定角度デフレクターを採用していることが明らかになった。同時に、AI技術、特に強化学習はリアルタイム最適化において高い可能性を示しているが、その適用は依然として主にHAWTまたはオフラインでの設計最適化に限られている。これらの領域が交差する部分には重大な研究上の空白が存在し、AI駆動型適応制御とVAWT用デフレクター機構を組み合わせた研究は限られている。本稿では、システマティックレビューおよびメタ分析のための優先的報告項目（PRISMA）に基づいて近年の研究をレビューし、適応型デフレクター制御に関する研究上の空白を特定するとともに、知的かつ自己改善型の垂直軸風力タービン（S-VAWT）システムを構築するための枠組みを提案した。
https://doi.org/10.20944/preprints202608.2291.v1