第一章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)概述第二章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)性能分析第三章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的尾流效應(yīng)研究第四章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)第五章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體優(yōu)化設(shè)計(jì)方法第六章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)未來趨勢01第一章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)概述風(fēng)力發(fā)電的全球能源轉(zhuǎn)型背景全球能源危機(jī)與氣候變化加劇，可再生能源占比逐年提升。以中國為例，2023年風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)3.7億千瓦，占全球總量的三分之一，年發(fā)電量約1200TWh，相當(dāng)于減少碳排放4億噸。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)直接影響風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率，優(yōu)化設(shè)計(jì)可提升15%-20%的發(fā)電量，對實(shí)現(xiàn)"雙碳"目標(biāo)至關(guān)重要。例如，長白山風(fēng)電場某5MW風(fēng)機(jī)在氣流湍流強(qiáng)度0.15的條件下，原設(shè)計(jì)葉片效率為85%，優(yōu)化后提升至92%，年發(fā)電量增加約3000MWh。這種效率的提升不僅依賴于葉片設(shè)計(jì)，還需要考慮整個(gè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)性能優(yōu)化。流體力學(xué)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)雷諾數(shù)馬赫數(shù)湍流模型影響邊界層流動(dòng)特性可按不可壓縮流體處理LES適用于葉片尾流區(qū)，RANS適用于全流場計(jì)算現(xiàn)有設(shè)計(jì)的工程挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向尾流損失典型風(fēng)機(jī)尾流擴(kuò)散損失達(dá)30%氣動(dòng)彈性耦合導(dǎo)致的疲勞損傷某1.5MW風(fēng)機(jī)葉片壽命僅3.5年變槳系統(tǒng)響應(yīng)延遲風(fēng)速突變時(shí)能量損失超10%研究方法論與工具鏈物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)CFD仿真數(shù)字孿生技術(shù)NREL2m×3m風(fēng)洞已測試超200種葉片模型物理實(shí)驗(yàn)可驗(yàn)證CFD仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)可精確測量葉片的氣動(dòng)性能參數(shù)ANSYSCFX計(jì)算精度達(dá)±3%CFD仿真可模擬不同工況下的氣動(dòng)性能CFD仿真可優(yōu)化葉片設(shè)計(jì)參數(shù)某項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)葉片健康監(jiān)測精度0.01m數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)字孿生技術(shù)可預(yù)測風(fēng)機(jī)故障第一章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)在現(xiàn)代能源轉(zhuǎn)型中的重要性。優(yōu)化設(shè)計(jì)不僅依賴于先進(jìn)的計(jì)算工具，還需要結(jié)合物理實(shí)驗(yàn)和數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)氣動(dòng)性能的全面提升。這些技術(shù)手段的應(yīng)用將顯著提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電效率，為可再生能源的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。02第二章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)性能分析風(fēng)速剖面與湍流對性能的影響風(fēng)速剖面模型對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)性能分析至關(guān)重要。不同的風(fēng)速剖面模型適用于不同的風(fēng)電場環(huán)境。例如，對數(shù)律模型適用于陸上風(fēng)電場，而指數(shù)律模型適用于海上風(fēng)電場。湍流對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能影響顯著，尤其是湍流強(qiáng)度較大的風(fēng)電場。某海上風(fēng)電場實(shí)測湍流積分尺度達(dá)15m，遠(yuǎn)超陸上7m的典型值。在實(shí)際工程中，需要根據(jù)風(fēng)電場的具體環(huán)境選擇合適的湍流模型，并進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵維度葉片型線設(shè)計(jì)扭角分布夾角優(yōu)化NACA系列葉片的幾何參數(shù)化前緣12°/后緣25°的典型分布葉尖間隙控制（<15cm）可減少15%的尾流損失氣動(dòng)設(shè)計(jì)驗(yàn)證案例CFD仿真驗(yàn)證某6MW風(fēng)機(jī)在CFD驗(yàn)證中，葉片壓力分布偏差控制在5%以內(nèi)物理風(fēng)洞測試某5MW風(fēng)機(jī)在NREL風(fēng)洞中測試，氣動(dòng)效率提升12%數(shù)據(jù)對比分析優(yōu)化前后的升阻系數(shù)變化對比氣動(dòng)性能分析方法CFD仿真物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集與分析ANSYSFluent用于模擬風(fēng)場分布STAR-CCM+用于復(fù)雜流場計(jì)算CFD仿真可優(yōu)化葉片設(shè)計(jì)參數(shù)NREL風(fēng)洞用于測試葉片氣動(dòng)性能物理實(shí)驗(yàn)可驗(yàn)證CFD仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)可精確測量葉片的氣動(dòng)性能參數(shù)風(fēng)速儀、壓力傳感器用于數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)場變化數(shù)據(jù)分析可優(yōu)化風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)第二章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到風(fēng)速剖面與湍流對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)性能影響顯著。葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)涉及多個(gè)關(guān)鍵維度，包括葉片型線、扭角分布和夾角優(yōu)化等。氣動(dòng)設(shè)計(jì)驗(yàn)證是確保設(shè)計(jì)效果的重要環(huán)節(jié)，通過CFD仿真和物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)，可以精確測量葉片的氣動(dòng)性能參數(shù)。氣動(dòng)性能分析是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)，通過CFD仿真、物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)采集與分析，可以優(yōu)化風(fēng)機(jī)設(shè)計(jì)，提升發(fā)電效率。03第三章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的尾流效應(yīng)研究尾流擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型尾流擴(kuò)散是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題。尾流擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型可以幫助我們更好地理解尾流擴(kuò)散的過程，從而優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局。常見的尾流擴(kuò)散模型包括Jensen模型和Ainslie模型。Jensen模型適用于均勻來流的風(fēng)電場，而Ainslie模型適用于非均勻來流的風(fēng)電場。在實(shí)際工程中，需要根據(jù)風(fēng)電場的具體環(huán)境選擇合適的尾流擴(kuò)散模型。多風(fēng)機(jī)尾流交互機(jī)制相對速度模型旋轉(zhuǎn)尾流效應(yīng)尾流抑制技術(shù)計(jì)算下游風(fēng)機(jī)受影響的精確公式偏航角對尾流軌跡的影響偏航/變槳聯(lián)合控制可減少尾流損失尾流抑制技術(shù)應(yīng)用案例偏航調(diào)節(jié)技術(shù)某海上風(fēng)電場采用偏航調(diào)節(jié)技術(shù)，使尾流損失降低18%相位差調(diào)節(jié)技術(shù)某陸上風(fēng)電場采用相位差調(diào)節(jié)技術(shù)，使尾流損失降低15%風(fēng)機(jī)陣列優(yōu)化布局某風(fēng)電場通過優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局，使尾流損失降低10%尾流效應(yīng)研究方法CFD仿真物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)激光雷達(dá)測量ANSYSFluent用于模擬尾流擴(kuò)散CFD仿真可優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局CFD仿真可預(yù)測尾流對下游風(fēng)機(jī)的影響NREL風(fēng)洞用于測試尾流擴(kuò)散物理實(shí)驗(yàn)可驗(yàn)證CFD仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)可精確測量尾流的擴(kuò)散過程激光雷達(dá)用于測量尾流分布激光雷達(dá)可實(shí)時(shí)監(jiān)測尾流變化激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可用于優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局第三章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到尾流擴(kuò)散是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題。常見的尾流擴(kuò)散模型包括Jensen模型和Ainslie模型。多風(fēng)機(jī)尾流交互是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題，通過相對速度模型和旋轉(zhuǎn)尾流效應(yīng)，可以更好地理解尾流對下游風(fēng)機(jī)的影響。尾流抑制技術(shù)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題，通過偏航調(diào)節(jié)技術(shù)、相位差調(diào)節(jié)技術(shù)和風(fēng)機(jī)陣列優(yōu)化布局，可以減少尾流損失。尾流效應(yīng)研究是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組設(shè)計(jì)的重要環(huán)節(jié)，通過CFD仿真、物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和激光雷達(dá)測量，可以優(yōu)化風(fēng)機(jī)布局，減少尾流損失，提升發(fā)電效率。04第四章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)氣動(dòng)彈性耦合機(jī)理氣動(dòng)彈性耦合是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的另一個(gè)重要研究課題。氣動(dòng)彈性耦合是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)載荷與結(jié)構(gòu)振動(dòng)之間的相互作用。氣動(dòng)彈性耦合會(huì)導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)響應(yīng)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致葉片顫振甚至斷裂。因此，氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性至關(guān)重要。氣動(dòng)彈性耦合的機(jī)理包括顫振、抖振和渦激振動(dòng)等。顫振是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)頻率與風(fēng)速之間存在共振關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致葉片振動(dòng)幅值迅速增大。抖振是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)頻率與風(fēng)速之間存在非共振關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致葉片振動(dòng)幅值周期性變化。渦激振動(dòng)是指風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)頻率與風(fēng)速之間存在關(guān)系，會(huì)導(dǎo)致葉片振動(dòng)幅值迅速增大。風(fēng)致振動(dòng)抑制技術(shù)被動(dòng)控制主動(dòng)控制氣動(dòng)彈性優(yōu)化質(zhì)量分布優(yōu)化可減少振動(dòng)變槳系統(tǒng)可抑制振動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)可減少振動(dòng)氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)案例質(zhì)量分布優(yōu)化某5MW風(fēng)機(jī)通過優(yōu)化質(zhì)量分布，使振動(dòng)幅值減少20%變槳系統(tǒng)某6MW風(fēng)機(jī)采用主動(dòng)變槳系統(tǒng)，使振動(dòng)幅值減少25%氣動(dòng)彈性優(yōu)化某7MW風(fēng)機(jī)通過氣動(dòng)彈性優(yōu)化，使振動(dòng)幅值減少30%氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)方法CFD仿真物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)振動(dòng)測試ANSYSFluent用于模擬氣動(dòng)彈性耦合CFD仿真可優(yōu)化氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)參數(shù)CFD仿真可預(yù)測風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)響應(yīng)NREL風(fēng)洞用于測試氣動(dòng)彈性性能物理實(shí)驗(yàn)可驗(yàn)證CFD仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)可精確測量風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)響應(yīng)振動(dòng)測試用于測量風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)響應(yīng)振動(dòng)測試可優(yōu)化氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)參數(shù)振動(dòng)測試可驗(yàn)證氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)的有效性第四章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到氣動(dòng)彈性耦合是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的另一個(gè)重要研究課題。氣動(dòng)彈性耦合會(huì)導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)響應(yīng)，嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致葉片顫振甚至斷裂。風(fēng)致振動(dòng)抑制技術(shù)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題，通過被動(dòng)控制、主動(dòng)控制和氣動(dòng)彈性優(yōu)化，可以減少振動(dòng)。氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題，通過CFD仿真、物理風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和振動(dòng)測試，可以優(yōu)化氣動(dòng)彈性設(shè)計(jì)參數(shù)，減少振動(dòng)，提升發(fā)電效率。05第五章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體優(yōu)化設(shè)計(jì)方法優(yōu)化設(shè)計(jì)流程與工具鏈優(yōu)化設(shè)計(jì)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體優(yōu)化設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題。優(yōu)化設(shè)計(jì)的目標(biāo)是找到一組設(shè)計(jì)參數(shù)，使得風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能達(dá)到最優(yōu)。優(yōu)化設(shè)計(jì)的流程包括設(shè)計(jì)參數(shù)的確定、優(yōu)化算法的選擇、優(yōu)化目標(biāo)的設(shè)定和優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證等步驟。優(yōu)化設(shè)計(jì)的工具鏈包括設(shè)計(jì)軟件、仿真軟件和數(shù)據(jù)分析軟件等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法包括遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的工具鏈包括ANSYSOptimize、MATLABOptimizationToolbox和Python的SciPy庫等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用案例包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的葉片設(shè)計(jì)、機(jī)艙設(shè)計(jì)和塔筒設(shè)計(jì)等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的效益包括提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能、降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的成本和縮短風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的研發(fā)周期等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)包括設(shè)計(jì)參數(shù)的確定、優(yōu)化算法的選擇和優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的未來趨勢包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的應(yīng)用。基于仿真的多目標(biāo)優(yōu)化多目標(biāo)優(yōu)化優(yōu)化算法優(yōu)化結(jié)果考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)選擇合適的優(yōu)化算法驗(yàn)證優(yōu)化結(jié)果的可行性仿生設(shè)計(jì)在葉片中的應(yīng)用紅隼翅膀模仿紅隼翅膀設(shè)計(jì)葉片仿生葉片仿生葉片效率提升18%仿生設(shè)計(jì)仿生設(shè)計(jì)可提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能優(yōu)化設(shè)計(jì)方法遺傳算法粒子群算法模擬退火算法遺傳算法是一種基于自然選擇的優(yōu)化算法遺傳算法可找到全局最優(yōu)解遺傳算法適用于復(fù)雜優(yōu)化問題粒子群算法是一種基于群體智能的優(yōu)化算法粒子群算法可找到全局最優(yōu)解粒子群算法適用于復(fù)雜優(yōu)化問題模擬退火算法是一種基于熱力學(xué)的優(yōu)化算法模擬退火算法可找到全局最優(yōu)解模擬退火算法適用于復(fù)雜優(yōu)化問題第五章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到優(yōu)化設(shè)計(jì)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體優(yōu)化設(shè)計(jì)中一個(gè)重要的研究課題。優(yōu)化設(shè)計(jì)的流程包括設(shè)計(jì)參數(shù)的確定、優(yōu)化算法的選擇、優(yōu)化目標(biāo)的設(shè)定和優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證等步驟。優(yōu)化設(shè)計(jì)的工具鏈包括設(shè)計(jì)軟件、仿真軟件和數(shù)據(jù)分析軟件等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的方法包括遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的應(yīng)用案例包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的葉片設(shè)計(jì)、機(jī)艙設(shè)計(jì)和塔筒設(shè)計(jì)等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的效益包括提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能、降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的成本和縮短風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的研發(fā)周期等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)包括設(shè)計(jì)參數(shù)的確定、優(yōu)化算法的選擇和優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證等。優(yōu)化設(shè)計(jì)的未來趨勢包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的應(yīng)用。06第六章風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)未來趨勢數(shù)字孿生技術(shù)在水力設(shè)計(jì)中的應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)在水力設(shè)計(jì)中的應(yīng)用是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)未來趨勢中一個(gè)重要的研究課題。數(shù)字孿生技術(shù)通過建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的物理模型和數(shù)學(xué)模型，可以實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測。數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用案例包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能監(jiān)控、故障預(yù)測和優(yōu)化設(shè)計(jì)等。數(shù)字孿生技術(shù)的優(yōu)勢包括提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性、降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)維成本和提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的發(fā)電效率等。數(shù)字孿生技術(shù)的挑戰(zhàn)包括模型精度、數(shù)據(jù)采集和系統(tǒng)復(fù)雜性等。數(shù)字孿生技術(shù)的未來趨勢包括云計(jì)算、邊緣計(jì)算和人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用。新型葉片材料的發(fā)展碳纖維復(fù)合材料金屬基復(fù)合材料新型材料應(yīng)用碳纖維復(fù)合材料葉片使重量下降25%金屬基復(fù)合材料具有更高的強(qiáng)度和剛度新型材料可提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能智能控制系統(tǒng)的前沿技術(shù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化變槳策略深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)速智能控制系統(tǒng)智能控制系統(tǒng)可提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能可持續(xù)發(fā)展設(shè)計(jì)材料回收綠色設(shè)計(jì)生命周期設(shè)計(jì)碳纖維復(fù)合材料可回收率>85%金屬材料可回收率>90%綠色設(shè)計(jì)可減少風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的碳足跡綠色設(shè)計(jì)可提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能生命周期設(shè)計(jì)可優(yōu)化風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的全生命周期性能生命周期設(shè)計(jì)可降低風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)維成本第六章總結(jié)通過本章的學(xué)習(xí)，我們了解到數(shù)字孿生技術(shù)在水力設(shè)計(jì)中的應(yīng)用是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)未來趨勢中一個(gè)重要的研究課題。數(shù)字孿生技術(shù)通過建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的物理模型和數(shù)學(xué)模型，可以實(shí)現(xiàn)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測。新型葉片材料的發(fā)展是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的流體力學(xué)設(shè)計(jì)未來趨勢中一個(gè)重要的研究課題，碳纖維復(fù)合材料和金屬基復(fù)合材料等新型材料的應(yīng)用可提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的性能。智能控制系統(tǒng)的前沿技術(shù)是風(fēng)力發(fā)