全额资助博士项目：风力涡轮机降水响应控制研究

项目介绍 兰卡斯特大学（Lancaster University）工程学院现招收全额资助博士生（涵盖英国学费及生活津贴），由Sergio Campobasso博士和James Taylor教授共同指导。本项目由EPSRC联合资助，并获得国际合作研究网络支持，旨在开发并优化一种新型风力涡轮机控制方法，通过感知和响应气象条件，最大限度地减少叶片侵蚀并提高风力涡轮机发电量。本博士生项目面向工程、物理、数学或密切相关STEM学科的合适毕业生。

研究背景 风力涡轮机叶片长度（目前超过100米）和叶尖速度（目前超过100米/秒）的持续增长，由于叶片与雨滴和/或冰雹的高速碰撞，加剧了叶片前缘侵蚀问题。由此产生的表面退化降低了叶片的空气动力学性能，导致显著的功率和年发电量损失。修复叶片前缘侵蚀损伤会增加运维频率和成本，这在海上运营中尤为突出。减少整体年发电量损失和运维成本以加速海上风电发展是本博士项目的主要目标。

研究内容 本研究将推动大气降水响应控制概念的研究并向实际部署迈进，这是一种旨在最大限度减少固定底座和漂浮式海上风力涡轮机叶片前缘侵蚀的涡轮机控制方法。本项目将首次开展以下研究： A）利用机器学习加速优化，研究并优化多层级降水响应控制运行策略，确定降水响应控制的风速和降雨率激活阈值，以优化叶片维护频率、叶片前缘侵蚀导致的年发电量损失与速度限制导致的年发电量损失之间的权衡； B）探索并评估固定底座和漂浮式海上风力涡轮机的降水响应控制实际应用，旨在识别并解决当前未知的运行约束，特别是漂浮式涡轮机情况下，转子速度和叶片桨距角的突然变化可能危及漂浮系统的稳定性和结构完整性。

学习与培训 本博士项目提供将前沿研究与实际工业影响相结合的独特机会。您将接受以下方面的培训并发展实践专长： • 数字孪生开发与验证 • 固定底座和漂浮式涡轮机控制、空气动力学和波浪-结构相互作用基础 • 控制工程和计算机编程基础 • 用于问题降维、多目标优化和不确定性分析的机器学习 • 与国际工业和学术研究团队协作

项目将从熟悉降水响应控制基础、气象数据集和叶片前缘侵蚀分析方法开始。随后将采用多学科数值优化和现有及规划中风场场址的长期气象数据测量时间序列，探索采用多级速度限制的降水响应控制推广方案，并利用不确定性分析评估结果对数据和模型可能不准确的敏感性。陆上场址包括兰卡斯特Hazelrigg（ hosting兰卡斯特大学2.3兆瓦涡轮机和英国气象局气象站），项目中将完善并使用该涡轮机的现有数字孪生模型。海上场址包括两个北海场址，其中一个 hosting大型Orsted风电场。

申请要求 • 工程、物理、数学或密切相关STEM学科背景 • 本科成绩需达到2:1或同等水平 • 欢迎所有族裔背景的候选人申请

资助信息 本项目由UKRI/EPSRC资助。资助涵盖英国学生的学费以及3.5年的标准免税EPSRC生活津贴。非英国候选人亦可申请，如录取，需自行支付海外学费与英国学费之间的差额，该差额不在本奖学金覆盖范围内。

联系方式 非正式咨询请联系Sergio Campobasso博士（m.s.campobasso@lancaster.ac.uk）或James Taylor教授（c.taylor@lancaster.ac.uk）。有意申请者请将个人简历连同说明个人背景及本项目适合性的个人陈述/求职信发送至Sergio Campobasso博士。

其他信息 成功候选人宜于2026年10月开始本项目。