風(fēng)力機(jī)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化及控制性能分析

張文廣， 白雪劍， 韓 越

(1．華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206；2．華北電力大學(xué) 工業(yè)過(guò)程測(cè)控新技術(shù)與系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206)

風(fēng)力機(jī)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化及控制性能分析

張文廣1， 白雪劍2， 韓 越2

(1．華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206；2．華北電力大學(xué) 工業(yè)過(guò)程測(cè)控新技術(shù)與系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206)

為研究適應(yīng)不同風(fēng)況下的尾緣襟翼最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，以NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)為參考對(duì)象，對(duì)FAST進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，在Matlab/Simulink上搭建了帶尾緣襟翼的風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái)；以11.4 m/s穩(wěn)定風(fēng)為例，綜合考慮尾緣襟翼位置、長(zhǎng)度、占弦比及擺角范圍對(duì)風(fēng)力機(jī)載荷抑制及功率捕獲的影響，提出了基于正交設(shè)計(jì)的大型智能風(fēng)力機(jī)尾緣襟翼的參數(shù)優(yōu)化方法，得到一組最優(yōu)的尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)；研究了標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下尾緣襟翼控制對(duì)風(fēng)力機(jī)動(dòng)態(tài)性能的影響.結(jié)果表明：尾緣襟翼不僅可顯著降低葉片的疲勞載荷、減少變槳機(jī)構(gòu)動(dòng)作，還可有效抑制風(fēng)力機(jī)輸出功率的波動(dòng).

大型水平軸風(fēng)力機(jī)； 尾緣襟翼； 正交設(shè)計(jì)； 載荷抑制； 風(fēng)力發(fā)電控制

隨著風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展，風(fēng)力機(jī)的單機(jī)功率不斷增大，導(dǎo)致葉片尺寸也不斷增加.目前，西門(mén)子7 MW海上風(fēng)力機(jī)組SWT-7.0-154的葉片長(zhǎng)度達(dá)到75 m[1].水平軸風(fēng)力機(jī)的大型化加劇了風(fēng)力機(jī)的疲勞載荷和極限載荷，不僅增加了風(fēng)力機(jī)的制造成本和后期的維護(hù)費(fèi)用，還增大了風(fēng)力機(jī)的控制難度.目前，變槳控制技術(shù)作為應(yīng)用于風(fēng)力機(jī)葉片的主動(dòng)降載技術(shù)，由于其只能改變整個(gè)葉片的迎風(fēng)角，且變槳機(jī)構(gòu)慣性較大，無(wú)法應(yīng)對(duì)大型葉片的局部載荷和極限載荷波動(dòng)[2]，不能滿(mǎn)足大型風(fēng)力機(jī)(尤其是海上風(fēng)力機(jī))的需求.因此，智能葉片的概念應(yīng)運(yùn)而生.通過(guò)主動(dòng)消減氣動(dòng)力引起的不利振動(dòng)，智能葉片能夠減小風(fēng)力機(jī)疲勞載荷和極限載荷，從而降低風(fēng)力機(jī)的維護(hù)費(fèi)用，并提高風(fēng)力機(jī)運(yùn)行的可靠性，進(jìn)而降低風(fēng)力發(fā)電成本[3].目前處于研究階段的主動(dòng)降載技術(shù)中，尾緣襟翼技術(shù)可通過(guò)改變翼型來(lái)改變?nèi)~片的氣動(dòng)性能，具有響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)能力強(qiáng)等特點(diǎn)，因此尾緣襟翼技術(shù)被認(rèn)為是最可行的主動(dòng)降載技術(shù)[4].

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)帶尾緣襟翼的大型風(fēng)力機(jī)智能葉片技術(shù)進(jìn)行了一定程度的研究.Castaignet等[5]在Vestas V27型風(fēng)力機(jī)葉片上安裝了長(zhǎng)為70 cm的尾緣襟翼，并根據(jù)38 min的測(cè)試數(shù)據(jù)得出葉片根部載荷平均減少了14%的結(jié)論.Berg等[6-7]設(shè)計(jì)、制造并測(cè)試了1個(gè)具有主動(dòng)氣動(dòng)載荷控制設(shè)備的風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)子，研究結(jié)果表明尾緣襟翼可有效降低葉片根部的疲勞載荷，但也會(huì)在一定程度上減少風(fēng)力機(jī)的功率捕獲.郝文星等[8]通過(guò)對(duì)柔性尾緣襟翼進(jìn)行參數(shù)化建模，采用數(shù)值模擬方法研究了尾緣襟翼對(duì)翼型整體靜態(tài)與動(dòng)態(tài)氣動(dòng)性能的影響.祖紅亞等[9]以NACA0018為基準(zhǔn)翼型，采用Fluent數(shù)值模擬方法對(duì)比研究了尾緣襟翼相對(duì)長(zhǎng)度對(duì)翼型氣動(dòng)性能的影響.上述研究從理論和實(shí)踐上驗(yàn)證了尾緣襟翼具有改變氣動(dòng)性能、降低葉片載荷的作用.但有關(guān)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)增大降載作用、減小功率損失以及風(fēng)力機(jī)動(dòng)態(tài)性能影響，尚沒(méi)有詳細(xì)的研究和優(yōu)化方法.

筆者通過(guò)改進(jìn)FAST，在Matlab/Simulink上搭建了帶尾緣襟翼的風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái)，以NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)模型為參考對(duì)象，以11.4 m/s穩(wěn)定風(fēng)為例，使用正交設(shè)計(jì)法[10]設(shè)計(jì)了尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化方案，并探究了標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下尾緣襟翼控制對(duì)風(fēng)力機(jī)動(dòng)態(tài)性能的影響.

1 計(jì)算模型

FAST[11]是由美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室(NREL)開(kāi)發(fā)的氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái)，可計(jì)算2葉片或3葉片水平軸風(fēng)力機(jī)的疲勞載荷和極限載荷.

1.1 氣動(dòng)性能計(jì)算模型

利用FAST對(duì)風(fēng)力機(jī)的氣動(dòng)性能進(jìn)行數(shù)值模擬時(shí)，主要采用了葉素動(dòng)量理論模型、動(dòng)態(tài)入流模型及動(dòng)態(tài)失速模型等[11].

葉素動(dòng)量理論模型分為葉素理論模型和動(dòng)量理論模型.葉素理論模型是將葉片沿展向分為有限個(gè)葉素，對(duì)每個(gè)葉素進(jìn)行獨(dú)立的氣動(dòng)性能分析.動(dòng)量理論模型是假設(shè)風(fēng)力機(jī)流場(chǎng)中的流體與外界沒(méi)有能量交換，氣流總能量保持不變，并采用動(dòng)量定理計(jì)算葉輪從風(fēng)能中獲得的機(jī)械能.葉素動(dòng)量理論模型是理想的空氣動(dòng)力學(xué)理論，當(dāng)誘導(dǎo)因子值較大時(shí)需進(jìn)行葛勞渥特修正[12].為了使計(jì)算結(jié)果與實(shí)際風(fēng)力機(jī)的表現(xiàn)更一致，計(jì)算過(guò)程中考慮了斜入流修正和葉尖損失修正，進(jìn)一步提高了靜態(tài)氣動(dòng)性能的計(jì)算精度.

動(dòng)態(tài)入流模型是基于廣義動(dòng)態(tài)尾流理論的氣動(dòng)計(jì)算模型，考慮了流場(chǎng)從變化到穩(wěn)定的短暫延遲時(shí)間[13].相比葉素動(dòng)量理論模型，在葉片攻角快速變化時(shí)，動(dòng)態(tài)入流模型的計(jì)算更加準(zhǔn)確.

動(dòng)態(tài)失速模型是基于Beddoes和Leishman研究的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停紤]了后緣失速、附著流動(dòng)、前緣分離和可壓縮效應(yīng)，且修正了阻力和力矩系數(shù).Beddoes-Leishman動(dòng)態(tài)失速模型可使葉片揮舞方向的振動(dòng)計(jì)算更加準(zhǔn)確[14].

FAST在模擬3葉片水平軸風(fēng)力機(jī)時(shí)考慮了24個(gè)自由度，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確度高[11].全球風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域中德國(guó)勞氏集團(tuán)(GL)風(fēng)能事業(yè)部是世界上公認(rèn)的權(quán)威檢測(cè)認(rèn)證機(jī)構(gòu).2005年GL發(fā)布了對(duì)FAST的檢測(cè)報(bào)告，通過(guò)分析比較FAST與GL的DHAT仿真工具仿真得到的3種不同風(fēng)力機(jī)40個(gè)輸出參數(shù)值，認(rèn)證了FAST是可接受的風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)仿真工具[15].筆者使用的計(jì)算模型是在FAST基礎(chǔ)上搭建的，其計(jì)算及仿真結(jié)果的可信度較高.

1.2 帶尾緣襟翼的風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái)

通過(guò)對(duì)FAST的二次開(kāi)發(fā)，結(jié)合AeroDyn[13]、Turbsim[16]及Xfoil[17]，在Matlab/Simulink上搭建了帶尾緣襟翼的風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái).在該平臺(tái)上，通過(guò)修改Aerodyn輸入文件來(lái)實(shí)現(xiàn)不同尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)下的仿真實(shí)驗(yàn)，具體步驟為：

(1)利用Xfoil設(shè)計(jì)生成指定占弦比和角度的尾緣襟翼翼型，分析其氣動(dòng)性能，并生成翼型氣動(dòng)數(shù)據(jù)文件.

(2)利用Turbsim建立風(fēng)場(chǎng)模型文件.

(3)利用Aerodyn輸入文件調(diào)用風(fēng)場(chǎng)模型文件及尾緣襟翼翼型氣動(dòng)數(shù)據(jù)文件，組成指定長(zhǎng)度、占弦比及位置的尾緣襟翼葉片文件.

(4)利用FAST調(diào)用Aerodyn輸入文件，得到尾緣襟翼葉片的氣動(dòng)力數(shù)據(jù)，計(jì)算分析風(fēng)力機(jī)的動(dòng)態(tài)特性.

(5)在所搭建的帶尾緣襟翼的風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性伺服仿真平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)變槳、變速及尾緣襟翼的閉環(huán)控制.

1.3 NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)

筆者選用的模型為NREL 5 MW 3葉片變速變槳型風(fēng)力機(jī)，其原始葉片總長(zhǎng)為61.5 m，由8種翼型組成[18].為方便正交設(shè)計(jì)，從DU35_A17翼型開(kāi)始，將葉片分為每段長(zhǎng)為2.05 m的葉素，從葉根到葉尖共29段葉素，葉片結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1 NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)的葉片結(jié)構(gòu)

2 正交設(shè)計(jì)與分析

由于因子水平數(shù)較多，實(shí)驗(yàn)規(guī)模過(guò)大，因此難以進(jìn)行全面的仿真實(shí)驗(yàn).正交設(shè)計(jì)是一種可安排多因素實(shí)驗(yàn)、尋求最優(yōu)因子水平組合的高效率實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，具有整齊可比、均勻分散、簡(jiǎn)單易行的優(yōu)點(diǎn)，因此筆者采用正交設(shè)計(jì)方法進(jìn)行尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化.

2.1 正交設(shè)計(jì)

2.1.1 仿真實(shí)驗(yàn)優(yōu)化目標(biāo)

由文獻(xiàn)[7]可知，尾緣襟翼可有效降低葉片載荷，但也會(huì)一定程度上減少風(fēng)力機(jī)的功率捕獲，因此正交設(shè)計(jì)需綜合考慮這兩方面因素.仿真實(shí)驗(yàn)有2個(gè)優(yōu)化目標(biāo)：最大程度增大尾緣襟翼在降低葉片載荷方面的作用；最大程度減小尾緣襟翼對(duì)風(fēng)力機(jī)輸出功率的影響.

2.1.2 仿真實(shí)驗(yàn)指標(biāo)

針對(duì)2個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，確定仿真實(shí)驗(yàn)指標(biāo)如下：

(1)最大程度降低葉片載荷，主要指標(biāo)為葉根揮舞彎矩平均值變化率y1，葉根揮舞彎矩標(biāo)準(zhǔn)偏差變化率y2，葉尖揮舞方向偏移量平均值變化率y3，葉尖揮舞方向偏移量標(biāo)準(zhǔn)偏差變化率y4.

(2)最大程度減小尾緣襟翼對(duì)風(fēng)力機(jī)輸出功率的影響，主要指標(biāo)為高速軸功率平均值變化率y5和高速軸功率標(biāo)準(zhǔn)差變化率y6.

2.1.3 仿真因子與因子水平

仿真因子如下：尾緣襟翼的長(zhǎng)度A、擺角范圍B、占弦比C和位置D.

因子水平如下：長(zhǎng)度為9水平(基準(zhǔn)長(zhǎng)度2.05 m的1～9倍)，擺角范圍為4水平(-5°～5°、-10°～10°、-15°～15°、-20°～20°)，占弦比為10水平(5%、10%、…、50%)和位置為20水平(10～29段葉素).

仿真實(shí)驗(yàn)中，由于因子水平數(shù)較大，不便設(shè)計(jì)單一的正交分析表，因此采用2次正交設(shè)計(jì)來(lái)進(jìn)行優(yōu)化實(shí)驗(yàn).

2.2 第1次正交實(shí)驗(yàn)

2.2.1 正交設(shè)計(jì)

如表1所示，均勻選取因子水平，所需正交設(shè)計(jì)表為L(zhǎng)25(42×52)，可由L25(56)正交表[10]改造得到.正交設(shè)計(jì)表如表2所示.

表1 第1次正交設(shè)計(jì)因子水平表

NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)的額定風(fēng)速為11.4 m/s，因此筆者選用11.4 m/s的穩(wěn)定風(fēng)況進(jìn)行300 s無(wú)尾緣襟翼仿真實(shí)驗(yàn)，考慮到初始階段存在風(fēng)力機(jī)啟機(jī)等不穩(wěn)定過(guò)程，取100～300 s數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，風(fēng)力機(jī)參數(shù)見(jiàn)表3.

根據(jù)表2進(jìn)行25次仿真實(shí)驗(yàn)，取100～300 s數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到25個(gè)葉根揮舞彎矩平均值、葉根揮舞彎矩標(biāo)準(zhǔn)差、葉尖揮舞方向偏移量平均值、葉尖揮舞方向偏移量標(biāo)準(zhǔn)差、高速軸功率平均值和高速軸功率標(biāo)準(zhǔn)差.

(1)

根據(jù)式(1)可得到25次仿真實(shí)驗(yàn)的6組指標(biāo)，即葉根揮舞彎矩平均值變化率y1、葉根揮舞彎矩標(biāo)準(zhǔn)差變化率y2、葉尖揮舞方向偏移量平均值變化率y3、葉尖揮舞方向偏移量標(biāo)準(zhǔn)差變化率y4、高速軸功率平均值變化率y5和高速軸功率標(biāo)準(zhǔn)差變化率y6.表4給出了3組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其余不再贅述.

表2 L25(42×52)正交設(shè)計(jì)表

表3 無(wú)尾緣襟翼時(shí)的風(fēng)力機(jī)參數(shù)

表4 第1次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.2.2 正交分析

根據(jù)正交設(shè)計(jì)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，采用極差分析、方差分析和綜合評(píng)分這3種分析方法來(lái)獲取最優(yōu)因子水平組合.

(1)極差分析

分別對(duì)6組指標(biāo)進(jìn)行極差分析，結(jié)果見(jiàn)表5.由表5可知，因子D最重要，應(yīng)取為26；其次是因子A，應(yīng)取為7；再次是因子B，應(yīng)取為-20°～20°；最后是因子C，應(yīng)取為0.2.極差分析的最優(yōu)因子水平組合為A4B4C2D5.

表5 第1次正交設(shè)計(jì)極差分析結(jié)果

(2)方差分析

分別對(duì)6組指標(biāo)進(jìn)行方差分析，各仿真因子方差分析F比見(jiàn)表6.

表6 第1次正交設(shè)計(jì)方差分析F比

各因子自由度f(wàn)A為3、fB為3、fC為4、fD為4，正交表的自由度f(wàn)T為24.誤差自由度為fe=fT-fA-fB-fC-fD=10.

查閱F分布的0.90分位數(shù)表可知，顯著性水平為0.1時(shí)，F(xiàn)0.90(3,10)=2.73，F(xiàn)0.90(4,10)=2.61.當(dāng)因子A、因子B、因子C和因子D的F比分別大于2.73、2.73、2.61和2.61時(shí)，該指標(biāo)下仿真因子為顯著因子，方差分析結(jié)果見(jiàn)表7.由表7可知，方差分析最優(yōu)因子水平組合為A4B4D5.

(3)綜合評(píng)分分析

表7 第1次正交設(shè)計(jì)方差分析結(jié)果

將1個(gè)因子水平組合下的多個(gè)指標(biāo)綜合成為一個(gè)指標(biāo)，稱(chēng)該指標(biāo)為綜合評(píng)分指標(biāo).在6個(gè)指標(biāo)中，y1、y2、y3、y4越小，表明尾緣襟翼在降低葉片根部疲勞載荷方面的作用越大；y5越大，y6越小，表明尾緣襟翼對(duì)風(fēng)力機(jī)輸出功率的影響越小，均衡考慮仿真實(shí)驗(yàn)優(yōu)化的2個(gè)目標(biāo)，設(shè)計(jì)綜合評(píng)分指標(biāo)為：

(2)

根據(jù)25次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果計(jì)算可得，第19號(hào)的綜合評(píng)分指標(biāo)最大，z為0.42，即第19號(hào)仿真實(shí)驗(yàn)組合(A4B4C2D5)為最優(yōu)因子水平組合.

綜合比較3種分析方法，得到第1次正交設(shè)計(jì)的最優(yōu)因子水平組合為A4B4C2D5.尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)分別為：長(zhǎng)度為基準(zhǔn)長(zhǎng)度的7倍，即14.35 m；擺角范圍為-20°～20°；占弦比為20%；位置為第26段葉素，即距葉根55.825 m處.

2.3 第2次正交實(shí)驗(yàn)

2.3.1 正交設(shè)計(jì)

在第1次正交設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行第2次正交設(shè)計(jì)，因子水平如表8所示.

表8 第2次正交設(shè)計(jì)因子水平表

由表8可知，所需正交設(shè)計(jì)表為L(zhǎng)25(42×52)，將表2表頭的長(zhǎng)度A與位置D交換位置即可，第2次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表9所示，表中僅列出3組仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，其余不再贅述.

2.3.2 正交分析

極差分析、方差分析和綜合評(píng)分分析得到的最優(yōu)因子水平組合分別為A3B4C4D4、A5B4C4D4和A5B3C4D2.對(duì)3種最優(yōu)因子水平組合進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，并對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)分分析，結(jié)果見(jiàn)表10.由表10可知，最優(yōu)因子水平組合為A3B4C4D4.

表9 第2次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表10 第2次正交分析結(jié)果

2.4 最優(yōu)因子水平組合均值估計(jì)

為判斷正交設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性，需估計(jì)出最優(yōu)因子水平組合均值，并與實(shí)際仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較.最優(yōu)因子水平組合均值估計(jì)分為點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì).

2.4.1 點(diǎn)估計(jì)

根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)模型，利用最小二乘法可得到一般平均μ與每個(gè)因子水平效應(yīng)的估計(jì)：

(3)

(4)

類(lèi)似可得到其他主效應(yīng)的估計(jì)，均為相應(yīng)參數(shù)的無(wú)偏估計(jì).根據(jù)第2次仿真實(shí)驗(yàn)方差分析，y1的顯著因子為B和C，最優(yōu)因子水平組合為B4C4，則：

(5)

(6)

B4C4因子水平組合下，y1均值的無(wú)偏估計(jì)可取為：

(7)

2.4.2 區(qū)間估計(jì)

y1,11+4y1,12-y1,13+4y1,14-y1,15+4y1,16-y1,17-y1,18+4y1,19-y1,20-y1,21-y1,22-y1,23+4y1,24+4y1,25)kiy1,i

(8)

(9)

σ2的無(wú)偏估計(jì)可取為：

(10)

為提高誤差方差估計(jì)的精度，將不顯著因子的平方和并入Se，同時(shí)將相應(yīng)的自由度也并入誤差的自由度，即

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

由表11可知，最優(yōu)因子水平組合A3B4C4D4的6個(gè)實(shí)際仿真數(shù)據(jù)指標(biāo)均在其各自的0.99置信區(qū)間內(nèi)，說(shuō)明正交分析結(jié)果較準(zhǔn)確，該因子水平組合滿(mǎn)足仿真實(shí)驗(yàn)優(yōu)化目標(biāo).

最優(yōu)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)分別為：長(zhǎng)度為基準(zhǔn)長(zhǎng)度的7倍，即14.35 m；擺角范圍為-20°～20°；占弦比為25%；位置為第26段葉素，即距葉根55.825 m處，位于NACA64_A17翼型段.

表11 最優(yōu)因子水平組合的各指標(biāo)置信區(qū)間與實(shí)際仿真數(shù)據(jù)

3 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下風(fēng)力機(jī)動(dòng)態(tài)性能

采用上述最優(yōu)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)，在輪轂處平均風(fēng)速為11.4 m/s的湍流風(fēng)況下進(jìn)行仿真，并與無(wú)尾緣襟翼的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，選取100～200 s數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表12和表13.

表12 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下風(fēng)力機(jī)參數(shù)對(duì)比

表13 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下風(fēng)力機(jī)參數(shù)的變化率

標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下風(fēng)力機(jī)葉片1葉根揮舞彎矩、葉片1葉尖揮舞方向偏移量、高速軸轉(zhuǎn)速、高速軸功率、葉片1槳距角及葉片1尾緣襟翼角的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)如圖2～圖7所示.

圖2 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下葉片1葉根揮舞彎矩的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

圖3 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下葉片1葉尖揮舞方向偏移量的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

圖4 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下高速軸轉(zhuǎn)速的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

由圖2和圖3可知，尾緣襟翼控制下葉片1葉根揮舞彎矩及葉片1葉尖揮舞方向偏移量均明顯降低.由表13可知，兩者平均值分別減少11.13%和34.79%，標(biāo)準(zhǔn)差分別減少33.65%和40.17%，說(shuō)明在標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下，尾緣襟翼控制可有效降低葉片的疲勞載荷.

由圖4和圖5可知，尾緣襟翼控制下，高速軸轉(zhuǎn)速和高速軸功率的動(dòng)態(tài)超調(diào)量均明顯降低.由表13可知，其平均值分別減少2.23%和6.74%，標(biāo)準(zhǔn)差分別減少21.69%和23.54%，說(shuō)明尾緣襟翼控制可使風(fēng)力機(jī)輸出功率更平滑，風(fēng)電場(chǎng)的出力變化更平穩(wěn)，更利于電網(wǎng)接納風(fēng)能.

圖5 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下高速軸功率的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

圖6 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下葉片1槳距角的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

圖7 標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下葉片1尾緣襟翼角的動(dòng)態(tài)曲線(xiàn)

由圖6可知，尾緣襟翼控制作用下葉片1變槳角度明顯減小，變槳時(shí)間明顯縮短.由圖7可知，葉片1尾緣襟翼角變化迅速，說(shuō)明尾緣襟翼控制具有快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，不僅有效地彌補(bǔ)了變槳控制遲鈍滯后的缺點(diǎn)，還可減輕變槳機(jī)構(gòu)動(dòng)作產(chǎn)生的磨損，提高變槳機(jī)構(gòu)壽命.

4 結(jié) 論

(1)在11.4 m/s的額定風(fēng)況下，NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)葉片的最優(yōu)尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)為：長(zhǎng)度為14.35 m，擺角范圍為-20°～20°，占弦比為25%，位置為距葉根55.825 m處，位于NACA64_A17翼型段.此基于正交設(shè)計(jì)的尾緣襟翼結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化方法同樣適用于選取其他風(fēng)況下的參數(shù)，具有一定的實(shí)際參考價(jià)值.

(2)標(biāo)準(zhǔn)湍流風(fēng)況下，尾緣襟翼不僅可顯著降低葉片的疲勞載荷，還可有效減弱風(fēng)力機(jī)輸出功率的波動(dòng)，同時(shí)也可以減少變槳機(jī)構(gòu)動(dòng)作，在延長(zhǎng)風(fēng)力機(jī)壽命、減弱風(fēng)力機(jī)輸出功率波動(dòng)等方面均有良好的應(yīng)用前景.

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TrailingEdgeFlapStructureParametersOptimizationofaWindTurbineandAnalysisoftheControlPerformance

ZHANGWenguang1,BAIXuejian2,HANYue2
(1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2. Beijing Key Laboratory of New Technology and System on Measuring and Control for Industrial Process, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

To find the optimal structure parameters of trailing edge flaps (TEF) under different wind conditions, an aero-servo-elasticity wind turbine simulation platform was set up on Matlab/Simulink with secondarily developed FAST by taking the NREL 5 MW reference wind turbine as an object of study. Under 11.4 m/s steady wind condition, considering the effects of position, length, chord length ratio and angle range of TEF on load suppression and power capture of the wind turbine, an optimization scheme of TEF parameters was introduced based on orthogonal design method, and a group of optimal parameters were thus obtained. Moreover, the effects of TEF control on wind turbine dynamic properties were explored under standard turbulent wind condition. Results show that the TEF can not only significantly alleviate the fatigue load and reduce the action of pitch mechanism, but also effectively weaken the fluctuation of wind turbine power output.

large-scale horizontal axis wind turbine; trailing edge flap; orthogonal design; load suppression; wind power control

2016-11-16

2017-01-04

國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB215203)

張文廣(1975-)，男，副教授，博士，主要從事風(fēng)力機(jī)振動(dòng)檢測(cè)及主動(dòng)控制方面的研究.電話(huà)(Tel．)：010-61772843；E-mail：zwg@ncepu.edu.cn.

1674-7607(2017)12-1023-08

TK83

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470.30