基于遺傳算法的風力發(fā)電機葉片氣彈阻尼優(yōu)化*

□ 魏家星 □ 姜婷婷 □ 劉 勇 □ 宋佺珉 □ 端和平

浙江運達風電股份有限公司 風力發(fā)電技術重點實驗室 杭州 311100

1 優(yōu)化背景

近年來,隨著風電行業(yè)競爭的日益激烈,為了提高競爭力和降低發(fā)電成本,風力發(fā)電機葉片大型化已成為發(fā)展趨勢。風力發(fā)電機葉片在結(jié)構(gòu)和氣動方面表現(xiàn)出明顯的非線性特征,氣彈耦合作用容易引起風輪、主軸、塔架之間的振動,從而影響風力發(fā)電機的性能及穩(wěn)定性[1]。

風力發(fā)電機氣彈穩(wěn)定性的評價主要是研究由葉片失速導致的氣動負阻尼誘發(fā)葉片在擺振方向的振動失穩(wěn)[2]。對于振動失穩(wěn)發(fā)生機理已有學者進行了大量研究。黃鑫祥等[3]研究了葉片氣彈失穩(wěn)對整機性能的影響,發(fā)現(xiàn)葉片短暫失速會使葉片變形急劇增大,從而使風力發(fā)電機功率和載荷波動增大。Chen Chuan等[4]建立風力發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程,利用有限元方法求解,得到風力發(fā)電機在特定偏航角下產(chǎn)生氣動負阻尼會導致葉片在擺振方向振動發(fā)散的結(jié)論。田德等[5]建立揮舞和擺振方向的葉片氣彈阻尼計算程序,分析發(fā)現(xiàn)各階模態(tài)氣動阻尼為正值時,葉片運行穩(wěn)定,反之,則容易產(chǎn)生失穩(wěn)風險。由此可見,葉片氣彈阻尼能夠有效評估風力發(fā)電機的運行穩(wěn)定性。當前葉片氣彈阻尼的優(yōu)化主要通過人工迭代的方式來調(diào)整葉片截面參數(shù),比較耗時耗力,缺乏快速高效的優(yōu)化工具。對于基于算法的風力發(fā)電機葉片優(yōu)化,已經(jīng)有大量學者進行了較為深入的研究。王瓏[6]將葉片質(zhì)量和發(fā)電量作為目標,利用進化遺傳算法,優(yōu)化葉片的結(jié)構(gòu)和外形參數(shù),實現(xiàn)葉片反向設計的程序開發(fā)。王永志等[7]將葉片的氣動和結(jié)構(gòu)性能作為約束,以質(zhì)量為目標,采用多島遺傳算法,對風力發(fā)電機葉片進行優(yōu)化設計,并對葉片的三維參數(shù)化模型進行分析,證明方法的有效性。

筆者借鑒葉片優(yōu)化的設計方法,利用遺傳算法對風力發(fā)電機葉片的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行尋優(yōu)迭代,以快速準確優(yōu)化葉片氣彈阻尼,進而提高風力發(fā)電機葉片的優(yōu)化效率。

2 葉片控制參數(shù)

作用于葉片展向葉素上的力由通過葉素掃過圓環(huán)的氣流軸向動量變化率和角動量變化率產(chǎn)生[8]。每個葉素的截面性質(zhì)是決定葉片載荷和穩(wěn)定性的一個主要因素。在優(yōu)化葉片氣彈阻尼時,可通過調(diào)整葉片截面的結(jié)構(gòu)參數(shù)來實現(xiàn),即調(diào)整葉片鋪層來改變截面剛度和剪切中心[9]。筆者以剛度變化量最小為目標,以擺振方向的阻尼值為約束,建立如下數(shù)學表達式:

F(x)=min{f1(x)+f2(x)+…+fn(x)}

(1)

式中:F(x)為目標函數(shù);f1(x)～fn(x)為各截面參數(shù)變化量;n為截面數(shù)量;x為優(yōu)化變量。

3 葉片參數(shù)化尋優(yōu)

3.1 遺傳算法

遺傳算法是一種優(yōu)化算法,通過基于優(yōu)勝劣汰的選擇策略和雜交變異操作,在隨機生成的初始群體中尋找最優(yōu)解。經(jīng)過多代進化,種群逐漸趨向于最優(yōu)解。相較于其它優(yōu)化算法,遺傳算法具有全局優(yōu)化能力,可以避免陷入局部最優(yōu)解,且尋優(yōu)效率高。

3.2 葉片參數(shù)尋優(yōu)過程

葉片參數(shù)尋優(yōu)過程如圖1所示,包括S1～S7共七個階段。在S1階段,設定截面優(yōu)化范圍,對每個截面給定一個剛度因子Ci,以a為初代葉片種群的個體數(shù)量。在S2階段,針對每個個體,調(diào)用Bladed軟件進行整機坎貝爾計算,將葉片剛度因子變化量ΔCi之和作為適應度,以阻尼為約束條件,ΔCi為|Ci-1|。在S3階段,判斷阻尼是否滿足要求,通常要求一階、二階擺振方向的最小阻尼大于設定值,如果滿足,執(zhí)行S4,否則執(zhí)行S7。在S4階段,判斷迭代是否收斂或完成,如果迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù),那么執(zhí)行S5,否則執(zhí)行S6。在S5階段,通過交叉和變異產(chǎn)生子代種群,將子代與父代合并形成新種群,個體數(shù)量為2a,然后對適應度進行排序,選出新子代種群,個體數(shù)量為a,執(zhí)行S2。在S6階段,輸出尋優(yōu)后的葉片剛度分布和阻尼值。在S7階段,將未滿足阻尼要求的個體適應度改為最大值,排除當前個體。葉片參數(shù)尋優(yōu)過程能夠?qū)崿F(xiàn)自動化,避免工程師的經(jīng)驗試錯,可以快速準確優(yōu)化葉片氣彈阻尼。

圖1 葉片參數(shù)尋優(yōu)過程

4 模型設置

根據(jù)需求準備計算模型和相關設置,尋優(yōu)過程計算流程如圖2所示,主要包括四個部分。

圖2 尋優(yōu)過程計算流程

(1) 模型設置。包括整機模型、優(yōu)化變量、尋優(yōu)設置。整機模型包括葉片、塔筒、機艙、傳動鏈、控制文件等。優(yōu)化變量通常為截面剛度和剪切中心,需要設置優(yōu)化的截面范圍和變量因子。尋優(yōu)設置包括種群數(shù)量、尋優(yōu)代數(shù)。其中,種群數(shù)量是每一代生成葉片的個體數(shù)量。

(2) 設置完成后開始進行初始化計算,程序會自動調(diào)用Bladed軟件進行坎貝爾計算。通常初始化的個體數(shù)量較多,為后續(xù)尋優(yōu)迭代提供基礎種群。

(3) 每一代計算完成后,程序會輸出最優(yōu)的若干組解和適應度,以此來判斷當前計算的收斂性。如果滿足要求,可終止計算。

(4) 針對尋優(yōu)結(jié)果,對比分析每個個體的可行性,選擇最優(yōu)的個體來進行后續(xù)結(jié)構(gòu)和鋪層的調(diào)整。

5 原有情況

某款葉片的幾何模型如圖3所示。在葉片設計與載荷迭代過程中,出現(xiàn)了載荷振蕩的情況。

圖3 葉片幾何模型

通過坎貝爾分析發(fā)現(xiàn),在11～15 m/s風速下均出現(xiàn)擺振方向的負阻尼,葉片氣彈阻尼見表1,這是導致葉片載荷振蕩的主要原因之一。其中,最小的負阻尼為一階總體擺振方向的-0.055 7,較為嚴重,極易引起葉片載荷振蕩。對此,采用遺傳算法優(yōu)化葉片扭轉(zhuǎn)剛度,來提高葉片氣彈阻尼。

表1 葉片氣彈阻尼

6 氣彈阻尼尋優(yōu)計算

為了優(yōu)化葉片氣彈阻尼,并且不影響載荷的迭代結(jié)果,需要盡可能小改變?nèi)~片結(jié)構(gòu)參數(shù)來消除負阻尼,精準控制葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)。由此,以葉片剛度變化量最小為尋優(yōu)目標,要求葉片一階、二階擺振方向的氣彈阻尼大于0。優(yōu)化變量為葉片扭轉(zhuǎn)剛度,截面位置范圍為30～80 m,截面剛度因數(shù)范圍為0.95～1.2。種群數(shù)量為60,尋優(yōu)代數(shù)為30,尋優(yōu)總耗時約48 h。

葉片氣彈阻尼尋優(yōu)結(jié)果見表2。通過尋優(yōu)迭代,葉片在11～15 m/s風速下的氣彈阻尼均大于0,最小值為風速11 m/s時二階總體擺振方向的0.004 8,由此提高了風力發(fā)電機的運行穩(wěn)定性。

表2 葉片氣彈阻尼尋優(yōu)結(jié)果

7 葉片扭轉(zhuǎn)剛度分布

尋優(yōu)前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線如圖4所示。分析發(fā)現(xiàn),影響葉片氣彈阻尼的敏感截面主要集中在31 m、37 m、40 m處。特別是在31 m處,原情況的扭轉(zhuǎn)剛度相對較弱,需要在該處重點加強。此外,觀察曲線還可以發(fā)現(xiàn),有些截面的扭轉(zhuǎn)剛度是需要降低的,如34 m、43 m處。這說明截面剛度并不一定是越大越好,有時候適當降低某一截面的扭轉(zhuǎn)剛度,反而可以更有利于葉片的穩(wěn)定性。由此可見,葉片的參數(shù)設計是一個綜合考量的結(jié)果,通過合理的參數(shù)匹配才能設計出高性能、高可靠性的葉片。

圖4 尋優(yōu)前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線

8 葉片鋪層優(yōu)化

基于尋優(yōu)后的扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線,設計時在30～80 m截面范圍內(nèi)進行結(jié)構(gòu)鋪層調(diào)整,針對扭轉(zhuǎn)剛度主要調(diào)整雙軸布鋪層,使鋪層后的剛度分布能夠包絡且盡可能靠近尋優(yōu)曲線[10]。鋪層前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線如圖5所示,鋪層后的扭轉(zhuǎn)剛度分布可以覆蓋尋優(yōu)曲線,但在43 m、46 m處差距較大,這是由于鋪層連續(xù)性造成未能精準控制所有截面剛度變化的原因。最終,經(jīng)過鋪層后,葉片在11～15 m/s風速下的氣彈阻尼均大于0。葉片氣彈阻尼鋪層結(jié)果見表3,最小值為12 m/s風速時二階總體擺振方向的0.004 1。由此證明了遺傳算法在優(yōu)化葉片氣彈阻尼方面的實際效果,可以提高葉片的設計和優(yōu)化效率。

表3 葉片氣彈阻尼鋪層結(jié)果

圖5 鋪層前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線

9 結(jié)束語

為了高效優(yōu)化葉片氣彈阻尼,采用遺傳算法對葉片扭轉(zhuǎn)剛度進行迭代尋優(yōu),以確定影響葉片氣彈阻尼的敏感截面。根據(jù)尋優(yōu)曲線,調(diào)整葉片結(jié)構(gòu)鋪層,使優(yōu)化后的剛度分布包絡尋優(yōu)曲線,從而提高葉片氣彈阻尼的優(yōu)化效率。結(jié)果表明,通過遺傳算法能夠快速、準確地找到影響葉片氣彈阻尼的敏感截面,實現(xiàn)葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)的精細化設計,從而優(yōu)化葉片氣彈阻尼。筆者的研究成果可以為風力發(fā)電機葉片的設計和優(yōu)化提供有力支持。