楊 陽(yáng), 李 春,2, 繆維跑, 葉柯華, 葉 舟,2
(1.上海理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200093;2.上海市動(dòng)力工程多相流動(dòng)與傳熱重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200093)
?
高速?gòu)?qiáng)湍流風(fēng)況下的風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)
楊陽(yáng)1,李春1,2,繆維跑1,葉柯華1,葉舟1,2
(1.上海理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200093;2.上海市動(dòng)力工程多相流動(dòng)與傳熱重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200093)
為研究大型風(fēng)力機(jī)在高速?gòu)?qiáng)湍流風(fēng)況下的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)特性,基于NWTCUP風(fēng)譜模型建立平均風(fēng)速為25 m/s的極限湍流三維風(fēng)場(chǎng),比例縮放Kelvin-Helmholtz不穩(wěn)定流的數(shù)值模擬結(jié)果作為相干結(jié)構(gòu),將其加入普通湍流風(fēng)場(chǎng)表示湍流度更強(qiáng)的風(fēng)況,在FAST軟件中分別計(jì)算加入相干結(jié)構(gòu)前、后風(fēng)力機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性,并仿真偏航30°、緊急順槳停機(jī)和一直順槳停機(jī)3種偏工況,得到各個(gè)工況下葉片和塔架載荷的動(dòng)態(tài)響應(yīng).結(jié)果表明:加入相干結(jié)構(gòu)后,風(fēng)速在空間及時(shí)域的變化均更加劇烈,相干湍動(dòng)能更大,可表示湍流強(qiáng)度更高的風(fēng)況;加入相干結(jié)構(gòu)后,風(fēng)力機(jī)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)加劇,其中塔基彎矩影響最大,響應(yīng)幅值波動(dòng)變化范圍增大了1.96倍;葉片載荷主要刺激頻率為風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)頻率,塔架響應(yīng)為塔架一階側(cè)向振動(dòng)頻率;相干結(jié)構(gòu)對(duì)偏工況的影響較大,在偏航和緊急停機(jī)等非穩(wěn)定運(yùn)行過(guò)程中,塔尖彎矩非平穩(wěn)過(guò)程明顯.
風(fēng)力機(jī); 湍流風(fēng)場(chǎng); 相干結(jié)構(gòu); 動(dòng)力學(xué)響應(yīng); 偏工況
風(fēng)力機(jī)運(yùn)行于自然環(huán)境下,湍流風(fēng)的不可控且風(fēng)速易變等特征直接影響風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性響應(yīng)和結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)特性.由于風(fēng)載荷是陸上風(fēng)力機(jī)的主要載荷,建立合理的隨時(shí)間及空間位置變化的湍流風(fēng)場(chǎng)對(duì)于有效模擬風(fēng)力機(jī)運(yùn)行情況具有重要意義.
國(guó)內(nèi)學(xué)者大多基于經(jīng)典風(fēng)功率譜密度函數(shù)建立風(fēng)場(chǎng),其中陳嚴(yán)等[1]基于Von Karman速度功率譜密度函數(shù),同時(shí)考慮空間節(jié)點(diǎn)的相干性,得到不同節(jié)點(diǎn)的風(fēng)速分布.岳一松等[2]和陳曉明[3]假設(shè)風(fēng)速為一組白噪聲通過(guò)特定濾波器的輸出,在此基礎(chǔ)上通過(guò)自回歸模型描述風(fēng)速的湍流分量,從而建立相應(yīng)的風(fēng)速模型,但是沒(méi)有考慮空間相干性,不能得到相應(yīng)的三維風(fēng)場(chǎng).
國(guó)外學(xué)者大多通過(guò)數(shù)學(xué)方法預(yù)測(cè)短時(shí)間內(nèi)的局部風(fēng)速變化或大時(shí)間尺度的區(qū)域風(fēng)場(chǎng)分布情況.Bossanyi[4]通過(guò)自回歸滑動(dòng)模型(ARMA)預(yù)測(cè)了短時(shí)間內(nèi)風(fēng)速變化.Kariniotakis等[5]比較了ARMA模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯以及小波分析方法在風(fēng)速預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用效果,發(fā)現(xiàn)應(yīng)用模糊邏輯預(yù)測(cè)未來(lái)10 min~2 h風(fēng)速變化的精度相對(duì)較高.Nielsen等[6]在ARX模型的基礎(chǔ)上加入了氣象分析方法,可有效預(yù)測(cè)未來(lái)48 h內(nèi)風(fēng)的速度和方向變化.Mohandes等[7]分別通過(guò)支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)了風(fēng)速分布.Damousis等[8]通過(guò)模糊模型預(yù)測(cè)了風(fēng)速分布及相應(yīng)的功率特性.Bilgili等[9]基于測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù),通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)風(fēng)電場(chǎng)年風(fēng)速分布.上述風(fēng)速預(yù)測(cè)方法均可在短時(shí)間內(nèi)獲得未來(lái)風(fēng)速分布情況,對(duì)于某一節(jié)點(diǎn)的風(fēng)速變化預(yù)測(cè)結(jié)果可靠性較高,但這些方法均需要大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)支撐,作為近似模型和自回歸算法的輸入樣本,對(duì)于三維時(shí)變風(fēng)場(chǎng)的模擬具有一定的局限性.
為建立較為真實(shí)的風(fēng)場(chǎng)作為風(fēng)力機(jī)運(yùn)行環(huán)境,必須考慮風(fēng)的湍流特征,相干結(jié)構(gòu)(Coherent Structure)是湍流運(yùn)動(dòng)的基本特征,Kelvin-Helmholtz不穩(wěn)定流動(dòng)是一種典型的相干結(jié)構(gòu),用于描述自然界連續(xù)流場(chǎng)中由于速度梯度而導(dǎo)致渦迅速卷起并破裂的周期性較規(guī)則的流動(dòng)現(xiàn)象.
筆者采用結(jié)合了實(shí)測(cè)風(fēng)速數(shù)據(jù)與理論風(fēng)譜模型的NWTCUP功率譜密度函數(shù),考慮風(fēng)場(chǎng)計(jì)算域的空間相干性,建立三維時(shí)變的湍流風(fēng)場(chǎng).通過(guò)比例縮放Kelvin-Helmholtz不穩(wěn)定流動(dòng)的數(shù)值模擬結(jié)果,并以此作為相干結(jié)構(gòu)加入到普通湍流風(fēng)況中,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)湍流風(fēng)場(chǎng)建模,在美國(guó)國(guó)家能源部可再生能源實(shí)驗(yàn)室(NREL)的開(kāi)源軟件FAST中計(jì)算正常運(yùn)行工況及偏航、緊急停機(jī)和停機(jī)等偏工況下風(fēng)力機(jī)的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng),同時(shí)從時(shí)域和頻域的角度對(duì)比分析不同工況下的風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)動(dòng)態(tài)特性.
1.1建立湍流風(fēng)場(chǎng)
1.1.1風(fēng)場(chǎng)域劃分
與耦合CFD/CSD方法不同,使用FAST軟件仿真風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)特性時(shí),無(wú)需求解整個(gè)計(jì)算域的流場(chǎng),風(fēng)速提前給定,建立風(fēng)場(chǎng)屬于前處理,因此避免了大流域涉及的多尺度問(wèn)題,較大地提高了計(jì)算速度,且比較符合現(xiàn)實(shí)情況,是較為準(zhǔn)確的研究方法.因此,風(fēng)場(chǎng)計(jì)算域劃分只需覆蓋整個(gè)風(fēng)輪和塔架.筆者以NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)為研究對(duì)象,其主要技術(shù)參數(shù)和結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示.
表1 NREL 5 MW風(fēng)力機(jī)的主要參數(shù)
風(fēng)場(chǎng)計(jì)算域以輪轂點(diǎn)為中心,根據(jù)所選風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)尺寸并考慮塔架可能出現(xiàn)的最大變形量,選擇高度和寬度分別為177 m和200 m的風(fēng)場(chǎng)計(jì)算域,如圖1所示.風(fēng)速分量u垂直于風(fēng)輪平面,分量v和分量w方向如圖1所示.高度和寬度分別劃分為19和17個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)處風(fēng)速由湍流風(fēng)譜模型得到,網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)之間的風(fēng)速則在計(jì)算氣動(dòng)力時(shí)通過(guò)Hermite插值得到.
圖1 風(fēng)場(chǎng)域網(wǎng)格劃分
1.1.2風(fēng)譜模型
NWTC/LIST項(xiàng)目[10]是由NWTC和GE Wind 合作,于洛杉磯附近的San Gorgonio風(fēng)電場(chǎng)開(kāi)展的一項(xiàng)低海拔風(fēng)速測(cè)量項(xiàng)目,該風(fēng)電廠地形與中國(guó)近海風(fēng)電場(chǎng)十分類似,能量密度及湍流強(qiáng)度較高.NWTC基于實(shí)測(cè)風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)和SMOOTH[11-12]風(fēng)譜模型建立了NWTCUP風(fēng)譜模型,通過(guò)比例縮放SMOOTH風(fēng)譜模型功率譜密度函數(shù),具體縮放系數(shù)則根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)總結(jié).其中,非穩(wěn)定流動(dòng)功率譜通過(guò)線性組合高頻和低頻的SMOOTH風(fēng)譜得到[13]:
(2)
式中:f為周期頻率;K為風(fēng)向;Pi,K和Fi,K(i=1,2)為縮放系數(shù),由測(cè)量數(shù)據(jù)總結(jié)的關(guān)于Ri數(shù)(Richardson number)的經(jīng)驗(yàn)函數(shù)確定.
高頻和低頻SMOOTH風(fēng)譜模型相同,3個(gè)方向的功率譜密度分別為:
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
1.1.3空間相干模型和風(fēng)速廓線
任意給定點(diǎn)的風(fēng)速和湍流分量可以通過(guò)風(fēng)譜模型得到,但整個(gè)風(fēng)輪掃掠區(qū)域的風(fēng)速分布情況不能通過(guò)單一點(diǎn)的風(fēng)譜表示,水平方向和垂直方向的空間湍流變化關(guān)系不能忽略.因此,描述整個(gè)風(fēng)場(chǎng)的風(fēng)速變化必須考慮節(jié)點(diǎn)之間的內(nèi)在相互關(guān)系,這種關(guān)系可以通過(guò)空間相干模型表示:
(13)
(14)
式中:Si,j(f)為節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j的互功率譜;Si,i(f)和Sj,j(f)分別為節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j的功率譜,在同一高度處通常可以認(rèn)為二者相等[15];C(Δr,f)為空間相干大??;Δr為節(jié)點(diǎn)之間的距離;a和b分別為輸入的相干衰減系數(shù)和相干補(bǔ)償系數(shù);zm為2個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均高度;η為相干指數(shù),用于定義Solari相干性,本文中取值0.25[16].
NWTCUP風(fēng)譜模型中b恒為0,a在3個(gè)方向的取值為:
(15)
由于大氣邊界層的存在,空間風(fēng)速分布呈現(xiàn)明顯的近地面風(fēng)速較低而高空風(fēng)速較高,即風(fēng)剪切現(xiàn)象,通過(guò)指數(shù)分布描述風(fēng)速垂直方向的變化規(guī)律
(16)
式中:Uz為計(jì)算節(jié)點(diǎn)速度.
1.1.4加入相干結(jié)構(gòu)
通過(guò)在普通湍流風(fēng)上加入相干結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)風(fēng)速湍動(dòng),建立強(qiáng)湍流度的高速風(fēng)場(chǎng),模擬風(fēng)力機(jī)在此工況下的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng).為了量化相干結(jié)構(gòu)的強(qiáng)弱,通過(guò)相干湍動(dòng)能ECTKE定義其大小:
(17)
式中:u′w′、u′v′和v′w′分別為節(jié)點(diǎn)處3個(gè)平均雷諾應(yīng)力分量.
相干結(jié)構(gòu)是具有真實(shí)時(shí)空特征的Kelvin-Helmholtz不穩(wěn)定流數(shù)值模擬結(jié)果,首先將其分割成具有無(wú)量綱速度信息的固定的無(wú)量綱尺寸片段,然后在空間和時(shí)間維度進(jìn)行縮放,以決定對(duì)絕對(duì)風(fēng)速的影響[17].通過(guò)均勻隨機(jī)分布規(guī)律選擇添加的片段,加入相干結(jié)構(gòu)的起始時(shí)間為1/4模擬時(shí)長(zhǎng),持續(xù)時(shí)間為1/2模擬時(shí)長(zhǎng).
1.2風(fēng)場(chǎng)模擬結(jié)果
以輪轂中心為參考點(diǎn),其坐標(biāo)為水平位置0 m,垂直高度90 m.選擇該點(diǎn)時(shí)程平均風(fēng)速為25 m/s,仿真時(shí)間為600 s,時(shí)間步長(zhǎng)為0.01 s,逆FFT變換NWTCUP風(fēng)譜模型并考慮空間相干性,得到各個(gè)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處風(fēng)速.模擬所得普通湍流風(fēng)場(chǎng)在7個(gè)時(shí)間步的風(fēng)速分布如圖2所示.由圖2可以明顯看出,風(fēng)場(chǎng)域風(fēng)速分布情況隨時(shí)間不斷變化,且在垂直方向出現(xiàn)明顯的風(fēng)剪切現(xiàn)象,靠近地面處風(fēng)速較低,隨著高度增加風(fēng)速也不斷增大.
圖2 普通湍流風(fēng)場(chǎng)在7個(gè)時(shí)間步的風(fēng)速分布
Fig.2Wind speed distribution of normal turbulence wind field at 7 time steps
在150 ~450 s內(nèi),隨機(jī)地加入相干結(jié)構(gòu).圖3為300 s時(shí)加入相干結(jié)構(gòu)前后風(fēng)速和相干湍動(dòng)能的比較.由圖3可知,加入相干結(jié)構(gòu)后空間風(fēng)速分布出現(xiàn)2個(gè)明顯的渦結(jié)構(gòu),風(fēng)速大小差異更大,且平均風(fēng)速增大,風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)區(qū)域相干湍動(dòng)能亦明顯增大,說(shuō)明加入相干結(jié)構(gòu)的有效性.
圖4為輪轂點(diǎn)處加入相干結(jié)構(gòu)前后的3個(gè)速度分量和相干湍動(dòng)能的變化.由圖4(a)可以發(fā)現(xiàn),加入相干結(jié)構(gòu)后,3個(gè)方向的速度分量均出現(xiàn)明顯的劇烈波動(dòng),尤其是速度相對(duì)較低的w和v方向分量,劇烈的變化不僅引起風(fēng)速絕對(duì)大小的波動(dòng),更會(huì)造成風(fēng)速方向的突然變化.相干湍動(dòng)能表示某一時(shí)刻速度與時(shí)程平均速度的差異大小.由圖4(b)可知,加入相干結(jié)構(gòu)后的風(fēng)場(chǎng),相干湍動(dòng)能最大值和平均值分別增大了49%和38%,表明加入相干結(jié)構(gòu)后的風(fēng)場(chǎng)風(fēng)速更加不穩(wěn)定,在一定程度上可以代表風(fēng)向和速度均劇烈變化的風(fēng)場(chǎng).
(a)t=300 s風(fēng)速
(b)t=300 s風(fēng)速(加入相干結(jié)構(gòu))
(c)t=300 s相干湍動(dòng)能
(d)t=300 s相干湍動(dòng)能(加入相干結(jié)構(gòu))
圖3加入相干結(jié)構(gòu)前后速度及相干湍動(dòng)能的對(duì)比
Fig.3Comparison of wind speed and CTKE with and without coherent structures
(a) 風(fēng)速分量
(b) 相干湍動(dòng)能
2.1計(jì)算流程
模態(tài)截?cái)喾ㄅc多體動(dòng)力學(xué)相結(jié)合的計(jì)算方法是目前實(shí)現(xiàn)風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)仿真的主流方式之一.該方法假設(shè)風(fēng)力機(jī)為有限個(gè)剛性體和柔性體的組合系統(tǒng),通過(guò)形函數(shù)描述風(fēng)力機(jī)柔性體的模態(tài)振型,減少風(fēng)力機(jī)自由度數(shù)目至已考慮的模態(tài)數(shù),從而加快氣動(dòng)結(jié)構(gòu)耦合計(jì)算速度.其中,由NWTC針對(duì)水平軸風(fēng)力機(jī)研發(fā)的開(kāi)源軟件FAST[18]應(yīng)用最為廣泛.
FAST為時(shí)域求解風(fēng)力機(jī)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的CAE軟件,主要包含3個(gè)模塊:氣動(dòng)模塊、彈性模塊和伺服模塊.其中,氣動(dòng)模塊采用Pitt-Peters加速度勢(shì)動(dòng)態(tài)入流理論來(lái)求解風(fēng)輪平面誘導(dǎo)速度;考慮Prandtl葉尖損失及葉輪損失,通過(guò)葉素動(dòng)量理論結(jié)合翼型靜態(tài)氣動(dòng)特性求解風(fēng)輪氣動(dòng)力,若需要翼型動(dòng)態(tài)氣動(dòng)特性,則通過(guò)Beddoes-Leishman動(dòng)態(tài)失速模型修正.在彈性模塊中,通過(guò)Kane方法建立多體動(dòng)力學(xué)模型,將風(fēng)力機(jī)視為由葉片、低速軸和塔架等柔性體及輪轂、變速箱、高速軸、發(fā)電機(jī)和機(jī)艙等剛性體組成的多結(jié)構(gòu)體系統(tǒng).采用模態(tài)截?cái)喾枋鋈~片和塔架等柔性連續(xù)體彈性變形,假設(shè)其結(jié)構(gòu)變形為一系列振動(dòng)模態(tài)的線性疊加.以氣動(dòng)模塊求解的風(fēng)輪氣動(dòng)力作為輸入激勵(lì),得到該時(shí)間步的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)及運(yùn)動(dòng)學(xué)響應(yīng)并反饋至伺服模塊和氣動(dòng)模塊.伺服模塊則根據(jù)彈性模塊反饋信息作出相應(yīng)的控制指令,主要包括調(diào)節(jié)葉片槳距角、風(fēng)輪轉(zhuǎn)速和高速軸轉(zhuǎn)速等.具體動(dòng)力學(xué)仿真流程如圖5所示,其中Tmax為仿真時(shí)間,dt為時(shí)間步長(zhǎng).
圖5 動(dòng)力學(xué)仿真流程圖
2.2計(jì)算工況
計(jì)算工況包括正常運(yùn)行工況和偏工況,其中正常運(yùn)行工況僅采用變速變槳距控制,偏工況包括3種典型運(yùn)行狀態(tài),即偏航、緊急停機(jī)和一直停機(jī).具體計(jì)算工況見(jiàn)表2,分別計(jì)算正常運(yùn)行工況和偏工況有無(wú)相干結(jié)構(gòu)時(shí)的動(dòng)態(tài)響應(yīng),共8個(gè)工況.
3.1正常運(yùn)行工況
圖6為風(fēng)力機(jī)正常運(yùn)行工況下加入相干結(jié)構(gòu)前后的葉根面外彎矩、塔尖側(cè)向彎矩和塔基側(cè)向彎矩的時(shí)域動(dòng)態(tài)響應(yīng).由圖6可知,加入相干結(jié)構(gòu)后,各響應(yīng)變化均更加劇烈,葉根彎矩幅值變化范圍由-4 024~9 180 kN·m增大至-4 024~9 462 kN·m;塔尖彎矩的最大值則由5 181 kN·m增大至5 751 kN·m,最小值由3 192 kN·m降低至2 072 kN·m,標(biāo)準(zhǔn)差則增大49.1%;塔基彎矩則更為敏感,波動(dòng)幅度增大1.96倍,最大值和最小值分別增大45%和-256%,標(biāo)準(zhǔn)差增大115%.加入相干結(jié)構(gòu)的一段時(shí)間內(nèi)動(dòng)態(tài)響應(yīng)劇烈程度明顯加劇.
表2 具體計(jì)算工況
相干結(jié)構(gòu)對(duì)葉片載荷影響相對(duì)較小,但風(fēng)輪-塔
(a) 葉根面外彎矩
(b) 塔尖側(cè)向彎矩
(c) 塔基側(cè)向彎矩
Fig.6Dynamic responses in time domain with and without coherent structures under normal conditions
架-機(jī)艙耦合系統(tǒng)則對(duì)相干結(jié)構(gòu)的加入引起的風(fēng)速變化更加敏感.由于風(fēng)速為不規(guī)則的脈動(dòng)風(fēng)速并已超過(guò)額定風(fēng)速,且此時(shí)并未選擇停機(jī),風(fēng)力機(jī)處于不斷變槳的運(yùn)行狀態(tài)以輸出額定功率,這種非穩(wěn)定過(guò)程的載荷動(dòng)態(tài)變化放大了載荷非線性傳遞過(guò)程,葉片載荷微弱的增大導(dǎo)致塔架載荷的急劇上升,尤其是塔基載荷.
圖7為正常運(yùn)行工況下,加入相干結(jié)構(gòu)前后葉根面外彎矩、塔尖側(cè)向彎矩和塔基側(cè)向彎矩的頻域響應(yīng).圖7(a)表明葉根彎矩響應(yīng)在0.2 Hz出現(xiàn)明顯的峰值,說(shuō)明載荷的主要刺激頻率為0.2 Hz,相干結(jié)構(gòu)對(duì)載荷主要刺激頻率的影響較小.塔尖彎矩響應(yīng)頻率區(qū)段為0.001~0.18 Hz、0.28~0.34 Hz、0.57 ~0.64 Hz和1.61 ~1.69 Hz,其中0.32 Hz處出現(xiàn)明顯峰值,2個(gè)相對(duì)較低的頻段為主要刺激頻率.加入相干結(jié)構(gòu)后4個(gè)頻段響應(yīng)均不同程度增大,0.32 Hz頻率附近出現(xiàn)明顯震蕩,且峰值增大1倍.塔基彎矩的響應(yīng)峰值同樣在0.32 Hz附近出現(xiàn),為最主要刺激頻率,加入相干結(jié)構(gòu)后在0.32 Hz附近震蕩明顯,峰值增大1倍.
頻域結(jié)果則表明,風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)頻率0.2 Hz為葉片載荷的主要刺激頻率,相干結(jié)構(gòu)對(duì)葉片載荷影響較小.塔架載荷和機(jī)艙響應(yīng)的刺激頻率則集中在塔架一階側(cè)向振動(dòng)頻率0.32 Hz附近,0 Hz附近頻段的塔尖彎矩響應(yīng)不可忽略,加入相干結(jié)構(gòu)后0.32 Hz附近塔架載荷的響應(yīng)峰值增大1倍.
(a) 葉根面外彎矩
(b) 塔尖側(cè)向彎矩
(c) 塔基側(cè)向彎矩
Fig.7Dynamic responses in frequency domain with and without coherent structures under normal conditions
3.2偏工況
除正常運(yùn)行工況外,分別計(jì)算了動(dòng)態(tài)偏航30°、緊急順槳停機(jī)和一直順槳停機(jī)3種偏工況.圖8為3種工況下塔尖彎矩在加入相干結(jié)構(gòu)前后的動(dòng)態(tài)響應(yīng).
(a) 偏航30°工況
(b) 緊急順槳停機(jī)工況
(c) 一直順槳停機(jī)工況
Fig.8Dynamic responses of tower tip moment in time domain under different operation conditions
由圖8(a)可知,未加入相干結(jié)構(gòu)、第300 s開(kāi)始偏航運(yùn)動(dòng)時(shí)塔尖彎矩出現(xiàn)急劇下降,約10 s后下降至0左右,并迅速回升至2 000 kN·m,之后載荷變化比偏航前略微劇烈;加入相干結(jié)構(gòu)的工況與未加入相干結(jié)構(gòu)時(shí)類似,但幅值相對(duì)更大,偏航運(yùn)動(dòng)結(jié)束后,最小值達(dá)到-2 000 kN·m.
圖8(b)表明,緊急停機(jī)后塔尖彎矩急劇下降,在0值附近以±2 000 kN·m左右的振幅大范圍波動(dòng),約10 s后逐漸縮小變化幅度,加入相干結(jié)構(gòu)對(duì)其影響相對(duì)較小,略微增大了載荷變化范圍,450 s后相干結(jié)構(gòu)影響逐漸減小至可忽略量級(jí).
圖8(c)表明,加入相干結(jié)構(gòu)后,塔尖彎矩在一直停機(jī)工況下的變化更加劇烈,其波動(dòng)范圍相對(duì)增大1倍左右,450 s后相干結(jié)構(gòu)的影響逐漸減小.
相干結(jié)構(gòu)在偏航工況下對(duì)塔尖彎矩的影響是永久性的,且加劇了載荷的變化,對(duì)緊急停機(jī)和一直停機(jī)工況的影響為暫時(shí)性的,短時(shí)劇烈變化后幅值響應(yīng)逐漸恢復(fù)至未加入相干結(jié)構(gòu)工況水平.
(1) 在普通湍流風(fēng)基礎(chǔ)上加入相干結(jié)構(gòu),有效加劇風(fēng)速變化,一定程度上可代表強(qiáng)湍流度風(fēng)況,可模擬速度和方向均劇烈變化的風(fēng)況.
(2) 加入相干結(jié)構(gòu)后的湍流風(fēng)場(chǎng),其輪轂點(diǎn)處相干湍動(dòng)能的最大值增大49%,平均值增大38%,風(fēng)場(chǎng)紊流度增大.
(3) 相較于普通湍流風(fēng)工況,加入相干結(jié)構(gòu)的工況,其葉根彎矩、塔尖彎矩和塔基彎矩時(shí)程響應(yīng)波動(dòng)幅度均出現(xiàn)不同程度的增加,其中塔基彎矩最為敏感,波動(dòng)幅度增大1.96倍;葉根彎矩的主要刺激頻率為風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)頻率0.2 Hz,相干結(jié)構(gòu)對(duì)其影響較小.塔尖彎矩和塔基彎矩響應(yīng)的特征頻率則在0.32 Hz左右,為塔架一階固有頻率.
(4) 加入相干結(jié)構(gòu)對(duì)偏航工況影響較大,在偏航時(shí)受不穩(wěn)定載荷影響,其動(dòng)態(tài)響應(yīng)劇烈程度增加,降低幅度達(dá)到50%左右,對(duì)緊急停機(jī)和一直停機(jī)工況的影響相對(duì)較小,且為暫時(shí)性影響,短時(shí)加劇后逐漸減小至未加入相干結(jié)構(gòu)水平.
[1]陳嚴(yán),張錦源,王楠,等.風(fēng)力機(jī)風(fēng)場(chǎng)模型的研究及紊流風(fēng)場(chǎng)的MATLAB數(shù)值模擬[J].太陽(yáng)能學(xué)報(bào),2006,27(9):955-960.
CHEN Yan,ZHANG Jinyuan,WANG Nan,etal.Wind turbine wind field models study and numerical simulation of turbulence wind field with MATLAB[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2006,27(9):955-960.
[2]岳一松,蔡旭. 風(fēng)場(chǎng)與風(fēng)力機(jī)模擬系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 電機(jī)與控制應(yīng)用,2008,35(4):17-21.
YUE Yisong, CAI Xu.Design and actualization of wind farm and wind turbine imitation system[J]. Electric Machines & Control Application, 2008, 35(4): 17-21.
[3]陳曉明.風(fēng)場(chǎng)與風(fēng)力機(jī)尾流模型研究[D].蘭州:蘭州理工大學(xué),2010.
[4]BOSSANYI E. Short-term stochastic wind prediction and possible control applications[C]//Proceedings of the Delphi Workshop on Wind Energy Applications. Greece: European Cultural Center of Delphi, 1985.
[5]KARINIOTAKIS G, NOGARET E, STAVRAKA-KIS G. Advanced short-term forecasting of wind power production[C]// 1997 European Wind Energy Conference. Ireland: Slane County Meath, 1997.
[6]NIELSEN T S, MADSEN H, TOFTING J. Experiences with statistical methods for wind power prediction[C]// 1999 European Wind Energy Conference. France: Routledge, 1999.
[7]MOHANDES M A, HALAWANI T O, REHMAN S,etal. Support vector machines for wind speed prediction[J]. Renewable Energy, 2004, 29(6): 939-947.
[8]DAMOUSIS I G, ALEXIADIS M C, THEOCHARIS J B,etal. A fuzzy model for wind speed prediction and power generation in wind parks using spatial correlation[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2004, 19(2): 352-361.
[9]BILGILI M, SAHIN B, YASAR A. Application of artificial neural networks for the wind speed prediction of target station using reference stations data[J]. Renewable Energy, 2007, 32(14): 2350-2360.
[10]SHIRAZI M, JAGER D, WILDE S,etal. Lamar low-level jet project interim report[R]. Golden, Colorado, USA: National Renewable Energy Laboratory, 2004.
[11]H?JSTRUP J. Velocity spectra in the unstable planetary boundary layer[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 1982, 39(10): 2239-2248.
[12]OLESEN H R, LARSEN S E, H?JSTRUP J. Modelling velocity spectra in the lower part of the planetary boundary layer[J]. Boundary-Layer Meteorology, 1984, 29(3): 285-312.
[13]KELLEY N, HAND M, LARWOOD S,etal. The NREL large-scale turbine inflow and response experiment: preliminary results[C]//ASME 2002 Wind Energy Symposium. Neno, Nevada, USA: American Society of Mechanical Engineers, 2002: 412-426.
[14]MONIN A S, OBUKHOV A M. Basic laws of turbulent mixing in the surface layer of the atmosphere[J]. Trudy Geofizicheskogo Instituta Akademiya Nauk SSSR, 1954, 24(151): 163-187.
[15]BURTON T, SHARPE D, JENKINS N,etal. Wind energy handbook[M]. New York:John Wiley & Sons, 2001.
[16]SOLARI G. Turbulence modeling for gust loading[J]. Journal of Structural Engineering, 1987, 113(7): 1550-1569.
[17]KELLEY N D, JONKMAN B J, SCOTT G N,etal.The impact of coherent turbulence on wind turbine aeroelastic response and its simulation: preprint[C]// Windpower 2005 Conference Proceedings.USA: American Wind Energy Association,2005.
[18]安利強(qiáng),孫少華,周邢銀. 發(fā)電機(jī)故障時(shí)海上風(fēng)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特性分析[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào),2014,34(11):891-896.
AN Liqiang, SUN Shaohua, ZHOU Xingyin. Analysis on dynamic characteristics of offshore wind turbines with generator faults[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2014, 34(11): 891-896.
Structural Dynamic Response of a Wind Turbine Under High-speed Strong Turbulence Inflow Conditions
YANGYang1,LIChun1,2,MIAOWeipao1,YEKehua1,YEZhou1,2
(1. School of Energy and Power Engineering, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai, 200093, China; 2. Shanghai Key Laboratory of Multiphase Flow and Heat Transfer in Power Engineering, Shanghai 200093, China)
To analyze the structural dynamic response of large-scale wind turbines operating under high-speed strong turbulence inflow conditions, a three-dimensional extreme turbulence flow field with an average wind speed of 25 m/s was established based on NWTCUP wind spectrum. By adding the coherent structures deduced from the scaling numerical results of Kelvin-Helmholtz instable flow to the background wind to represent an inflow condition of higher turbulence intensity, the structural dynamic response of the wind turbine respectively with coherent inflow and normal turbulence flow fields were calculated in FAST code under three off-design conditions, such as yaw to 30°, emergency shutdown and parked cases, etc. Results show that coherent structures enhance the changes of wind speed in space-time domain, with increased kinetic energy of coherent turbulence (CTKE), suitable for representing the case of higher turbulence intensity; while coherent structures promote the dynamic response of wind turbine, especially on the bending moment of tower base, with the variation range of response amplitude expanded by 1.96 times. The stimulus frequency of root bending load is the frequency of wind wheel rotation, while the response of both tower load and nacelle motion is of the first-order natural frequency of side to side vibration. Coherent structures have greater impact on the tower tip moment under off-design conditions, and the non-stationary fluctuations becomes significant during yawing, emergency shutdown and other non-steady operation periods.
wind turbine; turbulence wind field; coherent structure; dynamic response; off-design condition
2015-08-17
2015-09-09
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51176129);上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新(重點(diǎn))基金資助項(xiàng)目(13ZZ120,13YZ066);教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(博導(dǎo)類)資助項(xiàng)目(20123120110008);上海市科委資助項(xiàng)目(13DZ2260900)
楊陽(yáng)(1992-),男,江西樟樹(shù)人,博士生,研究方向?yàn)轱L(fēng)力機(jī)氣動(dòng)彈性仿真.
李春(通信作者),男,教授,博導(dǎo),電話(Tel.):021-55271729;E-mail:lichun_usst@163.com.
1674-7607(2016)08-0638-07
TK83
A學(xué)科分類號(hào):480.60