楊生 錢進 王明惠 朱春曉

摘 要：為研究風力發(fā)電機葉片覆冰后對其運行性能帶來的諸多問題，本文采用格子玻爾茲曼方法-大渦模擬的無網(wǎng)格方法對貴州某1.5 MW大型風力發(fā)電場的風機葉片霧凇、雨凇覆冰下的結(jié)冰程度、風速及轉(zhuǎn)速對其輸出能力的影響進行數(shù)值模擬研究，并根據(jù)計算結(jié)果擬合出一組公式。結(jié)果顯示：額定風速下霧凇覆冰程度達2%時，與未覆冰（0%）時相比，輸出功率和風能利用系數(shù)分別減少了5.06%和11.89%;結(jié)冰度達20%后其功率和風能利用系數(shù)分別降低了26.23%和31.54%;當雨凇覆冰程度達到2%后其輸出功率降低16.47%，風能利用系數(shù)降達21.29%，10%的雨凇形式覆冰其功率降幅為31.51%，風能利用系數(shù)降幅達35.46%;轉(zhuǎn)矩及輸出功率均隨風速的增加不斷上升，結(jié)冰度為20%時，其轉(zhuǎn)矩和功率較結(jié)冰程度為零時減少了26.23%;轉(zhuǎn)矩、輸出功率和風能利用系數(shù)均隨轉(zhuǎn)速增大而上升，轉(zhuǎn)速為16 r/min時是最佳轉(zhuǎn)矩狀態(tài);運行現(xiàn)場根據(jù)計算結(jié)果擬合的公式獲得的覆冰模型，可進行有效的性能預(yù)測。

關(guān)鍵詞：風機葉片;覆冰;Boltzmann方法;大渦模擬;數(shù)值模擬

中圖分類號：TK83 ?文獻標志碼：A

近年來，我國聚焦綠色低碳轉(zhuǎn)型，繼續(xù)深化能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，風力發(fā)電在全球電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)中的占比不斷上升。葉片覆冰（霧凇、雨凇等）[1]問題會對風機的輸出性能、電力系統(tǒng)運行穩(wěn)定性、安全等造成巨大影響，為減輕覆冰帶來的諸多影響，確保其輸出性能及電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行，國內(nèi)外許多科研人員對風機葉片覆冰問題進行了很多研究。任曉凱[2]對小型風力機在結(jié)冰程度增加過程中的風能的利用系數(shù)變化趨勢進行了計算流體動力學（computational fluid dynamics，CFD）數(shù)值模擬，研究了不同覆冰類型及覆冰多少對風能利用系數(shù)帶來的問題，并且在人為制造的室內(nèi)對風力發(fā)電機進行了相關(guān)覆冰實驗。付忠廣[3]等應(yīng)用CFD軟件，對覆冰后的葉片的氣動性能有了較深的了解，說明了覆冰會造成葉片的氣動性能方面發(fā)生惡化。也有學者采用格子玻爾茲曼（lattice boltzmann method，LBM）-大渦模擬（large eddy simulation，LES）方法進行相關(guān)研究，鄒森[4]采用了LBM-LES方法及亞格子模型對風力機自由旋轉(zhuǎn)風輪的湍流流場進行了模擬，結(jié)果證明了LBM-LES能有效地了解得到風力發(fā)電機比較復(fù)雜的湍流流場的細節(jié)。

本文基于LBM-LES方法，采用Xflow軟件對風機葉片覆冰情況進行了數(shù)值模擬研究。根據(jù)本研究的數(shù)值模擬計算結(jié)果，運行人員可利用固定安裝的高清晰度攝像頭、無人機航拍等技術(shù)手段獲得的結(jié)冰圖片判斷其類型及厚度后結(jié)合預(yù)測模型可對風機葉片覆冰輸出性能進行預(yù)測，為電廠運行提供一定的參考。

1 風機葉片的幾何模型與覆冰模型

1.1 幾何模型

本文基于貴州某風力發(fā)電場的1.5 MW某型號的水平軸風力機，采用Glauert法結(jié)合在風力發(fā)電場收集的風力發(fā)電機主要參數(shù)，利用建模軟件CATIA對葉片建立三維建模，風機葉片幾何模型如圖1所示。

該風機葉片三維模型中，風機風輪直徑88 m，葉片半徑是44 m，其中輪轂的半徑為1 m，風輪的旋轉(zhuǎn)速度為17.4 r/min，風機葉片最大弦長在葉片徑向距離等于0.2 R的位置取得，弦長C為3.67 m，葉片各截面上的弦長是沿著徑向半徑逐漸變小，葉片尖端處的弦長為1.0 m 。

1.2 覆冰模型

本文結(jié)合實際情況并參考文獻[5-6]中的表示方法，定義覆冰程度為葉片葉尖處的翼型沿弦長的覆冰厚度與葉尖處弦長值之比，參考文獻[7-9]知風力機葉片霧凇形式下的覆冰形狀的相對規(guī)則，通常呈現(xiàn)為流線型，主要集中在葉片的前端;而雨凇呈突起的角狀冰型。風機葉片兩種覆冰形式（霧凇、雨?。┑亩S截面表示為圖2、圖3所示。

3 結(jié)果與分析

3.1 覆冰程度對輸出性能的影響

由圖6可知，隨著霧凇結(jié)冰不斷惡化，風機的轉(zhuǎn)矩、風能利用系數(shù)及功率都呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢。通過分析轉(zhuǎn)矩圖6（a）和輸出功率圖6（b）曲線可知，低風速下葉片覆冰起始段轉(zhuǎn)矩和輸出功率降低不明顯，如6 m/s的速度下，2%的霧凇覆冰較未覆冰（0%）時的轉(zhuǎn)矩和輸出功率幾乎沒有變化，速度提高后，風力發(fā)電機輕微霧凇結(jié)冰后其功率和轉(zhuǎn)矩下降趨勢越來越明顯;從圖6（c）可以看出，輕微霧凇覆冰時風能利用系數(shù)顯著下降，隨著覆冰程度不斷加重，風能利用系數(shù)受結(jié)冰程度的限制較形成冰的初期時小。

分析圖7可知，當轉(zhuǎn)速不變時，與霧凇覆冰相同，雨凇覆冰不斷加重后風機的輸出性能總體明顯降低。對比雨凇覆冰程度為2%時與未覆冰（0%）兩個工況下轉(zhuǎn)矩和輸出功率的結(jié)果，可以看出，其下降幅度比較顯著，與霧凇形式的覆冰存在區(qū)別，且雨凇覆冰程度達10%時風機的輸出功率較0%時下降達31.51%左右。

3.2 風速對輸出性能的影響

由圖8可知，在覆冰程度不變的情況下，風力發(fā)電機的功率及轉(zhuǎn)矩隨速度的升高而增大，當速度達到9 m/s接近額定速度值10 m/s時，轉(zhuǎn)矩和其功率曲線變化較緩。在霧凇覆冰程度不同的情況下，雖然轉(zhuǎn)矩和輸出功率具體數(shù)值不同，但是總體的變化趨勢始終保持一致，覆冰程度較小的幾條曲線比較靠攏，當覆冰程度較大時曲線間隔變大，當覆冰為20%時，風力機的轉(zhuǎn)矩和其功率較覆冰程度為零時下降了26.23%，可以看出如果覆冰持續(xù)加劇，風機輸出性能會繼續(xù)下降。

分析雨凇覆冰不同風速下輸出性能變化曲線可知，隨著風機葉片表面的冰厚度的增加，風機的轉(zhuǎn)矩和輸出功率均呈現(xiàn)下降趨勢，風力機的轉(zhuǎn)矩和輸出功率隨著風速的升高逐漸增加，但風速較小（≤5 m/s）時，風力機的轉(zhuǎn)矩及出口功率增長較為平緩。

3.3 轉(zhuǎn)速對輸出性能的影響

由圖10可知，覆冰加重引起風機轉(zhuǎn)矩、出口功率和風能的利用系數(shù)等性能指標均呈現(xiàn)下降趨勢。起始時風機的轉(zhuǎn)矩、出口功率和風能的利用系數(shù)均隨轉(zhuǎn)速的上升而增大，當其轉(zhuǎn)速增達16 r/min時，若繼續(xù)增加，轉(zhuǎn)矩呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，而出口功率及其風能利用系數(shù)仍保持相對之前比較平緩地增長趨勢。

4 結(jié)論

論文采用LBM-LES的無網(wǎng)格方法對風機葉片兩種覆冰類型的覆冰程度、風速和轉(zhuǎn)速對其功率、轉(zhuǎn)矩及風能利用系數(shù)的影響進行了數(shù)值模擬研究?，F(xiàn)得出以下結(jié)論：

（1）風機的轉(zhuǎn)矩、輸出功率及風能利用系數(shù)均隨葉片覆冰程度的加重呈下降趨勢，速度不變情況下霧凇覆冰程度達2%時，與0%時相比，其功率減少5.06%，風能利用系數(shù)下降了11.89%;覆冰程度達20%時，輸出功率和風能利用系數(shù)對應(yīng)減少了26.23%和31.54%。當雨凇覆冰程度達到2%時，功率降幅達16.47%，風能利用系數(shù)降幅達21.29%，10%的雨凇覆冰程度其功率降幅為31.51%，風能利用系數(shù)降幅達35.46%，功率和風能利用系數(shù)降幅均大于霧凇覆冰20%時的工況。

（2）在一定的覆冰程度下，其轉(zhuǎn)矩、輸出功率均隨著風速的升高而不斷增加，當風速增大到9 m/s接近額定風速值10 m/s時，風機的轉(zhuǎn)矩和輸出功率曲線基本保持水平不變，當覆冰20%時，風力機的轉(zhuǎn)矩和功率較未覆冰（0%）時下降了26.23%。

（3）轉(zhuǎn)速的不斷上升將引起風力發(fā)電機的轉(zhuǎn)矩、功率及風能利用系數(shù)增加，當轉(zhuǎn)速加大到16 r/min時，若繼續(xù)增加轉(zhuǎn)速，轉(zhuǎn)矩呈現(xiàn)較明顯的下降趨勢，對于轉(zhuǎn)矩而言，轉(zhuǎn)速為16 r/min時為最佳狀態(tài)。

（4）根據(jù)擬合公式結(jié)果顯示，輸出功率、轉(zhuǎn)矩及風能利用系數(shù)均與覆冰程度成二次方關(guān)系，與霧凇覆冰相比，雨凇形式的覆冰對其性能會帶來更大的影響。

根據(jù)本文研究所得結(jié)果，風力發(fā)電廠可通過現(xiàn)代科技技術(shù)獲得風機葉片覆冰類型及程度后對其采取相應(yīng)措施，確保其運行的有效性、穩(wěn)定性及安全性。參考文獻：

[1] 彭赤， 羅洪， 黃歡， 等. 貴州導(dǎo)線覆冰的類型與分布特征[J]. 南方電網(wǎng)技術(shù)， 2015，9（4）： 84-89.

[2] 任曉凱. 小型風力發(fā)電機葉片覆冰的氣動力學特性研究[D]. 重慶：重慶大學， 2016.

[3] 付忠廣， 石黎. 覆冰條件下風力機翼型氣動性能的研究[J]. 太陽能學報， 2016，37（3）： 609-616.

[4] 鄒森， 劉勇， 馮歡歡， 等. 基于LBM-LES方法風力機流場的數(shù)值模擬[J]. 南昌航空大學學報（自然科學版）， 2017，31（2）： 20-25.

[5] 李聲茂. 結(jié)冰對直線翼垂直軸風力機氣動特性影響研究[D]. 哈爾濱：東北農(nóng)業(yè)大學， 2011.

[6] BRAGG M B， BROEREN A P， BLUMENTHAL L A. Iced-airfoil aerodynamics[J]. Progress in Aerospace Sciences， 2005，41（5）：323-362.

[7] 梁健， 舒立春， 胡琴， 等. 風力機葉片雨淞覆冰的三維數(shù)值模擬及試驗研究[J]. 中國電機工程學報， 2017，37（15）： 4430- 4436.

[8] NEIL B. Icing on a small horizontal-axis wind turbine Part 1： Glaze ice profiles[J]. Bose Neil， 1992，45（1）：75-85.

[9] NEIL B. Icing on a small horizontal-axis wind turbine Part 2： Three dimensional ice and wet snow formations[J]. Bose Neil， 1992，45（1）：87-96.

[10]HUMIERES D.Generalized lattice-boltzmann equations[C]//Washington DC：American Institute of Aeronautics and Astronautics，1994，54（8）：450-458.

[11]QIAN Y，HUMIERES D，LALLEMAND P.Lattice BGK models for Navier-Stokes equation[J].Europhys.Lett，1992，17（7）：479- 484.

[12]SUGA K， KUWATA Y， TAKASHIMA K， et al. A D3Q27 multiple-relaxation-time lattice Boltzmann method for turbulent flows[J]. Computers and Mathematics with Applications， 2019，78（1）：254-256.

[13]李錦， 江定武， 毛枚良， 等. BGK-NS格式在復(fù)雜流動中的應(yīng)用研究[J]. 空氣動力學學報， 2013， 31（4）： 449- 453.

[14]方濤. 不可壓縮空腔流振蕩特性研究[D]. 武漢：華中科技大學， 2013.

[15]胡偉成. 山地風電場微觀選址及短期風速預(yù)測研究[D]. 北京：北京交通大學， 2019.

（責任編輯：于慧梅）

Abstract： In order to study the problems caused by the operation performance of wind turbine blades after icing， this paper adopts the lattice Boltzmann method-large eddy simulation meshless method to analyze the wind turbines of a large 1.5 MW wind farm in Guizhou. The effect of icing degree， wind speed and rotation speed on the output capacity of blade rime and rime icing is studied numerically， and a set of formulas are fitted according to the calculation results. The results show that： when the rime icing degree reaches 2% under the rated wind speed， the output power and the wind energy utilization coefficient are reduced by 5.06% and 11.89% compared with the non-icing （0%）; when the icing degree reaches 20%， the output power and the wind energy utilization coefficient are reduced by 26.23% and 31.54% respectively; when the rime icing degree reached 2%， its output power decreased by 16.47%， and the wind energy utilization coefficient dropped to 21.29%. The power reduction rate of 10% rime icing was 31.51%， the wind energy utilization coefficient has dropped by 35.46%; both torque and power continue to rise with the increase of wind speed. When the icing degree is 20%， the torque and power are reduced by 26.23% compared to when the icing degree is zero; The torque， the output power and wind energy utilization coefficient both increase with the increase of speed. When the speed is 16 r/min， it is the best torque state; the icing model obtained by the formula fitted by the calculation result can be used for effective performance prediction.

Key words： blade of wind turbine; ice coating; Boltzmann method; large eddy simulation; numerical simulation