CN108387881A - 一种风电机叶片回波的精确仿真算法 - Google Patents

一种风电机叶片回波的精确仿真算法 Download PDF

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Abstract

一种风电机叶片回波精确仿真算法,目的在于精确获取风电机叶片回波。该方法主要分为三个部分,一是构建基于风电机叶片中心线的叶片连续电磁散射点模型,二是通过雷达对散射点的分辨能力确定的相邻有效电磁散射点最小几何尺寸间距,进而获取用于风电机叶片回波求解的,具有离散特性的叶片有效电磁散射点,三是建立相应的坐标系,求解雷达与叶片有效电磁散射点之间的距离,从而根据雷达方程,采用矢量叠加的方法求解风电机叶片回波。本发明可以用于仿真风电机叶片回波,从而精确获取风电机回波的多普勒特征,对风电场场址选择和阵列设计以及风电场杂波抑制有重要意义。

Description

一种风电机叶片回波的精确仿真算法
技术领域
本发明一种风电机叶片回波精确仿真算法,属于风电场对邻近电子设施干扰条件下风电场场址选择及阵列设计的工程领域。
背景技术
随着世界各国对清洁能源发展的重视和层出不穷的电子设施建设,风电场对邻近的电子设施,如雷达等信号的无源干扰问题成为国内外的研究热点。从现有的研究来看,从风电机侧对风电机进行改型、涂刷吸波材料,乃至禁止风电场的建设均不能有效解决风电场对邻近电子设施的无源干扰问题。目前,国内外学者更加倾向于根据风电机叶片旋转时,对电子设施干扰回波中的独特多普勒特征进行研究,以期在电子设施侧采取滤波的方式剔除风电机杂波。因此,精确获取风电机回波是解决风电场对邻近电子设施干扰问题的关键前提,以此最终服务于风电场场址、风电机阵列布局的选择。
为了精确获取风电机回波,现有研究主要从风电机散射点积分模型的回波矢量叠加算法进行的。文献《风轮机回波的仿真与分析》中利用远场条件下的近似等效关系,将风电机进行散射点等效,从而根据散射点的回波方程,通过风电机叶片与雷达的位置关系,采用积分求和的方法求解所有等效散射点的回波,即风电机的回波。目前,该方法在风电机回波数学仿真方面运用得最为广泛,但仿真结果的精确度欠佳。这是因为,根据雷达的工作原理,雷达以固有的分辨率对目标进行探测,当两个或多个目标散射点的几何间隔小于雷达分辨率时,雷达无法对其进行区分,接收的回波将被视为单个散射点的贡献。若对各散射点简单采用积分的方法,实际上是忽视了散射点的间隔,认为散射点连续而实质构建的是线模型,从而于散射点雷达方程相悖。由此仿真获取的回波必须存在理论误区以及存在计算冗余而造成求解失真。
综上所述,当前尚未见有真正基于离散散射点及其回波方程的风电机回波求解技术。
发明内容
本发明提供一种风电机叶片回波精确仿真算法,可以针对现有模型的不足,以雷达的工作原理为依据,建立风电机叶片回波模型,利用传统的求解方式即可得到不同雷达参数下的风电机回波。风电机回波的精确仿真可以为雷达台站对风电机目标进行有效识别提供新的方法及途径,也能够在雷达台站的风电场杂波特征提取及其抑制等方面提供理论基础。
本发明采取的技术方案为:
一种风电机叶片回波精确仿真算法,基于提出风电机叶片相邻散射点最小几何尺寸间隔求解的数值表达式,构建出风电机叶片具有离散特征的散射点模型。
一种风电机叶片回波精确仿真算法,包括以下步骤:
步骤一:构建基于风电机叶片中心线的叶片连续电磁散射点模型。
考虑到风电机叶片散射属于远场问题,因此,将具有扰流曲面特性的风电机叶片按照叶片中心线将其等效为连续的电磁散射点,从而构建出风电机叶片回波电磁散射点模型,如图1(a)~图1(c)所示。
步骤二:根据确定的相邻有效电磁散射点最小几何尺寸间距,获取用于风电机叶片回波求解的,具有离散特性的叶片有效电磁散射点。
风电机叶片回波模型的建立与雷达分辨率密切相关,如图2所示。雷达发射的电磁波照射到风电机叶片上时,风电机叶片的散射区域可看作由很多个小的分辨单元组成。雷达分辨率过大时,这个小分辨单元可以认为是由多个散射点组成的。当相邻散射点间距小于雷达的分辨率,雷达在处理分辨单元的回波时,它们就不能够被分辨出来,那么就可以认为这些不能被分辨出来的散射点群的回波是由一个散射点反射的。因此,可根据雷达对电磁散射点的分辨能力来确定相邻电磁散射点最小几何尺寸间距,从而得到具有离散特性的有效电磁散射点。
步骤三:建立相应的坐标系,求解雷达与叶片有效电磁散射点之间的距离,从而根据雷达方程,采用矢量叠加的方法求解回波。
以风电机叶片中心点为原点O,垂直于叶片旋转面的方向为x轴,建立如图3所示的风电机和雷达位置关系的坐标系。通过求解步骤二中确定的电磁散射点与雷达的距离,利用回波方程可求出组成风电机叶片的所有电磁散射点的回波,再通过矢量叠加原理叠加所有散射点回波即可得到风电机叶片回波。
上述风电机回波仿真的理论基础,是利用远场中的等效理论、雷达探测目标的实情以及基础的点散射回波方程进行建模求解的。避免对风电机叶片整体电磁散射计算造成计算量过大而无法接受的问题,也可以避免对风电机叶片等效散射点回波积分求和计算时,散射点选取过多计算冗余而造成回波失真的问题。利用此种方法得到的风电机回波与实际风电机回波更加接近,相比于传统的仿真更加精确,这是解决风电场对雷达信号的干扰问题的关键技术与前提。
步骤一:将风电机叶片按照其中心线进行散射点等效,通过近似的方法来对风电机叶片回波进行建模,在对模型求解时能够极大地减少仿真计算量。现有风电机叶片完整几何建模RCS时间序列的求解算法,需要对风电机叶片模型进行剖分,剖分后的三角面元个数与雷达工作频率的平方成正比。随着雷达频率的增加,这种方法计算的时间复杂度和空间复杂度呈几何级数的增长。本发明提出的这种远场情况下的等效理论,将风电机叶片等效成为一系列连续的电磁散射点的集合,这种方法得到的风电机叶片等效计算对象要简洁得多,从而节省计算资源和储存空间,显著提升风电机回波仿真计算的速度。
步骤二:在将风电机叶片等效成为一系列连续的电磁散射点的集合后,根据雷达对电磁散射点的分辨能力求解相邻有效电磁散射点的最小几何尺寸间距,此时可以得到组成风电机叶片新的具有离散特性的电磁散射点集合。而现有的方法是利用风电机叶片与雷达的位置关系,通过点散射回波方程对风电机叶片上所有散射点的回波进行积分求和的方式。考虑到雷达探测目标的原理可知,这种求和方式得到的回波很显然与真实的回波有较大的差距。本发明提出的利用雷达瑞利分辨准则来确定风电机叶片散射点选取,用有限个散射点来叠加得到风电机叶片的回波,不仅节省了计算资源和空间,避免更能够精确仿真得到风电机回波从而得到多普勒特征。
步骤三:通过步骤二中得到的电磁散射点,利用矢量叠加原理,得到各时刻风电机叶片所有散射点的回波。考虑到雷达位于空间任意点,在任意俯仰角和方位角下均是不同的回波模型。在本发明中,考虑雷达视线的方位角和俯仰角,建立雷达位于空间任意点处风电机叶片总的回波方程,这样建模,虽然模型较为复杂,但可从理论上分析不同俯仰角和方位角下风电机叶片回波的特征,这种建模方式更加符合工程实际。
本发明一种风电机叶片回波精确仿真算法,有益效果如下:
1)、可以解决风电机整体精确建模引起的计算量过大问题,本发明提出的仿真算法所需计算资源与计算速度是常规算法无法比拟的,能够实现工程应用中的风电机回波多普勒特征的快速获取。
2)、本发明提出的精确求解,实际上是提出了一种电磁散射点的选取策略,避免散射点回波过量叠加出现的回波失真的问题。
3)、可为风电场的识别以及风电场杂波抑制等方面提供理论支撑,有利于风电场对邻近电子设施干扰条件下风电场场址选择及阵列设计。
4)、本发明基于散射点几何尺寸间距对回波求解数值影响的研究,创新地提出了雷达分辨率与风电机电磁散射点几何尺寸间距的数值表达式,从而实现风电机回波的精确求解,从而解决工程应用中邻近电子设施时的风电场工程设计问题。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
图1(a)为风电机叶片外形图。
图1(b)为风电机叶片积分等效图。
图1(c)为风电机叶片散射点等效图。
图2为雷达探测风电机示意图。
图3为风电机叶片与雷达的位置关系示意图。
图4(a)为本发明仿真得到的风电机叶片时域回波信号图。
图4(b)为本发明仿真得到的风电机叶片频域回波信号图。
图5(a)为积分模型仿真得到的风电机叶片时域回波信号图。
图5(b)为积分模型仿真得到的风电机叶片频域回波信号图。
具体实施方式
一种风电机叶片回波精确仿真算法,将风电机叶片看作有限个离散的等效散射点组成,再利用点散射回波方程得到各等效散射点的回波,最后对所有等效散射点回波进行矢量叠加得到风电机叶片的回波。包含以下步骤:
步骤一:将风电机叶片按照其中心线等效成为连续的电磁散射点集合。
步骤二:通过雷达对散射点的分辨能力确定的相邻有效电磁散射点最小几何尺寸间距,进而获取用于风电机叶片回波求解的,具有离散特性的叶片有效电磁散射点。
步骤三:建立相应的坐标系,求解雷达与叶片有效电磁散射点之间的距离,从而根据雷达方程,采用矢量叠加的方法求解风电机叶片回波。
上述步骤的理论基础是远场条件下近似等效关系以及瑞利分辨准则,最终通过对所选散射点回波进行矢量求和,即可得到风电机叶片的回波从而获取其多普勒特征。具体来讲,如附图1(a)-图1(c)、图2、图3、图4(a)、图4(b)、图5(a)、图5(b)所示,一种风电机叶片回波精确仿真算法,其理论如下:
进一步,上述步骤精确获取风电机叶片回波的理论基础是远场条件下的近似计算理论以及雷达的瑞利分辨准则。
进一步,在图3中,雷达位于空间任意点,风电机叶片等效散射点在雷达处的回波信号可表示:
式中,fc和λ分别表示雷达发射信号的中心频率和波长;表示散射点Pi的后向散射系数;R0和li分别表示叶片中心与雷达、散射点Pi的距离;表示t时刻风电机叶片与雷达视线的夹角。
假设单个风电机叶片上是由K个散射点组成,考虑到风电机由N个叶片构成,则整个风电机叶片的回波信号可表示为:
假设相邻散射点之间的间距为d,则d=L/(K-1),散射点Pi到风电机叶片中心的距离li=(i-1)d。此时,单个叶片的回波可表示为:
这里,值得指出的是θ(t)=θ1+2πfrott,θ1表示风电机叶片与y轴的初始夹角,frot为叶片的旋转频率,α和β分别表示为雷达的方位角和俯仰角。
进一步,为了得到散射点间距d,利用瑞利分辨准则可知:
|ΔΦ(t)|=|ΔΦP1(t)-ΔΦP2(t)|≥2π
为了避免散射点采样过少,使得整个风电机回波仿真失真,这里散射点间隔取上述公式结果的最小值,即:
式中,tanψ=sinαsinβ/cosβ。
实施例:
下面以风电机“EnerconE-66”的实际尺寸建立叶片仿真模型。其中,风电机叶片长度L=26m,叶片数量为3只,风电机叶片绕坐标原点的旋转速度为ω=20r/min,叶片与y轴的初始夹角为90°。雷达与风电机叶片轴心距离为R=1000m,雷达的方位角、俯仰角满足α=β=90°。雷达发射信号为单脉冲信号,发射频率为f=1GHz,脉冲宽度为1us,脉冲重复频率为PRF=1000Hz,为了便于分析风电机回波时频域图,将仿真时间定为3s,即一个叶片旋转周期。
需要指出的是,本发明的仿真均在个人计算机上进行的。计算机型号为联想启天M715E,CPU型号为Intel酷睿双核E7500,CPU频率2.93GHz,内存2GB,所使用的仿真软件为MATLAB R2014a。
按照上述步骤对该算例进行仿真,图4(a)、图4(b)为本发明的仿真结果,图5(a)、图5(b)为积分模型的仿真结果。从图4(a)、图4(b)和图5(a)、图5(b)分析可知,本发明与传统的积分模型算出的结果,在风电机叶片回波时域上有很大的区别。由于本发明考虑的散射点间隔与雷达实际探测目标的情形一致,因此,从理论上分析本发明提出的方法更加精确。
通过以上分析可知,本发明提出的一种风电机叶片回波精确仿真算法,在保证仿真速度的同时,还能够确保仿真的精度,故本方法可用于工程实际中风电场回波模拟。

Claims (7)

1.一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于:基于提出风电机叶片相邻散射点最小几何尺寸间隔求解的数值表达式,构建出风电机叶片具有离散特征的散射点模型。
2.一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一:构建基于风电机叶片中心线的叶片连续电磁散射点模型;
步骤二:根据电子设施对电磁散射点的分辨能力,求解相邻有效电磁散射点的最小几何尺寸间距,获取用于风电机叶片回波求解的、具有离散特性的叶片有效电磁散射点;
步骤三:建立相应的坐标系,求解雷达与叶片有效电磁散射点之间的距离,从而根据雷达方程,采用矢量叠加的方法求解回波。
3.根据权利要求2所述一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于:
步骤一中,考虑到风电机叶片散射属于远场问题,因此,将具有扰流曲面特性的风电机叶片,按照叶片中心线将其等效为连续的电磁散射点,从而构建出风电机叶片回波电磁散射点模型。
4.根据权利要求2所述一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于:
步骤二中,雷达发射的电磁波照射到风电机叶片上时,风电机叶片的散射区域可看作由很多个小的分辨单元组成,雷达分辨率过大时,这个小分辨单元可以认为是由多个散射点组成的,当相邻散射点间距小于雷达的分辨率,雷达在处理分辨单元的回波时,它们就不能够被分辨出来,可以认为这些不能被分辨出来的散射点群的回波是由一个散射点反射的。
5.根据权利要求2所述一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于:
以风电机叶片中心点为原点O,垂直于叶片旋转面的方向为x轴,建立风电机和雷达位置关系的坐标系;通过求解步骤二中确定的电磁散射点与雷达的距离,利用回波方程,求出组成风电机叶片的所有电磁散射点的回波,再通过矢量叠加原理叠加所有散射点回波即可得到风电机叶片回波。
6.一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于包括以下步骤:
步骤一:将风电机叶片按照其中心线等效成为连续的电磁散射点集合;
步骤二:通过雷达对散射点的分辨能力确定的相邻有效电磁散射点最小几何尺寸间距,进而获取用于风电机叶片回波求解的,具有离散特性的叶片有效电磁散射点;
步骤三:建立相应的坐标系,求解雷达与叶片有效电磁散射点之间的距离,从而根据雷达方程,采用矢量叠加的方法求解风电机叶片回波;
上述步骤的理论基础是远场条件下近似等效关系以及瑞利分辨准则,最终通过对所选散射点回波进行矢量求和,即可得到风电机叶片的回波从而获取其多普勒特征;
上述步骤精确获取风电机叶片回波的理论基础,是远场条件下的近似计算理论以及雷达的瑞利分辨准则;
雷达位于空间任意点,风电机叶片等效散射点在雷达处的回波信号可表示:
式中,fc和λ分别表示雷达发射信号的中心频率和波长;表示散射点Pi的后向散射系数;R0和li分别表示叶片中心与雷达、散射点Pi的距离;表示t时刻风电机叶片与雷达视线的夹角;
假设单个风电机叶片上是由K个散射点组成,考虑到风电机由N个叶片构成,则整个风电机叶片的回波信号可表示为:
假设相邻散射点之间的间距为d,则d=L/(K-1),散射点Pi到风电机叶片中心的距离li=(i-1)d;此时,单个叶片的回波可表示为:
这里,值得指出的是θ(t)=θ1+2πfrott,θ1表示风电机叶片与y轴的初始夹角,frot为叶片的旋转频率,α和β分别表示为雷达的方位角和俯仰角;
为了得到散射点间距d,利用瑞利分辨准则可知:
|△Φ(t)|=|△ΦP1(t)-△ΦP2(t)|≥2π
为了避免散射点采样过少,使得整个风电机回波仿真失真,这里散射点间隔取上述公式结果的最小值,即:
式中,tanψ=sinαsinβ/cosβ。
7.如权利要求1-6任意一种风电机叶片回波精确仿真算法,其特征在于:用于工程实际中风电场回波模拟。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109557514A (zh) * 2019-01-14 2019-04-02 三峡大学 一种风电机叶片回波准确求解方法
CN110658519A (zh) * 2019-09-18 2020-01-07 武汉大学 一种基于外辐射源雷达的风电机组叶片状态监测方法
CN112882017A (zh) * 2019-11-29 2021-06-01 南京理工大学 一种基于多普勒雷达的风电叶片损伤监测方法及系统

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2073038A2 (de) * 2007-12-19 2009-06-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Klassifizierung von Abstandsdaten und korrespondierende Abstandsmessvorrichtung
US20100014969A1 (en) * 2006-10-02 2010-01-21 Kitchener Clark Wilson Wind turbine with blade pitch control to compensate for wind shear and wind misalignment
CN102012510A (zh) * 2010-09-25 2011-04-13 哈尔滨工业大学 基于时间——相位导数分布的逆合成孔径雷达成像方法
CN102313888A (zh) * 2010-06-29 2012-01-11 电子科技大学 一种基于压缩传感的线阵sar三维成像方法
EP2481918A1 (de) * 2011-01-28 2012-08-01 Nordex Energy GmbH Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage in einem Radarwirkungsbereich
CN102914772A (zh) * 2012-09-18 2013-02-06 西安电子科技大学 基于等效散射点的进动目标二维成像方法
CN103176179A (zh) * 2013-02-22 2013-06-26 清华大学 Sar雷达回波实时模拟方法
CN104007430A (zh) * 2014-05-29 2014-08-27 西安电子科技大学 基于瞬时调频率估计的进动目标的微多普勒提取方法
EP2851556A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-25 Siemens Aktiengesellschaft Arrangement to reduce noise of a wind turbine rotor blade
CN104865562A (zh) * 2015-06-12 2015-08-26 西安电子科技大学 基于混合模型的雷达非合作目标的识别方法
CN105388368A (zh) * 2015-12-02 2016-03-09 中国电力科学研究院 一种高压架空输电线路电磁散射的阻抗加载点选取方法
GB2532585A (en) * 2013-06-30 2016-05-25 Wind Farm Analytics Ltd Turbine fluid velocity field measurement
CN106291482A (zh) * 2016-09-29 2017-01-04 三峡大学 一种风电机叶片雷达回波信号多普勒频谱求解方法
WO2017054966A1 (de) * 2015-09-30 2017-04-06 Wobben Properties Gmbh Windparkflugbefeuerungssystem sowie windpark damit und verfahren zur befeuerung eines windparks
CN106646397A (zh) * 2017-01-21 2017-05-10 三峡大学 一种大地背景下风电机雷达回波求解方法

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100014969A1 (en) * 2006-10-02 2010-01-21 Kitchener Clark Wilson Wind turbine with blade pitch control to compensate for wind shear and wind misalignment
EP2073038A2 (de) * 2007-12-19 2009-06-24 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Klassifizierung von Abstandsdaten und korrespondierende Abstandsmessvorrichtung
CN102313888A (zh) * 2010-06-29 2012-01-11 电子科技大学 一种基于压缩传感的线阵sar三维成像方法
CN102012510A (zh) * 2010-09-25 2011-04-13 哈尔滨工业大学 基于时间——相位导数分布的逆合成孔径雷达成像方法
EP2481918A1 (de) * 2011-01-28 2012-08-01 Nordex Energy GmbH Verfahren zum Betreiben einer Windenergieanlage in einem Radarwirkungsbereich
CN102914772A (zh) * 2012-09-18 2013-02-06 西安电子科技大学 基于等效散射点的进动目标二维成像方法
CN103176179A (zh) * 2013-02-22 2013-06-26 清华大学 Sar雷达回波实时模拟方法
GB2532585A (en) * 2013-06-30 2016-05-25 Wind Farm Analytics Ltd Turbine fluid velocity field measurement
EP2851556A1 (en) * 2013-09-18 2015-03-25 Siemens Aktiengesellschaft Arrangement to reduce noise of a wind turbine rotor blade
CN104007430A (zh) * 2014-05-29 2014-08-27 西安电子科技大学 基于瞬时调频率估计的进动目标的微多普勒提取方法
CN104865562A (zh) * 2015-06-12 2015-08-26 西安电子科技大学 基于混合模型的雷达非合作目标的识别方法
WO2017054966A1 (de) * 2015-09-30 2017-04-06 Wobben Properties Gmbh Windparkflugbefeuerungssystem sowie windpark damit und verfahren zur befeuerung eines windparks
CN105388368A (zh) * 2015-12-02 2016-03-09 中国电力科学研究院 一种高压架空输电线路电磁散射的阻抗加载点选取方法
CN106291482A (zh) * 2016-09-29 2017-01-04 三峡大学 一种风电机叶片雷达回波信号多普勒频谱求解方法
CN106646397A (zh) * 2017-01-21 2017-05-10 三峡大学 一种大地背景下风电机雷达回波求解方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GUO, LH等: "Method for Determining the Maximum Allowable Capacity of Wind Farm Based on Box Set Robust Optimization", 《MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING》 *
L. S. RASHID等: "IMPACT MODELLING OF WIND FARMS ON MARINE NAVIGATIONAL RADAR", 《2007 IET INTERNATIONAL CONFERENCE ON RADAR SYSTEMS 》 *
何炜琨等: "风轮机雷达回波的仿真与分析", 《系统仿真学报》 *
唐波等: "基于动态RCS的风电机叶片多普勒特性", 《高电压技术》 *
张麟兮等: "《雷达目标散射特征测试与成像诊断》", 31 July 2009 *
阮崇籍等: "飞机旋转部件微多普勒特征通用模型的推导与仿真", 《科学计算与信息处理》 *
陈永彬等: "旋翼叶片回波建模与闪烁现象机理分析", 《物理学报》 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109557514A (zh) * 2019-01-14 2019-04-02 三峡大学 一种风电机叶片回波准确求解方法
CN109557514B (zh) * 2019-01-14 2023-05-02 三峡大学 一种风电机叶片回波准确求解方法
CN110658519A (zh) * 2019-09-18 2020-01-07 武汉大学 一种基于外辐射源雷达的风电机组叶片状态监测方法
CN110658519B (zh) * 2019-09-18 2021-09-03 武汉大学 一种基于外辐射源雷达的风电机组叶片状态监测方法
CN112882017A (zh) * 2019-11-29 2021-06-01 南京理工大学 一种基于多普勒雷达的风电叶片损伤监测方法及系统
CN112882017B (zh) * 2019-11-29 2023-11-21 南京理工大学 一种基于多普勒雷达的风电叶片损伤监测方法及系统

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