CN111310382A - 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法 - Google Patents

考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111310382A
CN111310382A CN201911419058.9A CN201911419058A CN111310382A CN 111310382 A CN111310382 A CN 111310382A CN 201911419058 A CN201911419058 A CN 201911419058A CN 111310382 A CN111310382 A CN 111310382A
Authority
CN
China
Prior art keywords
design
attack angle
angle
attack
variable speed
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911419058.9A
Other languages
English (en)
Inventor
殷明慧
汤仕杰
陈载宇
沈力
邹云
卜京
高一帆
王静波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Science and Technology
Original Assignee
Nanjing University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Science and Technology filed Critical Nanjing University of Science and Technology
Priority to CN201911419058.9A priority Critical patent/CN111310382A/zh
Publication of CN111310382A publication Critical patent/CN111310382A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
    • Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明公开了一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法，该方法基于PROPID软件的逆设计方法，考虑风轮设计过程中的设计攻角对风力机运行过程中攻角的分散分布特性的影响，将风力机动态性能指标Pfavg作为目标函数，采用遗传算法搜索目标函数最优值。本发明能够有效提升变速风机在高湍流风况下的风能捕获效率。

Description

考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法
技术领域
本发明属于风力机气动设计领域，特别是一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法。
背景技术
变速风机(VSWT)作为目前风电市场的主流机型之一，在低于额定风速时，普遍采用最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)控制策略。它会根据风速的变化调整风轮转速，使风轮运行在最佳叶尖速比λopt，并以最大风能利用系数
Figure BDA0002351891910000011
捕获风能。因此，传统的针对变速风机风轮的气动设计一般以提升单一工况点(即λopt)处的气动性能作为唯一目标。设计攻角作为风轮的重要气动参数之一，在传统的设计过程中，一般选取最大升阻比对应的攻角(最优攻角αopt)为唯一设计攻角。但是，变速风机由于采用的MPPT控制策略存在一个延时环节，工作在湍流风况下具有慢动态特性，运行工况不会始终维持在设计工况，导致运行攻角的分散分布。运行在非设计攻角下的风机，达不到预期的风能捕获效率。
针对这一现象，现有技术提出多攻角优化设计方案，主要有以下两种方案：(1)从闭环系统的视角，根据叶素运行攻角分散分布这一特点，结合工程经验，对设计攻角进行优化。(2)对翼型的升阻比曲线进行多攻角优化，根据叶素运行攻角分散分布的特点，提出应该将多个设计攻角范围内的整体气动性能最优作为目标函数，其本质上是考虑的翼型的多运行攻角优化问题。
如上所述，现有技术针对有MPPT控制跟踪现象导致的叶素运行攻角分散分布这一现象，或是对翼型升阻比曲线的优化，对于设计攻角的选择仍旧依照传统方法，即升阻比最大的攻角；或根据工程经验，对于攻角的选择没有给出合理的解释。因此，如何选择设计攻角，使得风力机在动态运行中捕获更多的风能，现有技术还有待完善。
发明内容
本发明的目的在于提供一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法。
实现本发明目的的技术方案为：一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法，包括以下步骤：
步骤1、进行初始化操作：生成遗传算法的初始种群αdeg,i；种群中每个个体为不同位置的叶素的设计攻角；
根据初始风轮的叶片数目、叶片半径、轮毂半径、翼型、弦长和扭角，初始化PROPID程序；
步骤2、利用PROPID程序完成叶素设计攻角为αdeg,i的气动逆设计，获得叶片气动外形参数，包括弦长与扭角；
步骤3、计算目标函数，即平均风能捕获效率Pfavg；
步骤4、判断终止条件是否满足，如果不满足，对种群进行遗传操作生成新的种群，然后返回步骤2；如果满足，则继续下一步；
步骤5、输出对应Pfavg最大值的优化风轮。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明不在限制设计攻角为升阻比最大的攻角，利用设计攻角对风机运行特征的影响，是所优化的风轮的运行攻角集中分布在升阻比最大处，能够进一步提高风力机的平均风能捕获效率。
附图说明
图1为本发明考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法流程图。
图2为本发明优化后的风轮与传统优化方法获得的风轮以及初始风轮的弦长对比图。
图3为本发明优化后的风轮与传统优化方法获得的风轮以及初始风轮的扭角对比图。
图4为本发明优化后的风轮与传统设计方法获得的风轮以及初始风轮的CP-λ曲线对比图。
图5为叶素运行攻角对应的来流风能分布对比图。
具体实施方式
如图1所示，一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法，包括以下步骤：
步骤1、进行初始化操作，具体为：
步骤1-1、生成遗传算法的初始种群；种群中每个个体为叶片叶根向叶尖25％至95％处叶素的设计攻角αdeg,i，各个位置设计攻角的上限是：对应位置翼型的最大升力系数减去0.2所对应的较小的攻角值；各个位置设计攻角的下限应当满足：该位置叶素因设计攻角减小而导致的弦长增大量，不能都超过初始弦长的25％；
步骤1-2、根据初始风轮的叶片数目B、叶片半径R、轮毂半径Rhub、翼型、弦长和扭角，初始化PROPID程序；
步骤2、利用PROPID程序完成叶素设计攻角为αdeg,i的气动逆设计，获得叶片气动外形参数——弦长与扭角，具体为：
步骤2-1、计算各叶素对应翼型在指定设计攻角αdeg,i升力系数；
步骤2-2、修改PROPID程序配置表中的升力系数分布；
步骤2-3、执行PROPID程序，获得指定设计攻角对应的叶片弦长与扭角；叶片弦长，不得超过初始弦长的1.25倍；
步骤3、计算目标函数，即平均风能捕获效率Pfavg；具体为：
Figure BDA0002351891910000031
Figure BDA0002351891910000032
Pwy＝0.5ρπR2v3cos3ψ
其中，n为一个统计时段内的采样次数，ψ为偏航误差角，Pcap为实际功率，Pwy为功率最优值，Te为发电机转矩，ω为发电机转速，
Figure BDA0002351891910000033
为转速加速度，J为发电机转动惯量，v为风速，ρ为空气密度；
步骤4、判断终止条件是否满足，如果不满足，对种群进行遗传操作生成新的种群，然后返回步骤2；如果满足，则继续下一步；终止条件为：最大遗传代数100-400，或者连续计算50-100代目标函数自的误差小于1×10-8；
步骤5、输出对应Pfavg最大值的优化风轮，流程结束。
本发明有效提升变速风机在高湍流风况下的风能捕获效率和发电量。
下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述：
实施例
利用英国Garrad Hassan Partners Limited公司(简称GH公司)开发的通过GL(德国劳埃船级社)认证的用于风电机组设计的专业软件Bladed进行仿真计算。风力机选用美国国家能源部可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory，NREL)开发的1.5MW机型，基准叶片参数见表1。
按照传统设计方法即每个叶素位置取最大升阻比对应攻角作为设计攻角和本发明提出的设计攻角多工况优化方法进行比较，验证本方法的优越性。
本方法计算Pfavg的仿真风速参数如表2所示。本方法设计攻角搜索下限如表3所示。
分别计算出两种设计方法得到优化后风轮的平均风能捕获效率Pfavg和动态年发电量DAEP验证本方法的优越性。
DAEP具体的计算步骤如下：
(1)在Bladed中进行风力机的建模；
(2)获取风力机在切入风速和切出风速之间，不同平均风速下(间隔取0.5m/s)的发电功率P(v)；
(3)根据当地风速的实际情况，选择恰当的威布尔分布参数，获得各风速区间(间隔取0.5m/s)的概率密度f(v)；
(4)根据公式
Figure BDA0002351891910000041
计算。
表1NREL 1.5MW风力机叶片的气动外形参数
Figure BDA0002351891910000042
Figure BDA0002351891910000051
表2三维湍流风速参数
Figure BDA0002351891910000052
表3 1.5MW风机设计攻角下限约束
Figure BDA0002351891910000053
Figure BDA0002351891910000061
表4 Pfavg和DAEP比较
Figure BDA0002351891910000062
由表4可知：与初始设计相比，传统逆设计的闭环性能指标Pfavg和DAEP均有所下降，说明单纯优化设计工况下的气动性能并不能提高风力机的风能捕获；而本发明提出的基于多工况的设计攻角优化方法能够有效提升Pfavg和DAEP。
图2是两种设计方法设计叶片与初始叶片的弦长对比图：初始叶片的弦长近似为线性分布；传统设计叶片的弦长在叶根部很大，节省了叶片的材料成本；本发明设计叶片的弦长在叶中部大于初始叶片，这是由于减小了叶素的设计攻角，升阻比也相应减小，为保证气动效率，弦长必须相应增大。
图3是两种设计方法设计叶片与初始叶片的扭角对比图：初始叶片和传统逆设计叶片的扭角分布较接近，说明两者的设计攻角都接近αopt；本发明设计叶片的扭角大于初始叶片，说明本发明设计方法选择的设计攻角的较小。
图4是三种设计方法对应的CP-λ曲线：本发明设计方法对应的CP-λ曲线除了在顶部略低，在其它区间均高于初始设计和传统设计。
图5是平均风速5m/s的湍流风速下，三种叶片叶素运行攻角对应的来流风能分布对比初，初始设计风力机来流风能最集中分布的运行攻角大于αopt；本发明设计叶片风力机来流风能最集中分布的攻角接近αopt。因此，本发明设计叶片在可捕获来流风能最大时，气动效率也接近最大。
虽然以上结合附图描述了本发明的具体实施方式，但是本领域普通技术人员应当理解，这些仅是举例说明，可以对这些实施方式做出多种变形或修改，而不背离本发明的原理和实质。本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (7)

1.一种考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、进行初始化操作：生成遗传算法的初始种群；种群中每个个体为不同位置的叶素的设计攻角αdeg,i；
根据初始风轮的叶片数目、叶片半径、轮毂半径、翼型、弦长和扭角，初始化PROPID程序；
步骤2、利用PROPID程序完成叶素设计攻角为αdeg,i的气动逆设计，获得叶片气动外形参数，包括弦长与扭角；
步骤3、计算目标函数，即平均风能捕获效率Pfavg；
步骤4、判断终止条件是否满足，如果不满足，对种群进行遗传操作生成新的种群，然后返回步骤2；如果满足，则继续下一步；
步骤5、输出对应Pfavg最大值的优化风轮。
2.根据权利要求1所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于，步骤2确定叶片气动外形参数，具体为：
步骤2-1、计算各叶素对应翼型在指定设计攻角αdeg,i升力系数；
步骤2-2、修改PROPID程序配置表中的升力系数分布；
步骤2-3、执行PROPID程序，获得指定设计攻角对应的叶片弦长与扭角。
3.根据权利要求1所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于，步骤3计算平均风能捕获效率Pfavg，具体为：
Figure FDA0002351891900000011
Figure FDA0002351891900000012
Pwy＝0.5ρπR2v3cos3ψ
其中，n为一个统计时段内的采样次数，ψ为偏航误差角，Pcap为实际功率，Pwy为功率最优值，Te为发电机转矩，ω为发电机转速，
Figure FDA0002351891900000021
为转速加速度，J为发电机转动惯量，v为风速，ρ为空气密度。
4.根据权利要求1所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于，步骤4中的终止条件为：最大遗传代数100-400，或者连续计算50-100代目标函数自的误差小于1×10-8。
5.根据权利要求1所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于，步骤1及步骤4中的种群为：叶片的叶根向叶尖25％至95％处叶素的设计攻角。
6.根据权利要求1或5所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于，步骤1及步骤4中的种群中，各个位置设计攻角的上限是：对应位置翼型的最大升力系数减去0.2所对应的较小的攻角值。
7.根据权利要求6所述的变速风机叶片的设计攻角的多工况优化方法，其特征在于：步骤1及步骤4中的种群中，各个位置设计攻角的下限应当满足：该位置叶素因设计攻角减小而导致的弦长增大量，不能都超过初始弦长的25％。
CN201911419058.9A 2019-12-31 2019-12-31 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法 Pending CN111310382A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911419058.9A CN111310382A (zh) 2019-12-31 2019-12-31 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911419058.9A CN111310382A (zh) 2019-12-31 2019-12-31 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111310382A true CN111310382A (zh) 2020-06-19

Family

ID=71148750

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911419058.9A Pending CN111310382A (zh) 2019-12-31 2019-12-31 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111310382A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113890234A (zh) * 2021-10-11 2022-01-04 浙江大学先进电气装备创新中心 一种具有转子孔间循环对流的封闭式电机冷却装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107194122A (zh) * 2017-06-23 2017-09-22 南京理工大学 一种变速风机叶片的多工况气动优化的改进方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107194122A (zh) * 2017-06-23 2017-09-22 南京理工大学 一种变速风机叶片的多工况气动优化的改进方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨志强: "面向低风速风力机的风轮气动参数与最大功率点跟踪控制的一体化设计", 《中国博士学位论文全文数据库》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113890234A (zh) * 2021-10-11 2022-01-04 浙江大学先进电气装备创新中心 一种具有转子孔间循环对流的封闭式电机冷却装置
CN113890234B (zh) * 2021-10-11 2023-01-31 浙江大学先进电气装备创新中心 一种具有转子孔间循环对流的封闭式电机冷却装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Paraschivoiu et al. H-Darrieus wind turbine with blade pitch control
CN103244348A (zh) 变速变桨风力发电机组功率曲线优化方法
CN105257471B (zh) 风力发电机组桨距角控制方法、装置及系统
Chaudhary et al. Design & optimization of a small wind turbine blade for operation at low wind speed
CN106499581B (zh) 一种考虑变化湍流风况的风力机自适应转矩控制方法
CN111209638B (zh) 基于运行攻角偏差修正的低风速风力机叶片气动设计方法
CN106777525B (zh) 考虑设计叶尖速比风轮静、动态影响的风力机气动设计方法
AU2009292717B2 (en) Wind turbine with low induction tips
CN107194122B (zh) 一种变速风机叶片的多工况气动优化的改进方法
Islam et al. Design and simulation of a small wind turbine blade with qblade and validation with MATLAB
CN112507471A (zh) 一种大攻角范围条件下垂直轴风力机翼型设计方法
KR100940013B1 (ko) 저풍속 실속제어/정속운전용 풍력발전기 블레이드
KR101216252B1 (ko) 풍력발전기 블레이드의 팁 에어포일
CN109268205A (zh) 一种基于智能风力机的风电场优化控制方法
CN111310382A (zh) 考虑运行多工况的变速风机叶片设计攻角优化方法
CN109783912A (zh) 一种升力型垂直轴风力发电机叶片翼型优化设计方法
CN114233570A (zh) 风力机组的功率控制方法
CN102287324A (zh) 自动改变作动面积之风车叶片结构
CN109753759A (zh) 一种基于等效功率的风轮等效风速计算方法
CN112682258B (zh) 基于Backstepping的大型风力机最大功率点跟踪控制方法
CN109687512A (zh) 一种风电场的转动储能控制方法及相关装置
CN104295442A (zh) 一种双风轮水平轴风力发电机
Hosseinkhani et al. Performance Prediction of a SANDIA 17-m Vertical Axis Wind Turbine Using Improved Double Multiple Streamtube
Soraghan et al. Influence of lift to drag ratio on optimal aerodynamic performance of straight blade vertical axis wind turbines
CN112211782B (zh) 基于起始转速自适应搜索的收缩跟踪区间控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200619