CN113536648B - 一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统 - Google Patents

一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统 Download PDF

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CN113536648B CN202111035398.9A CN202111035398A CN113536648B CN 113536648 B CN113536648 B CN 113536648B CN 202111035398 A CN202111035398 A CN 202111035398A CN 113536648 B CN113536648 B CN 113536648B
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Abstract

本发明公开了一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统，通过获取风机单桩的三维模型；构建三维模型的浪流与风机单桩载荷模型；在CFD仿真软件中通过浪流与风机单桩载荷模型计算得到三维模型中风机叶片的在来流方向面的负载场；根据叶片根部与轮毂的负载场计算得到三维模型中风机叶片的叶片根和轮毂的极限偏移距离。能够智能的快速识别当前的三维模型的叶片根部与轮毂是否对中匹配，提高了根据三维模型生产的风机叶片的对中匹配成功的机率。

Description

一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统
技术领域
本公开属于计算机辅助设计、计算机仿真、机器视觉技术领域，具体涉及一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统。
背景技术
在海上风电风机上安装叶片的方法各有不同。许多海上风力涡轮机通常在装上船之前预组装成单个转子部件。这种方法最大限度地减少了海上升降机的数量，并提供了相对低成本的解决方案。然而，随着风机叶片长度不断增长，现在风机直径（含叶片）长度最长可达200米以上，这种安装技术的机动和运输任务将发生改变。为此叶片安装不能在陆上安装，而是在海上安装平台或安装船上进行安装。然而风机叶片尺寸越来越大，同时海上风速或风浪对安装也具有较大影响。安装期间，将安装一个或多个叶片到风力涡轮机轮毂上。轮毂包括多个带开口的环形安装法兰。叶片包括多个紧固件，如螺栓，或针脚或螺柱在其叶片根。正如上述所说现代风力涡轮机的尺寸和重量普遍明显增加，风力涡轮机叶片的设计已成为一项越来越具有挑战性的任务。
本发明提出一种新型有效的一种风电风机安装平台叶片对中匹配的计算机辅助设计方法，使得生产出的风机安装平台叶片可以恶劣天气及海洋状态下实施安装作业，并从而可以减少海上风电场安装时间窗口等待时间，计算效率高、海上风电平台三维模型的对中速度更准确。
发明内容
本发明的目的在于一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为了实现上述目的，根据本公开的一方面，提供一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，所述方法包括以下步骤：
S100，获取风电平台的三维模型；
S200，对三维模型进行多体系统动力学建模得到三维模型中各部件载荷模型；
S300，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征；
S400，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件。
进一步地，在S100中，获取风电平台的三维模型的方法为：通过三维激光扫描仪或者三坐标测量机对风电平台的各部件进行扫描得到各部件的三维模型，或者通过3DSMAX、Rhino、CAD、UG、Catia等软件中的任意一种构建并获得风电平台的三维模型；其中，所述风电平台的三维模型中的各部件包括风电安装平台的三维模型和风机单桩的三维模型，风电安装平台三维模型包括为自升式风电安装平台、自升工风电安装平台上起重机、叶片（包括叶片根）、超重轭、起吊绳、吊索以及拖曳绳的三维模型中任一种或多种的组合；风机单桩的三维模型包括基础单桩，塔式结构，发电机舱、叶片根部的导向杆、法兰盘孔和风机轮毂的三维模型中任一种或多种的组合。
进一步地，在S200中，三维模型中各部件载荷模型为：
Figure 839764DEST_PATH_IMAGE001
其中，三维模型中各部件载荷模型为风电安装平台三维模型及风机单桩受风及浪载荷作用的多体系统动力学及其有限元模型，对于受浪流作用的三维模型中各部件而言，单位长度上垂直于三维模型中风机单桩的基础单桩的各部件每个条带的浪载荷，条带为对三维模型的有限元受力分析中沿着受力方向法向的所有的有限元的互连子域，相同， 其中，CM 和 CD分别是风机单桩的质量和阻力系数，风机单桩（基础单桩）即圆柱桩， x’和x”是条带上的所有的有限元的互连子域承受的水流/风流的速度及加速度，或者说条带上水质点的速度分量和加速度分量，（或者，x’和x”是来流方向面的三维模型中各部件的几何中心点的水流或风的速度和加速度），y’和y”分别是速度和加速度（或者，y’和y”分别是三维模型中各部件的几何中心点的风的速度和加速度的二阶导数），ρ为流体密度,D为风机单桩的直径；
fs为流载荷，流载荷fs包括浪流、水流或风流的载荷，即fs为单位长度条带上法向的水动力载荷或者风动力载荷，浪流与风机单桩浪流载荷模型的式中第一项为Froude-Kriloff力和衍射力，第二项为惯性力，第三项为二次阻力。
优选地，在S200中，三维模型中各部件载荷模型为：Spalart-Allmaras模型、等向湍流模型、k-epsilon模型、雷诺应力模型、曼恩湍流模型中任意一种。
其中，相对运动时域特征为模拟的时域叶片根与轮毂的运动半径。
进一步地，在S300中，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征的方法为：
S301，获取风电平台的选址地在时间段T内的海洋气象条件；
S302，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中将平均风力密度作为流体密度和平均风速，或者平均水流体密度和平均水流速度（风流或者水流）或者海洋气象条件输入到三维模型中各部件载荷模型，通过风载荷和或浪流载荷计算得到时间段T中所有的三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征，其中时间段T为10到50年，其中，三维模型中各部件至少包括三维模型中风机叶片根运动和轮毂，海洋气象条件包括：平均风力密度和平均风速、显著波高、浪峰周期。
其中，所述运动响应图为在不同时刻的多个运动响应值在二维平面坐标系上的波形图，x轴为时间，y轴为运动响应幅值。
进一步地，在S301中，获取海洋气象条件：采用10-50年的气象后报数据（即历史气象数据），采用如下的平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰周期（peak period）Tp，其中，平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰Tp服从以下长期联合分布（服从以下长期联合分布的数据能够提高模拟仿真方法的稳定性，使得对中匹配的计算结果更加准确），所述长期联合分布函数如下：
Figure 225746DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，参数u、h、t分别表示风速，波高及浪峰周期的变量；
其中，拟合Uw的边际分布fUw(u)为：
Figure 271062DEST_PATH_IMAGE003
；
其中αU和βU分别为平均风速的形状系数和平均风速的比例系数，给定Uw、Hs的条件分布fHs|Uw(h|u)采用以下分布拟合：
Figure 869534DEST_PATH_IMAGE004
；
其中αHC和βHC分别表示显著波高的形状系数和显著波高的比例系数，Tp在给定Uw和Hs的条件分布fTp|Uw,Hs(t|u,h)采用以下分布拟合，
Figure 683906DEST_PATH_IMAGE005
；
其中μln(Tp)和σln(Tp)是条件对数正态分布的系数，π为圆周率。
进一步地，其特征在于，在S300中，有限元仿真软件包括ANSYS Fluent、Abaqus、Sesame、HAWC2中任意一种。
进一步地，在S400中，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法为：
其中, 叶片根中心、轮毂中心、叶片根部导向杆（叶片根部导向杆，叶片根部的导向杆简称为导向杆）中心、轮毂法兰盘孔中心依次分别为叶片的根部、轮毂、导向杆、轮毂上的法兰盘孔的几何中心点。
S4001，以采样间隔大于30天(一般取45天到365天)的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N2个采样时刻的三维模型中各部件在时间段tt内的运动响应图，此处每个运动响应图的在时间段T中采样的采样间隔为45天，得到运动响应图集合PT={Ptj}，Ptj为运动响应图集合PT中的第j个运动响应图，j∈[1,N2]；tt的时候段长度取值为[400,1000]秒；
其中，所述运动响应图为在不同时刻的多个运动响应值在二维平面坐标系上的波形图，x轴为时间,y轴为运动响应幅值。
S4002，在各个运动响应图Ptj中搜索运动响应幅值（即三维模型各部件位移的幅度）最大的时刻，得到各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻集合MaxTT={Maxtti}，Maxtti为集合MaxTT中各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻；
S4003，令风机叶片的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxTT中的各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的Maxtti时刻导向杆的三维模型的几何中心点与OY的欧式距离D11，Maxtti时刻导向杆的几何中心点与OL的欧式距离D22；
S4004，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M22+D11≤|RF–RD|≤M11+D22；
其中，M11为K11和K22中的最小值；K11=Max2(MaxTT,OY)，K22=Max2(MaxTT,OL)；M22为K33和K44中的最大值；K33=Min2(MaxTT,OY)，K44= Min2(MaxTT,OL)；Max2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点与B1点之间的各个距离值中的最大值，A1为任意集合，在此处A1为集合MaxTT，B1为任意点，在此处B1为点OY或者点OL；Min2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点与B1点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径；
S4005，当集合MaxTT中的各个Maxtti时刻全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的集合MaxTT中的Maxtti时刻数量占集合MaxTT中所有Maxtti时刻数量的比例大于或者等于匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S4006，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M11，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M22；
其中，匹配率阈值的取值范围为[70%,100%]。
进一步地，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M33；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M44；其中，M33为K55和K66中的最小值；K55=Min2(MaxTT,OY)，K66= Min2(MaxTT,OL)；M44为K33和K44中的最小值。
优选地，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法还可以为：
S401，以采样间隔大于30天的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N个采样时刻的三维模型中各部件承受的风流或者水流的负载场，此处每个负载场的在时间段T中采样的采样间隔为45天，得到负载场集合P={pi}，pi为负载场集合P中的第i个负载场，i∈[1,N]，其中，负载场为均布载荷、应力场、压力场中任意一种；
S402，在各个负载场pi中与三维模型中各部件的接触面上搜索承受负载最大的点，得到各个负载场pi中承受负载最大的点的集合MaxP={Maxpi}，Maxpi为集合MaxP中负载场pi中承受负载最大的点，其中，如果负载场为均布载荷，则负载为载荷；如果负载场为应力场，则负载为应力；如果负载场为压力场，则负载为压力；
S403，令风机叶片的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxP中的各个点Maxpi与OY的欧式距离D1、集合MaxP中的各个点Maxpi与OL的欧式距离D2；
S404，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M2+D1≤|RF–RD|≤M1+D2；
其中，M1为K1和K2中的最小值；K1=Max(MaxP,OY)，K2=Max(MaxP,OL)；M2为K3和K4中的最大值；K3=Min(MaxP,OY)，K4= Min(MaxP,OL)；Max(A,B)为集合A中各个点与B点之间的各个距离值中的最大值；Min(A,B)为集合A中各个点与B点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径，A为任意集合，在此处A为集合MaxP，B为任意点，在此处B1为点OY或者点OL；
S405，当集合MaxP中各个负载场pi全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的负载场集合P中的负载场占负载场集合P中所有负载场的比例大于或者等于第二匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S406，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M1，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M2；
其中，第二匹配率阈值的取值范围[70%,100%]。
进一步地，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M3；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M4；其中，M3为K5和K6中的最小值；K5=Min(MaxP,OY)，K6= Min(MaxP,OL)；M4为K3和K4中的最小值。
本公开还提供了一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法中的步骤，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统可以运行于，包括计算机仿真系统，计算机控制及专家系统、海上风机自升式安装平台、机载监测系统，机器视觉监控设备，起重机拖曳线更换设置系统，海上风速测量系统，海洋海浪状态测量系统任意一种设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
风电平台三维模型获取单元，用于获取风电平台的三维模型；
载荷模型建模单元，用于对三维模型进行多体系统动力学建模得到三维模型中各部件载荷模型；
仿真计算单元，用于在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征；
极限偏移距离计算单元，用于根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件。
本公开的有益效果为：本发明一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统，能够智能的快速识别当前的三维模型的叶片根部与轮毂是否对中匹配，提高了根据三维模型生产的风机叶片的对中匹配成功的机率。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本公开的上述以及其他特征将更加明显，本公开附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：
图1所示为一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法的流程图；
图2所示为轮毂与叶片根运动对齐过程原理图；
图3所示为轮毂与叶片根运动配合过程原理图；
图4所示为轮毂与叶片根对齐配合位置关系图；
图5所示为风电安装船或平台安装单桩风机叶片对准配合示意图；
图6所示为运动响应图示例图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本公开的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本公开的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，所述方法包括以下步骤：
S100，获取风电平台的三维模型；
S200，对三维模型进行多体系统动力学建模得到三维模型中各部件载荷模型；
S300，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征；
S400，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件。
风电平台的对中匹配参考如图2到图5所示，图2为轮毂1与叶片根2运动对齐过程原理图，图3为轮毂1与叶片根2运动配合过程原理图；图4为轮毂1与叶片根2对齐配合位置关系图，其中，导向杆3插入轮毂1上中的任意一个法兰盘孔4从而引导各个螺栓5插入到对应的法兰盘孔4中，如图5为风电安装船或平台安装单桩风机叶片对准配合示意图所示；
进一步地，在S100中，获取风电平台的三维模型的方法为：通过三维激光扫描仪或者三坐标测量机对风电平台的各部件进行扫描得到各部件的三维模型，或者通过3DSMAX、Rhino、CAD、UG、Catia等软件中的任意一种构建并获得风电平台的三维模型；其中，所述风电平台的三维模型中的各部件包括风电安装平台的三维模型和风机单桩的三维模型，风电安装平台三维模型包括为自升式风电安装平台、自升工风电安装平台上起重机、叶片、超重轭、起吊绳、吊索以及拖曳绳等的三维模型；风机单桩的三维模型包括基础单桩，塔式结构，发电机舱、叶片根部的导向杆、法兰盘孔和风机的轮毂的三维模型，如图5为风电安装船或平台安装单桩风机叶片对准配合示意图所示，图5中包括轮毂1、风机单桩6、单桩风机发电机舱7、叶片根部2、自升工风电安装平台上起重机8、拖拽绳索9、自升式风电安装平台10、自升式风电安装平台桩腿11、自升式风电安装平台控制终端12。
进一步地，在S200中，三维模型中各部件载荷模型为：
Figure 771948DEST_PATH_IMAGE006
其中，三维模型中各部件载荷模型为风电安装平台三维模型及风机单桩受风及浪载荷作用的多体系统动力学及其有限元模型，对于受浪流作用的三维模型中各部件而言，单位长度上垂直于三维模型中各部件每个条带的浪载荷，条带为对三维模型的有限元受力分析中沿着受力方向法向的所有的有限元的互连子域， 其中，CM 和 CD分别是风机单桩的基础单桩，基础单桩即圆柱桩的质量和阻力系数（ Cm一般取2.0，Cd一般取1.0），x’和x”是条带上的所有的有限元的互连子域承受的水流/风流的速度及加速度，或者是水质点的速度分量和加速度分量（或者，x’和x”是来流方向面的三维模型中各部件的几何中心点的水流或风的速度和加速度），y’和y”分别是速度和加速度（或者，y’和y”分别是三维模型中各部件的几何中心点的风的速度和加速度的二阶导数），ρ为流体密度, D为风机单桩的直径或者叶片的长度或者风机叶片的几何中心点与轮毂的几何中心点之间的距离；风电安装平台的圆柱桩的质量系数一般为2.0，风电安装平台的阻力系数大约1.0，也可以设置系数为[0.5,3]之间的数，fs为流载荷，流载荷fs包括浪流、水流或风流的载荷。
fs为浪流载荷，浪流与风机单桩浪流载荷模型的式中第一项为Froude-Kriloff力和衍射力，第二项为惯性力，第三项为二次阻力。
优选地，在S200中，三维模型中各部件载荷模型为：Spalart-Allmaras模型、等向湍流模型、k-epsilon模型、雷诺应力模型、曼恩湍流模型中任意一种。
其中，相对运动时域特征为模拟的叶片根与轮毂的运动半径。
进一步地，在S300中，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征的方法为：
S301，获取风电平台的选址地在时间段T内的海洋气象条件；
S302，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中将平均风力密度作为流体密度和平均风速，或者平均水流体密度和平均水流速度（风流或者水流）或者海洋气象条件输入到三维模型中各部件载荷模型，通过风载荷和或浪流载荷计算得到时间段T中所有的三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征，其中时间段T为10到50年，其中，三维模型中各部件至少包括三维模型中风机叶片根运动和轮毂，海洋气象条件包括：平均风力密度和平均风速、显著波高、浪峰周期。
如图6所示为运动响应图示例图，所述运动响应图为在不同时刻的多个运动响应值在二维平面坐标系上的波形图，x轴为时间，y轴为运动响应幅值，图6中的(a)为轮毂y轴方向的轴向位移（y向位移），图6中的(b)为y向位移密集程度，图6中的(c)为轮毂的运动半径（Hub motion radius）。
进一步地，在S301中，获取海洋气象条件：采用10-50年的气象后报数据（即历史气象数据），采用如下的平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰周期，浪峰周期是波浪峰值在周期位置，例如，单位为秒（s）， H为浪峰周期（peak period）Tp，其中，采集的平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰周期Tp数据服从以下长期联合分布，所述长期联合分布函数如下：
Figure 990046DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，参数u、h、t分别表示风速，波高及浪峰周期的变量；
其中，可以用拟合Uw的边际分布fUw(u)为：
Figure 454525DEST_PATH_IMAGE008
；
其中αU和βU分别为平均风速的形状系数和平均风速的比例系数（平均风速的形状系数和平均风速的比例系数均为大于 1 的系数；例如平均风速是形状系数αU取值[1.2,3.5], 平均风速是比例系数βU [2.5,7]），给定Uw、Hs的条件分布fHs|Uw(h|u)采用以下分布拟合
Figure 326667DEST_PATH_IMAGE009
；
其中αHC和βHC分别表示显著波高的形状系数和的比例系数（形状系数和比例系数均为大于 1 的系数；例如显著波高的形状系数αHC取值[1.8,6.5], 显著波高的比例系数βHC [2,7]），Tp在给定Uw和Hs的条件分布fTp|Uw,Hs(t|u,h)采用以下分布拟合，
Figure 585610DEST_PATH_IMAGE010
；
其中μln(Tp)和σln(Tp)是对数正态分布的系数,例如，系数μln(Tp)为[0.14,3] ，系数μln(Tp)为[0.12,5]。
进一步地，其特征在于，在S300中，有限元仿真软件包括ANSYS Fluent、Abaqus、Sesame、HAWC2中任意一种。
进一步地，在S400中，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法为：
其中, 叶片根中心、轮毂中心、叶片根部导向杆（叶片根部导向杆，叶片根部的导向杆简称为导向杆）中心、轮毂法兰盘孔中心分别为叶片的根部、轮毂、导向杆、轮毂上的法兰盘孔的几何中心点。
S4001，以采样间隔大于30天的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N2个采样时刻的三维模型中各部件在时间段tt内的运动响应图，得到运动响应图集合PT={Ptj}，Ptj为运动响应图集合PT中的第j个运动响应图，j∈[1,N2]；tt的时候段长度取值为[400,1000]秒；
其中，所述运动响应图为在不同时刻的多个运动响应值在二维平面坐标系上的波形图，x轴为时间,y轴为运动响应幅值。
S4002，在各个运动响应图Ptj中搜索运动响应幅值最大的时刻，得到各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻集合MaxTT={Maxtti}，Maxtti为集合MaxTT中各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻；
S4003，令风机叶片的三维模型的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxTT中的各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的Maxtti时刻导向杆的几何中心点与OY的欧式距离D11，Maxtti时刻导向杆的几何中心点与OL的欧式距离D22；
S4004，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M22+D11≤|RF–RD|≤M11+D22；
其中，M11为K11和K22中的最小值；K11=Max2(MaxTT,OY)，K22=Max2(MaxTT,OL)；M22为K33和K44中的最大值；K33=Min2(MaxTT,OY)，K44= Min2(MaxTT,OL)；Max2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点与B1点之间的各个距离值中的最大值；Min2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点与B1点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径；
S4005，当集合MaxTT中的各个Maxtti时刻全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的集合MaxTT中的Maxtti时刻占集合MaxTT中所有Maxtti时刻的比例大于或者等于匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S4006，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M11，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M22；
其中，匹配率阈值的取值范围为[70%,100%]。
进一步地，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M33；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M44；其中，M33为K55和K66中的最小值；K55=Min2(MaxTT,OY)，K66= Min2(MaxTT,OL)；M44为K33和K44中的最小值。
优选地，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和轮毂中心的极限偏移距离以及叶片根部导向杆中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法还可以为：
S401，以采样间隔大于30天的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N个采样时刻的三维模型中各部件承受的负载场，得到负载场集合P={pi}，pi为负载场集合P中的第i个负载场，i∈[1,N]，其中，负载场为均布载荷、应力场、压力场中任意一种；
S402，在各个负载场pi中与三维模型中各部件的接触面上搜索承受负载最大的点，得到各个负载场pi中承受负载最大的点的集合MaxP={Maxpi}，Maxpi为集合MaxP中负载场pi中承受负载最大的点，其中，如果负载场为均布载荷，则负载为载荷；如果负载场为应力场，则负载为应力；如果负载场为压力场，则负载为压力；
S403，令风机叶片的三维模型的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxP中的各个点Maxpi与OY的欧式距离D1、集合MaxP中的各个点Maxpi与OL的欧式距离D2；
S404，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M2+D1≤|RF–RD|≤M1+D2；
其中，M1为K1和K2中的最小值；K1=Max(MaxP,OY)，K2=Max(MaxP,OL)；M2为K3和K4中的最大值；K3=Min(MaxP,OY)，K4= Min(MaxP,OL)；Max(A,B)为集合A中各个点与B点之间的各个距离值中的最大值；Min(A,B)为集合A中各个点与B点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径；
S405，当集合MaxP中各个负载场pi全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的负载场集合P中的负载场占负载场集合P中所有负载场的比例大于或者等于第二匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S406，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M1，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M2；
其中，第二匹配率阈值的取值范围[70%,100%]。
进一步地，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M3；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M4；其中，M3为K5和K6中的最小值；K5=Min(MaxP,OY)，K6= Min(MaxP,OL)；M4为K3和K4中的最小值。
上述实施例1的风机容量为8MW, 风机作业水深为40米，作业海域为中国渤海海域，平均风速为14m/s，叶片长度为105米，显著浪高为2米。
上述实例2的风机容量为，10MW，风机作业水深为50米，作业海域为中国南海海域，平均风速为14m/s，叶片长度为105米，显著浪高为2米。
本公开的实施例提供的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法中的步骤，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统可以运行于，包括计算机仿真系统，计算机控制及专家系统、海上风机自升式安装平台、机载监测系统，机器视觉监控设备，起重机拖曳线更换设置系统，海上风速测量系统，海洋海浪状态测量系统任意一种设备中。
所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统的示例，并不构成对一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统的各个分区域。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法及系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card,SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。

Claims (9)

1.一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，获取风电平台的三维模型；
S200，对三维模型进行建模得到三维模型中各部件载荷模型；
S300，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征；
S400，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离以及轮毂中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件；
其中，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离以及轮毂中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法为：
S4001，以采样间隔大于30天的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N2个采样时刻的三维模型中各部件在时间段tt内的运动响应图，得到运动响应图集合PT={Ptj}，Ptj为运动响应图集合PT中的第j个运动响应图，j∈[1,N2]；tt的时候段长度取值为[400,1000] 秒；
S4002，在各个运动响应图Ptj中搜索运动响应幅值最大的时刻，得到各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻构成集合MaxTT={Maxtti}，Maxtti为集合MaxTT中各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的时刻；
S4003，令风机叶片的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxTT中的各个运动响应图Ptj中运动响应幅值最大的Maxtti时刻导向杆的几何中心点与OY的欧式距离D11，Maxtti时刻导向杆的几何中心点与OL的欧式距离D22；
S4004，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M22+D11≤|RF–RD|≤M11+D22；
其中，M11为K11和K22中的最小值；K11=Max2(MaxTT,OY)，K22=Max2(MaxTT,OL)；M22为K33和K44中的最大值；K33=Min2(MaxTT,OY)，K44= Min2(MaxTT,OL)；Max2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点到B1点之间的各个距离值中的最大值；Min2(A1,B1)为集合A1中的各个时刻的导向杆的几何中心点到B1点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径，其中，A1为集合MaxTT，B1为点OY或者点OL；
S4005，当集合MaxTT中的各个Maxtti时刻全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的集合MaxTT中的Maxtti时刻占集合MaxTT中所有Maxtti时刻的比例大于或者等于匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S4006，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M11，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M22；
其中，匹配率阈值的取值范围为[70%,100%]。
2.根据权利要求1所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，在S100中，获取风电平台的三维模型的方法为：通过三维激光扫描仪或者三坐标测量机对风电平台的各部件进行扫描得到各部件的三维模型，或者通过3DSMAX、Rhino、CAD、UG、Catia软件中的任意一种构建并获得风电平台的三维模型；其中，所述风电平台的三维模型中的各部件包括风电安装平台的三维模型和风机单桩的三维模型，风电安装平台三维模型包括为自升式风电安装平台、自升工风电安装平台上起重机、叶片、超重轭、起吊绳、吊索以及拖曳绳的三维模型；风机单桩的三维模型包括基础单桩，塔式结构，发电机舱、叶片根部的导向杆、法兰盘孔和风机轮毂的三维模型。
3.根据权利要求1所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，在S200中，三维模型中各部件载荷模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，三维模型中各部件载荷模型为风电安装平台三维模型及风机单桩受风及浪载荷作用的多体系统动力学及其有限元模型，CM是风机单桩的质量，CD是风机单桩的阻力系数，x’和x”是条带上的所有的有限元的互连子域承受的水流/风流的速度及加速度，或者是水质点的速度分量和加速度分量，或者，x’和x”是来流方向面的三维模型中各部件的几何中心点的水流或风的速度和加速度，y’和y”分别是速度和加速度，ρ为流体密度, D为风机单桩的直径，fs为流载荷。
4.根据权利要求1所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，在S300中，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中通过三维模型中各部件载荷模型仿真得到在风、浪流作用下三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征的方法为：
S301，获取风电平台的选址地在时间段T内的海洋气象条件；
S302，在多体动力学仿真软件或有限元仿真软件中将海洋气象条件输入到三维模型中各部件载荷模型，通过风载荷和或浪流载荷计算得到时间段T中所有的三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征，其中时间段T为10到50年，其中，三维模型中各部件至少包括三维模型中风机叶片根运动和轮毂，海洋气象条件包括：平均风力密度和平均风速、显著波高、浪峰周期。
5.根据权利要求4所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，在S301中，获取海洋气象条件：采用10-50年的气象后报数据，用如下的平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰周期Tp，其中，采集的平均风速Uw、显著波高Hs和浪峰周期Tp数据服从以下长期联合分布，所述长期联合分布函数如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，参数u、h、t分别表示风速，波高及浪峰周期的变量；
其中，拟合Uw的边际分布为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
其中αU和βU分别为平均风速的形状系数和平均风速的比例系数，给定Uw、Hs的条件分布采用以下分布拟合
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
其中αHC和βHC分别表示显著波高的形状系数和显著波高的比例系数，Tp在给定Uw和Hs的条件分布采用以下分布拟合，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；
其中μln(Tp)和σln(Tp)是条件对数正态分布的系数。
6.根据权利要求1所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M33；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M44；其中，M33为K55和K66中的最小值；K55=Min2(MaxTT,OY)，K66= Min2(MaxTT,OL)；M44为K33和K44中的最小值。
7.根据权利要求4所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，根据三维模型中各部件之间的运动响应图和相对运动时域特征计算得到三维模型中叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离以及轮毂中心与轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离，并计算和设定稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的方法还可以为：
S401，以采样间隔大于30天的时间跨度，随机采样抽取时间段T内N个采样时刻的三维模型中各部件承受的负载场，得到负载场集合P={pi}，pi为负载场集合P中的第i个负载场，i∈[1,N]，其中，负载场为均布载荷、应力场、压力场中任意一种；
S402，在各个负载场pi中与三维模型中各部件的接触面上搜索承受负载最大的点，得到各个负载场pi中承受负载最大的点的集合MaxP={Maxpi}，Maxpi为集合MaxP中负载场pi中承受负载最大的点，其中，如果负载场为均布载荷，则负载为载荷；如果负载场为应力场，则负载为应力；如果负载场为压力场，则负载为压力；
S403，令风机叶片的几何中心点为OY，轮毂的三维模型几何中心点为OL；
依次计算集合MaxP中的各个点Maxpi与OY的欧式距离D1、集合MaxP中的各个点Maxpi与OL的欧式距离D2；
S404，设置稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件为：M2+D1≤|RF–RD|≤M1+D2；
其中，M1为K1和K2中的最小值；K1=Max(MaxP,OY)，K2=Max(MaxP,OL)；M2为K3和K4中的最大值；K3=Min(MaxP,OY)，K4= Min(MaxP,OL)；Max(A,B)为集合A中各个点到B点之间的各个距离值中的最大值；Min(A,B)为集合A中各个点到B点之间的各个距离值中的最小值；RF和RD分别为三维模型中法兰盘孔和导向杆的运动半径或者RF和RD分别为叶片根与轮毂的运动半径，其中，A为集合MaxP，B为点OY或者点OL；
S405，当集合MaxP中各个负载场pi全部不满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件时，标记对中匹配失败；
当满足稳定叶片与轮毂对中匹配的阈值条件的负载场集合P中的负载场占负载场集合P中所有负载场的比例大于或者等于第二匹配率阈值时，标记对中匹配成功；
S406，当对中匹配成功时，取叶片根中心和叶片根部导向杆中心的极限偏移距离为M1，取轮毂中心和轮毂法兰盘孔中心的极限偏移距离为M2；
其中，第二匹配率阈值的取值范围[70%,100%]。
8.根据权利要求7所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法，其特征在于，所述方法还包括：当对中匹配失败时，将三维模型中风机叶片的叶片根整体往轮毂的几何中心点位置的方向调整距离M3；将三维模型中轮毂整体往中风机叶片的叶片根的几何中心点位置的方向调整距离M4；其中，M3为K5和K6中的最小值；K5=Min(MaxP,OY)，K6= Min(MaxP,OL)；M4为K3和K4中的最小值。
9.一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述的一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算方法中的步骤，所述一种海上风电平台的模拟仿真可对中匹配计算系统运行于，包括计算机仿真系统，计算机控制及专家系统、海上风机自升式安装平台、机载监测系统，机器视觉监控设备，起重机拖曳线更换设置系统，海上风速测量系统，海洋海浪状态测量系统任意一种设备中。
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