CN115600522A - 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质 - Google Patents

用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115600522A
CN115600522A CN202211324218.3A CN202211324218A CN115600522A CN 115600522 A CN115600522 A CN 115600522A CN 202211324218 A CN202211324218 A CN 202211324218A CN 115600522 A CN115600522 A CN 115600522A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fan
dimensional
grid
time period
future time
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
CN202211324218.3A
Other languages
English (en)
Inventor
冯涛
徐勋建
蔡泽林
李丽
叶钰
王磊
胡博
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.)
Hunan Disaster Prevention Technology Co ltd
Original Assignee
Hunan Disaster Prevention Technology Co ltd
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 Hunan Disaster Prevention Technology Co ltd filed Critical Hunan Disaster Prevention Technology Co ltd
Priority to CN202211324218.3A priority Critical patent/CN115600522A/zh
Publication of CN115600522A publication Critical patent/CN115600522A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/06Wind turbines or wind farms
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00Details relating to the application field
    • G06F2113/08Fluids
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/72Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)

Abstract

本申请实施例提供一种用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质。包括:获取风机的三维坐标,三维坐标是风机叶轮平面中心的经度、纬度和高度;根据三维坐标建立三维计算网格;以WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,得到三维计算网格在预设未来时间段内的气象参数;采用CFD的计算确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数;根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度、风机叶片旋转切向相对速度、过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度以及冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。该方案解决预测未来风机结冰厚度存在偏差的问题,实现风机叶片覆冰厚度的高精度计算。

Description

用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质
技术领域
本申请涉及新能源发电技术领域,具体涉及一种用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质。
背景技术
近年来冬季寒潮频发,由于冷空气南下导致风机结冰停机,发生大面积脱网。目前,风机结冰的预测主要通过机器学习的方法来计算未来风机覆冰的情况。该方法属于统计模型方法,缺乏风机结冰的物理意义,对于极端覆冰情况的预测存在偏差。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质。
为了实现上述目的,本申请第一方面提供一种用于风机结冰厚度的预测方法,包括:
获取风机的三维坐标,三维坐标包括风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,三维坐标是以叶轮平面中心为基准点所确定的;
根据三维坐标建立三维计算网格;
以WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,以得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数;
采用CFD的计算方式,根据气象参数确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数;
根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U;
根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。
在本申请实施例中,根据公式(1)计算得到过冷水粒子入流相对速度Vc
Vc=(1-a)V (1)
其中,a是轴向诱导因子,V是垂直风机平面的风速。
在本申请实施例中,根据公式(2)计算得到风机叶片旋转切向速度Vx
Vx=(1+a′)λrV (2)
其中,a′是切向诱导因子,λr是风机叶片叶尖速比,V是垂直风机平面的风速。
在本申请实施例中,根据公式(3)计算得到过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U:
Figure BDA0003911777090000021
在本申请实施例中,方法还包括:根据风机叶片的结冰情况确定有效碰撞系数;其中,在风机叶片没有结冰的情况下,确定有效碰撞系数为c1;在风机叶片结冰的情况下,确定有效碰撞系数为c2。
在本申请实施例中,根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度包括:在风机没有结冰的情况下,根据公式(4)计算得到风机在预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure BDA0003911777090000022
在风机结冰的情况下,根据公式(5)计算得到风机在预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure BDA0003911777090000023
其中,Ir是风机结冰厚度,ρi是冰的密度,ρ0是水的密度,R是过冷却冻雨量,Q过冷却冻雾浓度,c1是风机没有结冰情况下的有效碰撞系数,c2是风机结冰情况下的有效碰撞系数,T是预设未来时间段的时间值,π是圆周率。
在本申请实施例中,根据三维坐标建立三维计算网格包括:以风机的叶轮平面中心为基准点,设定水平网格分辨率,确定网格的水平数量;以叶轮平面的最高点为上边界,以地面为下边界确定网格的垂直层数;根据水平数量和垂直层数建立三维计算网格。
本申请第二方面提供一种处理器,被配置成执行上述的用于风机结冰厚度的预测方法。
本申请第三方面提供一种用于风机结冰厚度预测的装置,包括:
数据获取模块,用于获取风机的三维坐标,三维坐标包括风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,三维坐标是以叶轮平面中心为基准点所确定的;
网格建立模块,用于根据三维坐标建立三维计算网格;
网格处理模块,用于以WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,以得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数;
数据处理模块,用于采用CFD的计算方式,根据气象参数确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数,根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U;
结冰厚度预测模块,用于根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。
本申请第四方面提供一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的用于风机结冰厚度的预测方法。
通过上述技术方案,获取风机的叶轮平面中心的三维坐标,建立以风机为中心的三维计算网格;采用WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,以得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数。并利用CFD计算确定每个网格在预设未来时间段内的环境参数。根据得到的环境参数、过冷水粒子入流相对速度和风机叶片的旋转切向相对速度确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度。最后确定的过冷水立即有效撞击风机叶片的有效碰撞系数和上述参数计算风机在未来预设时间段内的结冰厚度。采用上述方案能够实现风机叶片覆冰厚度的高精度快速计算。
本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本申请实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本申请实施例,但并不构成对本申请实施例的限制。在附图中:
图1示意性示出了根据本申请实施例的用于风机结冰厚度的预测方法的流程示意图;
图2示意性示出了根据本申请实施例的用于风机结冰厚度预测装置的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本申请实施例,并不用于限制本申请实施例。
需要说明,若本申请实施方式中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……),则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置、关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
另外,若本申请实施方式中有涉及“第一”、“第二”等的描述,则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,各个实施方式之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本申请要求的保护范围之内。
图1示意性示出了根据本申请实施例的用于风机结冰厚度的预测方法的流程示意图。如图1所示,在本申请的一个实施例中,提供了一种用于风机结冰厚度的预测方法,包括以下步骤:
步骤101,获取风机的三维坐标,三维坐标包括风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,三维坐标是以叶轮平面中心为基准点所确定的。
步骤102,根据三维坐标建立三维计算网格。
步骤103,以WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,以得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数。
步骤104,采用CFD的计算方式,根据气象参数确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数。
步骤105,根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U。
步骤106,根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。
具体而言,可以以风机的叶轮平面中心为基准点,获取风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度来确定风机的三维坐标。根据得到风机的三维坐标来建立三维计算网格。计算网格是指一个广域范围内的一体化的继承与协同计算环境,具体是指聚合网络上分布的各种同构与异构的计算机、工作站、机群、群集、数据库、高级仪器和存储设备等,形成对用户相对透明的、虚拟的高性能计算环境。使用计算网格能够实现高性能计算的有效聚合,支持广域分布的高性能协同计算,解决大规模的计算问题。
采用WRF数值模式对得到的三维计算网格进行插值处理,能够获得三维计算网格在预设未来时间段内的气象参数。其中,WRF(Weather Research and Forecast Model)数值模式是美国环境预报中心、美国国家大气研究中心以及多个大研究所和业务部联合研发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式,包括四个组成部分,分别是:WRF的标准初始化模块(WRFSI)、同化系统(包括三维变分同化)、动力内核以及后处理模块。其中,动力内核部分可以分为ARM(用于科学研究)和NMM(用于业务预报)两种模块。后处理部分主要对WRF模式的输出结果进行分析并处理,将模式面物理量转换到标准等压面、诊断分析物理场和图形数据转换等。预设未来时间段可以是工作人员根据实际需求自定义的时间段,例如,预设未来时间段可以是一小时、一天、一周或者一个月等确定的时间段。气象参数可以是风速、风向、温度、气压、湿度以及水汽含量中的一者或者多者。
采用CFD计算方式,基于所获得的气象参数,可以确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数。其中,CFD(Computational Fluid Dynamics)是指计算流体力学,是将数值计算和计算机科学进行结合。具体是将流体力学的控制方程中的积分、微分项近似地表示为离散的代数形式,使其成为代数方程,然后通过计算机求解这些离散的代数方程组,获得离散的时间或者空间上的数值解。例如,在三维计算网格内采用CFD计算可以获得三维计算网格内每一个网格点的具体数值。环境参数可以是三维计算网格内每个网格点上垂直风机平面的风速、过冷却冻雨量和过冷却冻雾浓度。过冷水粒子吹向风机叶片时会具有入流相对速度,风机叶片自身的旋转会有切向相对速度。过冷水粒子是指在0摄氏度以下依旧保持液体状态的水粒子。过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数可以是工作人员通过多次试验获得的系数值。工作人员经过实际试验可以确定过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数在风机未结冰状态下和风机结冰状态下数值不同。例如,在风机没有结冰的情况下,可以得到过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数为1;在风机结冰的情况下,可以得到过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数为0.8。
在一个实施例中,可以风机的叶轮平面中心为基准点,获取风机的叶轮平面中的经度、纬度和高度。进而设定水平网格分辨率,确定网格的水平数量。再以叶轮平面的最高点为上边界,以地面为下边界确定网格的垂直层数,根据网格的水平数量和垂直层数建立三维计算网格。例如,可以选择湖南某一风电场为目标,获取其中风机的三维坐标。其中,以该风电场风机的叶轮平面中心为基准点,确定风机的经度为113°、纬度为28°,水平网格分辨率为300m,网格的水平数量为5×5。以该风机的叶轮平面的最高点为上边界,以地面为下边界确定网格的垂直层数为10层,建立5×5×10的三维计算网格。可以设定未来预设时间段为两小时,采用WRF数值模式对5×5×10的三维计算网格进行插值处理,得到网格范围内未来两小时的气象参数。其中,气象参数可以是风速、风向、温度、气压、湿度以及水汽含量等。根据得到的网格范围内的气象参数,再采用CFD计算,得到5×5×10的三维计算网格中每一网格点在未来两小时的垂直风机平面的风速为5m/s,过冷却冻雨量为2mm/h,过冷却冻雾浓度为2g/m3
在一个实施例中,过冷水粒子吹向风机叶片时会具有入流相对速度,利用公式(1)可以计算过冷水粒子入流相对速度Vc
Vc=(1-a)V (1)
其中,a是轴向诱导因子,V是垂直风机平面的风速。
在一个实施中,风机叶片自身的旋转会有切向相对速度,利用公式(2)可以计算风机叶片旋转切向速度Vx
Vx=(1+a′)λrV (2)
其中,a′是切向诱导因子,λr是风机叶片叶尖速比,V是垂直风机平面的风速。
在一个实施例中,可以根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U。其中,过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U的平方是过冷水粒子入流相对速度Vc和风机叶片旋转切向速度Vx的平方和,利用公式(3)可以计算过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U:
Figure BDA0003911777090000081
在一个实施例中,可以根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。具体地,工作人员可以根据观察确定风机是否结冰。在风机没有结冰的情况下,可以根据公式(4)计算风机在预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure BDA0003911777090000082
在风机结冰的情况下,可以根据公式(5)计算风机在预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure BDA0003911777090000083
其中,Ir是风机结冰厚度,ρi是冰的密度,ρ0是水的密度,R是过冷却冻雨量,Q过冷却冻雾浓度,c1是风机没有结冰情况下的有效碰撞系数,c2是风机结冰情况下的有效碰撞系数,T是预设未来时间段的时间值,π是圆周率。
在一个实施例中,在风机没有结冰的情况下,可以确定有效碰撞系数为c1。在风机结冰的情况下,可以确定有效碰撞系数为c2。例如,工作人员根据实际试验可以确定风机没有结冰情况下的有效碰撞系数c1的数值为1,风机结冰情况下的有效碰撞系数c2的数值为0.8。预设时间段为两小时。在三维计算网格为5×5×10的情况下,对5×5×10的三维计算网格采用WRF数值模式进行插值处理,可以得到上述三维计算网格内在两小时的气象参数。再采用CFD计算方法,可以根据上述得到的气象参数确定三维计算网格中每一网格点在未来两小时的环境参数。具体地,环境参数包括垂直风机平面的风速5m/s,过冷却冻雨量2mm/h,过冷却冻雾浓度2g/m3。其中,根据选择的风机不同,轴向诱导因子a可以是0.1,切向诱导因子a′可以是0.1,风机叶片叶尖速比可以是8。利用公式(1)计算过冷水粒子入流相对速度Vc
Vc=(1-a)V=(1-0.1)×10=4.5m/s (1)
利用公式(2)计算风机叶片旋转切向速度Vx
Vx=(1+a′)λrV=(1+0.1)×8×10=39.6m/s (2)
利用公式(3)计算过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U:
Figure BDA0003911777090000091
在一个实施例中,在确定过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度和三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数后,可以计算得到风机叶片在未来预设时间段内的结冰厚度。例如,预设未来时间段为两小时,过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U为39.8m/s。风机没有结冰情况下的有效碰撞系数c1的数值为1,风机结冰情况下的有效碰撞系数c2的数值为0.8。三维计算网格中每一网格点在未来两小时的垂直风机平面的风速为5m/s,过冷却冻雨量为2mm/h,过冷却冻雾浓度为2g/m3。计算两小时的风机结冰厚度。在第一小时,工作人员观测到风机尚未结冰的情况下,采用有效碰撞系数1,根据公式(4)计算得到风机叶片的覆冰厚度:
Figure BDA0003911777090000101
其中,ρi是冰的密度0.9×103kg/m3,ρ0是水的密度1×103kg/m3,R是过冷却冻雨量2mm/h,Q过冷却冻雾浓度2g/m3,c1是风机没有结冰情况下的有效碰撞系数1,Vc是过冷水粒子入流相对速度4.5m/s,Vx是风机叶片旋转切向速度39.6m/s,T是预设未来时间段的时间值2h,计算到的风机结冰厚度Ir为10.1mm。在第二小时,工作人员观测到风机发生结冰的情况下,采用有效碰撞系数0.8,根据公式(5)计算得到风机叶片的覆冰厚度:
Figure BDA0003911777090000102
其中,ρi是冰的密度0.9×103kg/m3,ρ0是水的密度1×103kg/m3,R是过冷却冻雨量2mm/h,Q过冷却冻雾浓度2g/m3,c1是风机没有结冰情况下的有效碰撞系数0.8,Vc是过冷水粒子入流相对速度4.5m/s,Vx是风机叶片旋转切向速度39.6m/s,T是预设未来时间段的时间值2h,计算到的风机结冰厚度Ir为为18.2mm。
上述方案首先建立以风机为中心的三维计算网格,然后采用WRF数据模式得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数,再通过CFD计算方式能够得到三维计算网格内每一个网格点在预设未来时间段内的环境参数。根据风机叶片是否结冰设定不同的有效碰撞系数。最后根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度、风机叶片旋转切向相对速度、过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度以及有效碰撞系数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。采用该方案能够实现风机叶片结冰厚度的精准快速计算。
在一个实施例中,如图2所示,图2示意性示出了根据本申请实施例的用于风机结冰厚度预测装置200的结构框图。包括数据获取模块201、网格建立模块202、网格处理模块203、数据处理模块204以及结冰厚度预测模块205,其中:
数据获取模块201,用于获取风机的三维坐标,三维坐标包括风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,三维坐标是以叶轮平面中心为基准点所确定的。
网格建立模块202,用于根据三维坐标建立三维计算网格。
网格处理模块203,用于以WRF数值模式对三维计算网格进行插值处理,以得到三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数。
数据处理模块204,用于采用CFD的计算方式,根据气象参数确定三维计算网格内的每个网格点在预设未来时间段内的环境参数,根据环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U。
结冰厚度预测模块205,用于根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、速度U和环境参数确定风机在预设未来时间段内的结冰厚度。
在一个实施例中,结冰厚度预测模块205还用于根据风机叶片的结冰情况确定有效碰撞系数,其中,在风机叶片没有结冰的情况下,确定有效碰撞系数为c1,在风机叶片结冰的情况下,确定有效碰撞系数为c2。
在一个实施例中,网格建立模块202还用于以风机的叶轮平面中心为基准点,设定水平网格分辨率,确定网格的水平数量,以叶轮平面的最高点为上边界,以地面为下边界确定网格的垂直层数,根据水平数量和垂直层数建立三维计算网格。
用于风机结冰厚度预测的装置包括处理器和存储器,上述数据获取模块、网格建立模块、网格处理模块、数据处理模块以及结冰厚度预测模块均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序模块中实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来实现对用于风机结冰厚度预测方法。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本申请实施例提供了一种处理器,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行上述用于风机结冰厚度的预测方法。
本申请实施例提供了一种存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上述用于风机结冰厚度的预测方法。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于风机结冰厚度的预测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取风机的三维坐标,所述三维坐标包括所述风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,所述三维坐标是以所述叶轮平面中心为基准点所确定的;
根据所述三维坐标建立三维计算网格;
以WRF数值模式对所述三维计算网格进行插值处理,以得到所述三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数;
采用CFD的计算方式,根据所述气象参数确定所述三维计算网格内的每个网格点在所述预设未来时间段内的环境参数;
根据所述环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Vx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U;
根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、所述速度U和所述环境参数确定所述风机在所述预设未来时间段内的结冰厚度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据公式(1)计算得到所述过冷水粒子入流相对速度Vc
Vc=(1-a)V (1)
其中,a是轴向诱导因子,V是垂直风机平面的风速。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据公式(2)计算得到所述风机叶片旋转切向速度Vx
Vx=(1+a′)λrV (2)
其中,a′是切向诱导因子,λr是风机叶片叶尖速比,V是垂直风机平面的风速。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据公式(3)计算得到所述过冷水粒子相对旋转风机叶片的速度U:
Figure FDA0003911777080000021
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据风机叶片的结冰情况确定所述有效碰撞系数;
其中,在所述风机叶片没有结冰的情况下,确定所述有效碰撞系数为c1;
在所述风机叶片结冰的情况下,确定所述有效碰撞系数为c2。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、所述速度U和所述环境参数确定所述风机在所述预设未来时间段内的结冰厚度包括:
在所述风机没有结冰的情况下,根据公式(4)计算得到所述风机在所述预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure FDA0003911777080000022
在所述风机结冰的情况下,根据公式(5)计算得到所述风机在所述预设未来时间段内的结冰厚度:
Figure FDA0003911777080000023
其中,Ir是风机结冰厚度,ρi是冰的密度,ρ0是水的密度,R是过冷却冻雨量,Q过冷却冻雾浓度,c1是风机没有结冰情况下的有效碰撞系数,c2是风机结冰情况下的有效碰撞系数,T是预设未来时间段的时间值,π是圆周率。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述三维坐标建立三维计算网格包括:
以所述风机的叶轮平面中心为基准点,设定水平网格分辨率,确定网格的水平数量;
以所述叶轮平面的最高点为上边界,以地面为下边界确定网格的垂直层数;
根据所述水平数量和所述垂直层数建立所述三维计算网格。
8.一种处理器,其特征在于,被配置成执行根据权利要求1至7中任意一项所述的用于风机结冰厚度的预测方法。
9.一种用于风机结冰厚度预测的装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取风机的三维坐标,所述三维坐标包括所述风机的叶轮平面中心的经度、纬度和高度,其中,所述三维坐标是以所述叶轮平面中心为基准点所确定的;
网格建立模块,用于根据所述三维坐标建立三维计算网格;
网格处理模块,用于以WRF数值模式对所述三维计算网格进行插值处理,以得到所述三维计算网格内在预设未来时间段内的气象参数;
数据处理模块,用于采用CFD的计算方式,根据所述气象参数确定所述三维计算网格内的每个网格点在所述预设未来时间段内的环境参数,根据所述环境参数、过冷水粒子入流相对速度Vc以及风机叶片旋转切向相对速度Xx确定过冷水粒子相对于旋转风机叶片的速度U;
结冰厚度预测模块,用于根据过冷水粒子有效撞击风机叶片的有效碰撞系数、所述速度U和所述环境参数确定所述风机在所述预设未来时间段内的结冰厚度。
10.一种机器可读存储介质,该机器可读存储介质上存储有指令,其特征在于,该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行根据权利要求1至7中任一项所述的用于风机结冰厚度的预测方法。
CN202211324218.3A 2022-10-27 2022-10-27 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质 Pending CN115600522A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211324218.3A CN115600522A (zh) 2022-10-27 2022-10-27 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211324218.3A CN115600522A (zh) 2022-10-27 2022-10-27 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115600522A true CN115600522A (zh) 2023-01-13

Family

ID=84850294

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211324218.3A Pending CN115600522A (zh) 2022-10-27 2022-10-27 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115600522A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117404262A (zh) * 2023-11-24 2024-01-16 湖南防灾科技有限公司 基于模糊控制的风机气热除冰系统的控制方法及控制器
CN118194775A (zh) * 2024-05-16 2024-06-14 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 用于确定旋转负压风机的覆冰厚度的方法和装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117404262A (zh) * 2023-11-24 2024-01-16 湖南防灾科技有限公司 基于模糊控制的风机气热除冰系统的控制方法及控制器
CN117404262B (zh) * 2023-11-24 2024-06-04 湖南防灾科技有限公司 基于模糊控制的风机气热除冰系统的控制方法及控制器
CN118194775A (zh) * 2024-05-16 2024-06-14 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 用于确定旋转负压风机的覆冰厚度的方法和装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115600522A (zh) 用于风机结冰厚度的预测方法、装置、处理器及存储介质
Li et al. A physical approach of the short-term wind power prediction based on CFD pre-calculated flow fields
CN104021424B (zh) 用于预测风场中的风机的输出功率的方法和装置
Chan et al. Convective asymmetries associated with tropical cyclone landfall. Part I: f-plane simulations
EP3545193B1 (en) Improving annual energy production of wind turbine sites
CN110533347B (zh) 一种风电场风资源计算方法、装置、设备及可读介质
CN102663251A (zh) 基于计算流体力学模型的风电场功率物理预测方法
AU2013297556B2 (en) Weather Predicting Method, Weather Predicting Apparatus, and Air Utilizing Apparatus
CN106339568A (zh) 一种基于混合背景场的数值天气预报方法
CN113205210B (zh) 复杂地形风电场风速与功率预测方法、系统、设备及存储介质
CN109899248A (zh) 一种基于多项式拟合的水平轴风力机叶片霜冰冰形形成方法
CN115585107A (zh) 风力发电机组叶片冻雾覆冰厚度的预测方法和系统
Rudien et al. Technical feasibility analysis of wind energy potentials in two sites of east malaysia: santubong and kudat
CN116662748A (zh) 风机覆冰厚度的预测方法、预测装置、存储介质及处理器
CN113530769B (zh) 风力发电机组防甩冰控制方法及其系统及计算机可读存储介质
CN113051845B (zh) 在役山地风电场实时风资源可视化评估方法、系统、设备及存储介质
Atlas et al. Forecasting tornadoes and severe thunderstorms
Zaharim et al. The suitability of statistical distribution in fitting wind speed data
CN115719153A (zh) 一种风资源的计算方法与装置
CN114295320A (zh) 测风点确定方法、系统和可读存储介质
CN114862043A (zh) 风电场发电功率预测方法及其系统及计算机可读存储介质
CN118194775B (zh) 用于确定旋转负压风机的覆冰厚度的方法和装置
Smith et al. Observations of the convective environment in developing and non-developing tropical disturbances
He et al. A balanced tropical cyclone test case for AGCMs with background vertical wind shear
Nassir et al. Prepare A Map for the Number of Hours of Electricity Generation for Different Wind Turbines in The Province of Wasit–Iraq

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