CN116011359A - 一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法 - Google Patents
一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，包括：构建水轮机流体域的三维几何模型；基于所述三维几何模型，获取优化设计流程的设计变量和目标函数；构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型；对所述近似模型进行寻优，获取最终优化后的设计变量。本发明能够显著抑制水轮机叶道空化涡的形成及水力优化的时间成本，具有较强的实用性、可推广性。
Description
技术领域
本发明属于水力机械数值模拟技术领域，尤其涉及一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法。
背景技术
近年来年来我国的能源消耗从总体上呈指数型快速提升。从2011年起，我国的能源动力领域中原煤生产总量占一次能源生产总量的比重逐渐下降。2021年“两会”将“双碳目标”写进了政府工作报告。要求我国到2030年时，碳排放量达到峰值，不再增加；到2060年时净碳排放量为零。这就要求我国的能源生产、消费结构需要发生重大的转变，大力发展如水能、风能、太阳能等清洁能源。
由于风能、太阳能等间歇性、波动性、不稳定性的先天不足，其不定时并网必然对电网造成较大冲击。因此，间歇性能源的并网和消纳，必须要有大量可控的电源予以辅助。水电不仅是最大的清洁能源之一，而且启停灵活、爬坡卸负载能力强、易于调度和维护，在促进风电、光电等间歇性能源大规模并网和消纳方面具有无可比拟的巨大优势。因此，新型电力系统中，水电机组将根据电力系统调度的需求承担更为艰巨的调峰调频任务，传统担任发电任务的水轮机转变为担任调节负荷任务的调能水轮机，水轮机必将频繁地偏离最优工况运行在部分甚至极小负荷工况，诱发转轮内不稳定的叶道空化涡，引起机组的振动并诱发较大的噪声，严重时可能会影响到机组的安全稳定运行。因此，亟需提出了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，拓宽水轮机稳定运行范围，提高水轮机运行寿命。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，以提升混流式水轮机在担任调峰调频任务运行时的安全稳定性。
为实现上述目的，本发明提供了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，包括：
一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，包括：
构建水轮机流体域的三维几何模型；
基于所述三维几何模型，获取优化设计流程的设计变量和目标函数；
构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型；
对所述近似模型进行寻优，获取最终优化后的设计变量，完成抑制水轮机叶道空化涡的水力优化。
可选地，获取优化设计流程的所述设计变量和所述目标函数包括：
基于所述三维几何模型，提取表征转轮流道和叶片几何形状的型线；
基于所述型线对转轮叶片进行逆向建模；
对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理，获取所述设计变量和所述目标函数，其中，所述设计变量和所述目标函数为优化设计流程中的设计变量和优化设计流程中的目标函数。
可选地，对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理包括：
对逆向建模后的所述转轮叶片进行参数化处理，获取所述优化设计流程中的所述设计变量；
对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理，获取所述优化设计流程中的所述目标函数。
可选地，对逆向建模后的所述转轮叶片进行参数化处理包括：
将逆向建模后的所述转轮叶片分为若干断面，利用预设的Bezier曲线来拟合每一断面的转轮叶片骨线。
可选地，对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理包括：
对参数化处理后的所述转轮叶片进行全流道CFD数值模拟，并且通过初次数值模拟与初始设计及模型试验结果来验证参数化处理后的所述转轮叶片的精度。
可选地，所述目标函数包括：所选计算工况的水力效率最大化及转轮域最低压力值最大化；其中，所述所选计算工况包括：水轮机最优况及水轮机叶道空化涡工况。
可选地，构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型包括：
基于所述设计变量和所述目标函数，利用试验设计方法，构建优化设计中的样本空间；
基于所述样本空间，建立所述近似模型。
可选地，所述试验设计方法为：拉丁超立方试验设计方法。
可选地，所述近似模型采用Kriging近似模型。
可选地，对所述近似模型进行寻优的方式采用多目标遗传算法。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
为拓宽水轮机稳定运行范围，提高水轮机运行寿命，本发明提出了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，在保证最优工况水力效率的前提下重点考虑机组部分负荷工况的水力效率并减小甚至消除叶道空化涡，以达到提升机组在部分负荷工况下运行稳定性的目的，对机组的转轮叶片进行优化设计，最终得到了优化改型后的转轮叶片。
本发明能够显著抑制水轮机叶道空化涡的形成及水力优化的时间成本，具有较强的实用性、可推广性。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法流程示意图；
图2为本发明实施例的利用圆周角控制叶片骨线形状示意图；
图3为本发明实施例的利用Bezier曲线参数化表达叶片骨线圆周角示意图；
图4为本发明实施例的优化前在叶道空化涡工况一下的叶道空化涡体积的示意图；
图5为本发明实施例的优化后在叶道空化涡工况一下的叶道空化涡体积的示意图；
图6为本发明实施例的优化前在叶道空化涡工况二下的叶道空化涡体积的示意图；
图7为本发明实施例的优化后在叶道空化涡工况二下的叶道空化涡体积示意图。
具体实施方式
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。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
实施例
本发明提供了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，包括：
构建水轮机流体域的三维几何模型；
基于所述三维几何模型，获取优化设计流程的设计变量和目标函数；
构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型；
对所述近似模型进行寻优，获取最终优化后的设计变量。
进一步地，获取优化设计流程的所述设计变量和所述目标函数包括：
基于所述三维几何模型，提取表征转轮流道和叶片几何形状的型线；
基于所述型线对转轮叶片进行逆向建模；
对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理，获取优化设计流程的所述设计变量和所述目标函数。
进一步地，对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理包括：
对逆向建模后的所述转轮叶片进行进行参数化处理，获取所述优化设计流程中的所述设计变量；
对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理，获取所述优化设计流程中的所述目标函数。
进一步地，对逆向建模后的所述转轮叶片进行进行参数化处理包括：
将逆向建模后的所述转轮叶片分为若干断面，利用预设的Bezier曲线来拟合每一断面的转轮叶片骨线。
进一步地，对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理包括：
对参数化处理后的所述转轮叶片进行全流道CFD数值模拟，并且通过初次数值模拟与初始设计及模型试验结果来验证参数化处理后的所述转轮叶片的精度。
进一步地，所述目标函数包括：所选计算工况的水力效率最大化及转轮域最低压力值最大化；其中，所述所选计算工况包括：水轮机最优况及水轮机叶道空化涡工况。
进一步地，构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型包括：
基于所述设计变量和所述目标函数，利用试验设计方法，构建优化设计中的样本空间；
基于所述样本空间，建立所述近似模型。
本实施例公开了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，利用Bezier曲线对初始设计的水轮机转轮叶片进行逆向参数化建模，以获得控制转轮叶片三维外型的设计变量；对水轮机组的各个过流部件进行网格划分，对叶道空化涡工况及设计工况进行CFD数值计算，以获得优化流程中的目标函数；利用试验设计方法生成样本点，获得样本空间，建立设计变量与目标函数之间的近似模型；利用优化算法对所建立的近似模型进行寻优，获得满足优化目标的设计变量参数。寻优结果表明，优化后的转轮叶片保证了设计工况下的水力效率，提高了叶道空化涡工况下的水力效率，并且有效的抑制了叶道空化涡的形成。
为拓宽水轮机稳定运行范围，提高水轮机运行寿命，本实施例提出了一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，在保证最优工况水力效率的前提下重点考虑机组部分负荷工况的水力效率并减小甚至消除叶道空化涡，以达到提升机组在部分负荷工况下运行稳定性的目的，对机组的转轮叶片进行优化设计，最终得到了优化改型后的转轮叶片。本实施例的具体步骤如下：
步骤一，如图1所示为一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法的设计流程图，整体流程主要分为获得设计变量及目标函数和优化的实施两部分。
首先，根据实际水轮机单线图及转轮叶片木模图建立水轮机流体域的三维几何模型。
步骤二，对步骤一中建立的机组三维流体域模型在机组最优工况下进行初次数值计算，并与模型试验结果进行对比，以验证数值计算的精度。
步骤三，提取表示转轮轴面流道的型线及表示叶片外形的型线，其中表示叶片外形的型线定义为沿叶片展向将叶片均分为五层的轮廓线。为了可以参数化表达叶片的形状，利用所提取的型线对转轮叶片进行逆向建模，之后将逆向建模的转轮叶片沿展向均匀分为五个断面，利用包含四个控制点的三次Bezier曲线来控制每一断面叶片骨线的圆周角进而参数化表达每一断面叶片骨线的形状，如图2、图3所示。则最终优化设计流程中有20个设计变量。
步骤四，选取计算工况点，为了抑制水轮机在部分负荷下的叶道空化涡，因此优化设计时选取两个会出现叶道空化涡的工况；同时为了保证在抑制叶道空化涡的同时不降低机组性能，优化设计时还需增加最优工况或大流量工况。
步骤五，对逆向建模参数化后的机组进行初次数值计算，以验证逆向建模参数化叶片的精度并获得目标函数，其中由步骤四中的优化目标可得出，目标函数为所选取的计算工况点水力效率及转轮域最低压力值最大化。
步骤六，利用试验设计与近似模型相结合的方法对水轮机进行优化设计。由于优化流程中的设计变量较多，为了保证在样本空间中由足够、随机且均匀分布的样本点，因此选用拉丁超立方试验设计方法进行试验设计；由于本次优化设计为高维非线性问题(20个设计变量6个目标函数)，则选取Kriging模型作为近似模型来寻找设计变量与目标函数之间的数学关系。
具体的，由于Kriging模型的成功建立要求至少需要2n+1个样本点，其中n为设计变量个数，在参考了其他近似模型所需的最小样本数，并综合考虑计算时间及近似模型精度，最终利用拉丁超立方试验设计生成了200个样本点，表1为生成的部分样本点。
表1
步骤七，利用Kriging模型寻找设计变量与目标函数之间的数学关系。由于Kriging模型所建立出的响应面一定经过所有样本点，所以在建立了近似模型后应通过验证点来验证近似模型的精度，表2为Kriging模型的均方根误差，可以认为近似模型足够精确。
表2
步骤八，利用多目标遗传算法对所建立的近似模型进行全局寻优。其中所选取的多目标遗传算法为基于控制精英主义概念的非支配排序遗传算法(Non-dominatedSortedGeneticAlgorithm-II,NSGA-II)的混合变体。
步骤九，对多目标遗传算法寻优获得的候选点进行数值计算验证，最终选取综合性能最好的候选点作为最终的优化方案。图4、图5为叶道空化涡工况一在优化前与优化后叶道空化涡体积的对比；图6、图7为叶道空化涡工况二在优化前与优化后叶道空化涡体积的对比，可以看出此优化方法能显著抑制水轮机在部分负荷下的叶道空化涡。与此同时，机组的水力效率在所有的计算工况下均有提升，其中在叶道空化涡工况下提升显著。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，包括：
构建水轮机流体域的三维几何模型；
基于所述三维几何模型，获取优化设计流程的设计变量和目标函数；
构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型；
对所述近似模型进行寻优，获取最终优化后的设计变量，完成抑制水轮机叶道空化涡的水力优化。
2.根据权利要求1所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，获取优化设计流程的所述设计变量和所述目标函数包括：
基于所述三维几何模型，提取表征转轮流道和叶片几何形状的型线；
基于所述型线对转轮叶片进行逆向建模；
对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理，获取所述设计变量和所述目标函数，其中，所述设计变量和所述目标函数为优化设计流程中的设计变量和优化设计流程中的目标函数。
3.根据权利要求2所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，对逆向建模后的所述转轮叶片进行预处理包括：
对逆向建模后的所述转轮叶片进行参数化处理，获取所述优化设计流程中的所述设计变量；
对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理，获取所述优化设计流程中的所述目标函数。
4.根据权利要求3所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，对逆向建模后的所述转轮叶片进行参数化处理包括：
将逆向建模后的所述转轮叶片分为若干断面，利用预设的Bezier曲线来拟合每一断面的转轮叶片骨线。
5.根据权利要求3所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，对参数化处理后的所述转轮叶片进行数值模拟处理包括：
对参数化处理后的所述转轮叶片进行全流道CFD数值模拟，并且通过初次数值模拟与初始设计及模型试验结果来验证参数化处理后的所述转轮叶片的精度。
6.根据权利要求1所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，所述目标函数包括：所选计算工况的水力效率最大化及转轮域最低压力值最大化；其中，所述所选计算工况包括：水轮机最优况及水轮机叶道空化涡工况。
7.根据权利要求1所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，构建表征所述设计变量和所述目标函数之间关系的近似模型包括：
基于所述设计变量和所述目标函数，利用试验设计方法，构建优化设计中的样本空间；
基于所述样本空间，建立所述近似模型。
8.根据权利要求7所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，所述试验设计方法为：拉丁超立方试验设计方法。
9.根据权利要求7所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，所述近似模型采用Kriging近似模型。
10.根据权利要求7所述的抑制水轮机叶道空化涡的水力优化方法，其特征在于，对所述近似模型进行寻优的方式采用多目标遗传算法。
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|---|---|---|---|---|
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