CN117057208A - 一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117057208A CN117057208A CN202311315899.1A CN202311315899A CN117057208A CN 117057208 A CN117057208 A CN 117057208A CN 202311315899 A CN202311315899 A CN 202311315899A CN 117057208 A CN117057208 A CN 117057208A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- blade
- model
- aerodynamic
- load
- profile
- 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
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 65
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 16
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 8
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000452 restraining effect Effects 0.000 abstract 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000306 component Substances 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/10—Noise analysis or noise optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Abstract
本发明属于风电设计技术领域，具体公开了一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质，通过对叶片设计的优化变量进行相应约束条件筛选，以保证叶片性能，缩减优化变量分析数量，提升优化计算效率；通过对气动噪声的约束，以减少叶片噪声污染，使其满足相关环保要求；通过对功率系数和推力系数的约束，以保证叶片外型具有良好的气动特性；通过对叶片净空的约束，以保证叶片的刚度；通过对气弹稳定性及叶片重量的约束，以保证叶片的稳定性和应用安全性。本发明基于中尺度模拟结果和整机模型年发电量计算，可以实现叶片的增效降本，大大提高叶片的优化设计效率，从而使设计的叶片产品更具有市场竞争力。
Description
技术领域
本发明属于风电设计技术领域，具体涉及一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
低风速大叶片作为决定低风速风电机组性能和成本的核心部件之一，其优化设计至关重要，而传统的风轮叶片优化设计还存在以下问题亟需改进：
1、传统设计气动和结构设计割裂。
2、低风速长叶片不可避免地带来气弹稳定性问题，这个对于叶片安全稳定性非常关键，而传统设计缺乏对于气弹稳定性的考量。
3、环保要求越来越高，风机的噪声污染越来越严重，气动噪声是风机噪声最主要的部分，而传统设计缺乏对于噪声的考量。
4、风轮优化变量数目很多，传统设计全部都考虑，计算效率很低。
5、风速的分布对于风力发电机的发电量计算至关重要，传统设计通过标准威布尔分布计算的发电量存在偏差。
因此，现阶段迫切需要更先进、更安全、更智能以及充分考虑环保性的叶片优化设计方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，提供一种风轮叶片优化设计方法，包括：
获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形；
对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声；
基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形；
获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层；
将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量；
基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型；
对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空；
筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；
将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量；
以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
在一个可能的设计中，所述叶片气动外形优化变量包括叶片长度、叶片翼型分布、叶片弦长分布、叶片厚度分布和叶片扭角分布，所述叶片结构铺层优化变量包括叶片主梁厚度分布、叶片辅梁厚度分布和叶根斜角布厚度分布。
在一个可能的设计中，所述对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，包括：
采用叶素动量方法和/或计算流体力学方法对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算。
在一个可能的设计中，所述对各叶片模型进行动态载荷计算，得到叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空，包括：
采用第三方载荷计算软件并选取典型工况对各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空。
在一个可能的设计中，所述叶片净空包括静态净空CS和动态净空CT，所述叶片净空约束条件为CS×30%<CT。
在一个可能的设计中，所述基于叶片气动外形、叶片结构铺层、载荷情况以及设定的材料信息对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，包括：
获取设定的材料信息和技术要求，根据叶片气动外形、叶片结构铺层、载荷情况、材料信息和技术要求进行有限元模型加载；
基于加载的有限元模型进行叶片整体的强度和刚度分析，包括静强度分析、固有频率分析和疲劳分析，得到分析结果，并基于分析结果判定强度和刚度校核是否通过。
在一个可能的设计中，所述基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量，包括：
获取设定的中尺度模拟结果，将中尺度模拟结果导入预置的年发电量计算模型中进行计算，得到各整机模型对应的年发电量，所述年发电量计算模型为
其中，P为年发电量，Uin为切入风速，Uout为切出风速，fw(U)为年风速的累计分布，p(U)为相应风速下的功率值，U为风速变量。
第二方面，提供一种风轮叶片优化设计系统，包括第一获取单元、第一计算单元、第一筛选单元、第二获取单元、频域分析单元、第二筛选单元、第二计算单元、筛选校核单元、第三计算单元和优化选取单元，其中：
第一获取单元，用于获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形；
第一计算单元，用于对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声；
第一筛选单元，用于基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形；
第二获取单元，用于获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层；
频域分析单元，用于将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量；
第二筛选单元，用于基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型；
第二计算单元，用于对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空；
筛选校核单元，用于筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；
第三计算单元，用于将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量；
优化选取单元，用于以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
第三方面，提供一种风轮叶片优化设计设备，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行上述第一方面中任意一种所述的方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面中任意一种所述的方法。同时，还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行第一方面中任意一种所述的方法。
有益效果：本发明通过对叶片设计的优化变量进行相应约束条件筛选可以有效保证叶片性能，缩减优化变量分析数量，大大提高优化计算效率；通过对气动噪声的约束，可以减少叶片噪声污染，使其满足相关环保要求；通过对功率系数和推力系数的约束，可以保证叶片外型具有良好的气动特性；通过对叶片净空的约束，可以保证叶片的刚度；通过对气弹稳定性及叶片重量的约束，能保证叶片的稳定性，以确保叶片的应用安全性。本发明基于中尺度模拟结果和整机模型年发电量计算，以相应风速条件下叶片载荷最小和年发电量最大为优化目标，选取得到最优的叶片设计，可以实现叶片的增效降本，大大提高叶片的优化设计效率，从而使设计的叶片产品更具有市场竞争力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明实施例1中方法的步骤示意图；
图2为本发明实施例1中方法的流程示意图；
图3为本发明实施例1中强度和刚度校核过程示意图；
图4为本发明实施例2中系统的构成示意图；
图5为本发明实施例3中设备的构成示意图。
具体实施方式
在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在实施例中的具体含义。
在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供一种风轮叶片优化设计方法，可应用于相应的设计终端，如图1和2所示，方法包括以下步骤：
S1.获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形。
具体实施时，先获取各叶片气动外形优化变量，所述叶片气动外形优化变量包括叶片长度、叶片翼型分布、叶片弦长分布、叶片厚度分布和叶片扭角分布。叶片气动外形主要由叶片长度、各截面的翼型、扭角、弦长、厚度等决定，可基于相应的分布曲线控制参数选定扭角、弦长、厚度等，对于翼型的选择，可从叶片结构、强度方面考虑，分别在叶片展向6个不同位置选择6个不同相对厚度的翼型。标准翼型中间段各截面的气动性能由两端标准翼型相对厚度作线性插值来获得。当翼型确定之后，可根据设计目标设定每个截面的最佳弦长和扭角，为使叶片主要功率输出段的截面弦长和扭角沿叶片展向连续光滑分布，可将弦长c和扭角t都定义为按贝塞尔曲线分布。
S2.对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声。
具体实施时，可采用叶素动量方法（BEM方法）和/或计算流体力学方法（CFD方法）对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数Ct、功率系数Cp和气动噪声N。
S3.基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形。
具体实施时，可基于设定的最大功率系数Cpmax、额定推力系数Ctr和最大气动噪声Nmax对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形，示例性地，约束条件可设定为满足：最大功率系数Cpmax>0.47、额定推力系数Ctr≤0.75以及最大气动噪声Nmax≤110。
S4.获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层。
具体实施时，可从风电机组风轮的结构铺层设计参数中选取各叶片结构铺层优化变量，叶片结构铺层优化变量包括叶片主梁厚度分布、叶片辅梁厚度分布和叶根斜角布厚度分布。根据叶片结构铺层优化变量计算确定叶片结构铺层分布，得到叶片各截面的质量中心、惯量结构性能、刚度分布等，构建对应的叶片结构铺层。
S5.将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量。
具体实施时，可将各叶片结构铺层与前面筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，各叶片模型对应相应的气动外形性能数据，再通过频域分析法对各叶片模型在摆阵、挥舞和扭转方向上的变形进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量数据。
S6.基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型。
具体实施时，可根据设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，筛选出满足约束条件的叶片模型。
S7.对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空。
具体实施时，可采用第三方载荷计算软件，如bladed，并选取典型工况对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空，叶片净空包括静态净空CS和动态净空CT。
S8.筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷。
具体实施时，可根据设定的叶片净空约束条件对各叶片模型进行筛选，选出满足叶片净空约束条件的叶片模型，示例性地，叶片净空约束条件可设定为CS×30%<CT。对于筛选出的叶片模型，可基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，如图3所示，过程包括：获取设定的材料信息和技术要求，根据叶片气动外形、叶片结构铺层、载荷情况、材料信息和技术要求进行有限元模型加载，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；基于加载的有限元模型进行叶片整体的强度和刚度分析，包括静强度分析、固有频率分析和疲劳分析，得到分析结果，并基于分析结果判定强度和刚度校核是否通过。
S9.将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量。
具体实施时，将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，然后进行设定的中尺度模拟，将中尺度模拟结果导入预置的年发电量计算模型中进行计算，得到各整机模型对应的年发电量（AEP）。示例性地，按照中尺度模拟结果，年平均风速Uave＝7.25m/s，切入风速Uin＝3m/s，切出风速Uout＝20m/s，按照威布尔分布计算该风电机组整机模型的年发电量。所述年发电量计算模型为
其中，P为年发电量，Uin为切入风速，Uout为切出风速，fw(U)为年风速的累计分布，p(U)为相应风速下的功率值，U为风速变量。
S10.以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
具体实施时，可采用多目标优化方法，如NSGA-II方法，以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，寻找最优解，结合风电机组的整机设计，选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型进行输出。
本实施例方法通过对叶片设计的优化变量进行相应约束条件筛选可以有效保证叶片性能，缩减优化变量分析数量，大大提高优化计算效率；通过对气动噪声的约束，可以减少叶片噪声污染，使其满足相关环保要求；通过对功率系数和推力系数的约束，可以保证叶片外型具有良好的气动特性；通过对叶片净空的约束，可以保证叶片的刚度；通过对气弹稳定性及叶片重量的约束，能保证叶片的稳定性，以确保叶片的应用安全性。本发明基于中尺度模拟结果和整机模型年发电量计算，以相应风速条件下叶片载荷最小和年发电量最大为优化目标，选取得到最优的叶片设计，可以实现叶片的增效降本，大大提高叶片的优化设计效率，从而使设计的叶片产品更具有市场竞争力。
实施例2：
本实施例提供一种风轮叶片优化设计系统，如图4所示，包括第一获取单元、第一计算单元、第一筛选单元、第二获取单元、频域分析单元、第二筛选单元、第二计算单元、筛选校核单元、第三计算单元和优化选取单元，其中：
第一获取单元，用于获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形；
第一计算单元，用于对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声；
第一筛选单元，用于基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形；
第二获取单元，用于获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层；
频域分析单元，用于将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量；
第二筛选单元，用于基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型；
第二计算单元，用于对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空；
筛选校核单元，用于筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；
第三计算单元，用于将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量；
优化选取单元，用于以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
实施例3：
本实施例提供一种风轮叶片优化设计设备，如图5所示，在硬件层面，包括：
数据接口，用于建立处理器与外部终端的数据对接；
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行实施例1中的风轮叶片优化设计方法。
可选地，该设备还包括内部总线。处理器与存储器和数据接口可以通过内部总线相互连接，该内部总线可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
所述存储器可以但不限于包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、闪存（Flash Memory）、先进先出存储器（First InputFirst Output，FIFO）和/或先进后出存储器（First In Last Out，FILO）等。所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、网络处理器（NetworkProcessor，NP）等；还可以是数字信号处理器（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、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
实施例4：
本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行实施例1中的风轮叶片优化设计方法。其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒（Memory Stick）等，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程系统。
本实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行实施例1中的风轮叶片优化设计方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程系统。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，包括：
获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形；
对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声；
基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形；
获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层；
将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量；
基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型；
对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空；
筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；
将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量；
以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
2.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述叶片气动外形优化变量包括叶片长度、叶片翼型分布、叶片弦长分布、叶片厚度分布和叶片扭角分布，所述叶片结构铺层优化变量包括叶片主梁厚度分布、叶片辅梁厚度分布和叶根斜角布厚度分布。
3.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，包括：
采用叶素动量方法和/或计算流体力学方法对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算。
4.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述对各叶片模型进行动态载荷计算，得到叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空，包括：
采用第三方载荷计算软件并选取典型工况对各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空。
5.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述叶片净空包括静态净空CS和动态净空CT，所述叶片净空约束条件为CS×30%<CT。
6.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述基于叶片气动外形、叶片结构铺层、载荷情况以及设定的材料信息对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，包括：
获取设定的材料信息和技术要求，根据叶片气动外形、叶片结构铺层、载荷情况、材料信息和技术要求进行有限元模型加载；
基于加载的有限元模型进行叶片整体的强度和刚度分析，包括静强度分析、固有频率分析和疲劳分析，得到分析结果，并基于分析结果判定强度和刚度校核是否通过。
7.根据权利要求1所述的一种风轮叶片优化设计方法，其特征在于，所述基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量，包括：
获取设定的中尺度模拟结果，将中尺度模拟结果导入预置的年发电量计算模型中进行计算，得到各整机模型对应的年发电量，所述年发电量计算模型为
其中，P为年发电量，Uin为切入风速，Uout为切出风速，fw(U)为年风速的累计分布，p(U)为相应风速下的功率值，U为风速变量。
8.一种风轮叶片优化设计系统，其特征在于，包括第一获取单元、第一计算单元、第一筛选单元、第二获取单元、频域分析单元、第二筛选单元、第二计算单元、筛选校核单元、第三计算单元和优化选取单元，其中：
第一获取单元，用于获取各叶片气动外形优化变量，并根据各叶片气动外形优化变量构建对应的叶片气动外形；
第一计算单元，用于对各叶片气动外形进行气动性能及气动噪声计算，得到对应的推力系数、功率系数和气动噪声；
第一筛选单元，用于基于设定的推力系数约束条件、功率系数约束条件和气动噪声约束条件对各叶片气动外形进行筛选，得到筛选出的各叶片气动外形；
第二获取单元，用于获取各叶片结构铺层优化变量，并根据各叶片结构铺层优化变量构建对应的叶片结构铺层；
频域分析单元，用于将各叶片结构铺层与筛选出的各叶片气动外形进行任意组合，得到若干叶片模型，并采用频域分析法对各叶片模型进行频域分析，确定对应的气弹稳定性和叶片重量；
第二筛选单元，用于基于设定的气弹稳定性约束条件和叶片重量约束条件对各叶片模型进行筛选，得到筛选出的叶片模型；
第二计算单元，用于对筛选出的各叶片模型进行动态载荷计算，得到对应的叶根疲劳载荷、叶根最大极限载荷和叶片净空；
筛选校核单元，用于筛选出叶片净空满足设定叶片净空约束条件的若干叶片模型，并基于叶片气动外形、叶片结构铺层及载荷情况对筛选出的若干叶片模型进行强度和刚度校核，所述载荷情况包括叶根疲劳载荷和叶根最大极限载荷；
第三计算单元，用于将强度和刚度校核通过的各叶片模型组合到设定的风电机组模型中，得到对应的整机模型，并基于中尺度模拟结果计算各整机模型对应的年发电量；
优化选取单元，用于以叶根疲劳载荷最小和整机模型年发电量最大为优化目标，采用多目标优化方法选取出对应的叶片模型作为最优叶片模型，输出最优叶片模型。
9.一种风轮叶片优化设计设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储指令；
处理器，用于读取所述存储器中存储的指令，并根据指令执行权利要求1-7任意一项所述的风轮叶片优化设计方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1-7任意一项所述的风轮叶片优化设计方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311315899.1A CN117057208A (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311315899.1A CN117057208A (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117057208A true CN117057208A (zh) | 2023-11-14 |
Family
ID=88653985
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311315899.1A Pending CN117057208A (zh) | 2023-10-12 | 2023-10-12 | 一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117057208A (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102006061745A1 (de) * | 2005-12-23 | 2007-08-02 | Lars-Gunnar Liebchen | Mehrteilige Wind-, Meeresströmungs-Energie-Extraktionsanlage |
| CN109409013A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-01 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法 |
| CN111209638A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-29 | 南京理工大学 | 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 |
| CN111859651A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-30 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种低空气密度下风电机组发电性能优化方法 |
-
2023
- 2023-10-12 CN CN202311315899.1A patent/CN117057208A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102006061745A1 (de) * | 2005-12-23 | 2007-08-02 | Lars-Gunnar Liebchen | Mehrteilige Wind-, Meeresströmungs-Energie-Extraktionsanlage |
| CN109409013A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-03-01 | 国电联合动力技术有限公司 | 一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法 |
| CN111209638A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-29 | 南京理工大学 | 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 |
| CN111859651A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-30 | 浙江运达风电股份有限公司 | 一种低空气密度下风电机组发电性能优化方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pourrajabian et al. | Aero-structural design and optimization of a small wind turbine blade | |
| CN109409013B (zh) | 一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法 | |
| Pourrajabian et al. | Effect of air density on the performance of a small wind turbine blade: A case study in Iran | |
| CN105649875B (zh) | 风力发电机组的变桨控制方法及装置 | |
| Vesel Jr et al. | Performance enhancement and load reduction of a 5 MW wind turbine blade | |
| Shen et al. | Multi-objective optimization of wind turbine blades using lifting surface method | |
| Wang et al. | Aerodynamic shape optimized design for wind turbine blade using new airfoil series | |
| CN103514308A (zh) | 设计风力发电机叶片的方法和装置 | |
| Bortolotti et al. | Comparison between upwind and downwind designs of a 10 MW wind turbine rotor | |
| Cognet et al. | Material optimization of flexible blades for wind turbines | |
| CN115186452A (zh) | 风电机组极限载荷的仿真方法、装置及电子设备 | |
| CN117057208A (zh) | 一种风轮叶片优化设计方法、系统、设备及存储介质 | |
| Griffin et al. | Scaling of composite wind turbine blades for rotors of 80 to 120 meter diameter | |
| Tahani et al. | Aerodynamic optimal design of wind turbine blades using genetic algorithm | |
| Zheng et al. | Transient stable region of power systems incorporating stochasticity of variable renewable energies and system contingencies | |
| CN112780484B (zh) | 风电叶片的扭角分布设计方法、装置和电子设备 | |
| Zhu et al. | Aerodynamic and structural optimization of wind turbine blade with static aeroelastic effects | |
| Giri Ajay et al. | Aerodynamic model comparison for an X-shaped vertical-axis wind turbine | |
| Amir Nazmi Afshar et al. | Starting improvement of micro-wind turbines operating in low wind speed regions | |
| Giri Ajay et al. | Aerodynamic model comparison for an X-shaped vertical-axis wind turbine | |
| CN112780485B (zh) | 风电叶片设计方法及装置 | |
| Dejene et al. | NREL Phase VI wind turbine blade tip with S809 airfoil profile winglet design and performance analysis using computational fluid dynamics | |
| Young et al. | Optimization of the skin thickness distribution in the composite wind turbine blade | |
| Najafian et al. | Optimum design of morphing flaps for improving horizontal axis wind turbine performance | |
| Zhu et al. | Verification of a novel innovative blade root design for wind turbines using a hybrid numerical method |
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 |