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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例(科研领域)

如何化解风电场中的“尾流”挑战?

2026-07-06
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近年来,海上风电凭借风速高、湍流强度低且对环境影响小的优势,在全球范围内得到了极为迅速的发展。然而,当众多巨大的风力发电机聚集在海上风电场时,一个不可忽视的物理现象出现了-“尾流效应”(Wake Effect)。


简单来说,当前排的风力发电机吸收风能后,会在后方形成一片风速降低且充满湍流的“尾流区”。处于尾流区内的下游风电机不仅发电量会受损,其叶片和传动系统承受的疲劳载荷也会显著增加,这给风电机的安全运行和可靠性带来了严重威胁。为了降低发电成本和运维需求,寻找有效控制海上风电机叶片载荷的新方法成为亟待解决的问题。


面对风机叶片上复杂的空气动力载荷,传统的整体变桨控制方法存在响应慢、磨损大等局限性。为此,研究人员引入了直升机旋翼研究的“智能转子控制”(Smart Rotor Control)概念。核心是利用传感器、执行器和控制器的组合,在叶片的各个位置施加可控的作用力。在众多方案中,“可变形后缘襟翼”(Deformable Trailing Edge Flap, 简称 DTEF)脱颖而出。它能够以柔性的方式改变形状,通过改变叶片弦向的压力分布调整空气动力学特性。这种襟翼具有响应快、体积小、对流场干扰低等优点,被认为是智能转子控制中最具潜力的执行器。


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研究团队开发了一个内部的 DTEF 控制器,其工作原理如上图所示。控制器通过传感器获取叶片上的载荷信号,经过坐标转换和 PID(比例-积分-微分)算法计算后,向每个叶片分配适当的襟翼偏转角度,从而实现对叶片疲劳载荷的有效抑制。


以往关于智能转子控制的研究大多只关注单台风电机,很少考虑风电场中的尾流效应。为了填补这一空白,研究团队依托美国国家可再生能源实验室(NREL)的 5 MW 级海上风电机模型,利用最新开发的气动-伺服-弹性数值计算平台进行了深入的仿真研究。研究人员评估了四种典型的风机布置策略:

单机模式(Single case):作为参考基准的独立风电机。

纵列模式(Column case):两台风电机前后串联排列。

行阵模式(Row case):风电机呈单排横向排列。

阵列模式(Array case):具有两排以上风电机的复杂风电场布置。


研究结果表明,在整个运行区域的典型风速下,为叶片加装“智能襟翼”能带来切实的改善:在高达 20 m/s 的轮毂风速下,智能控制系统不仅有效控制了叶片的疲劳载荷,还稳定了发电功率和整体变桨角度。数据显示,在此风速下,叶片根部挥舞力矩的标准差、叶尖挥舞方向的挠度标准差以及根部等效疲劳损伤(DEL)平均分别降低了约 30.0%、20.0% 和 20.0%。


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图2直观地展示了不同风速下的控制效果。可以看出,在 20 m/s 的高风速下,各项载荷指标的下降幅度达到最大,这意味着系统在恶劣风况下的保护作用最为明显。


在风速较低的区域(小于 11.4 m/s 的额定风速),控制效果呈现出一种有趣的递减趋势:单机模式 > 纵列模式 > 行阵模式 > 阵列模式。这与风机所受的“有效湍流强度”依次增加有关。湍流强度越大,叶片表面发生的气流分离就越复杂,使得智能控制发挥作用的难度增加。


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图3中的波动曲线展示了随时间变化的叶片根部力矩。绿色曲线(带襟翼)相比于红色曲线(无襟翼),其波动的幅度明显被“削平”了,这正是智能襟翼平抑疲劳载荷的直观体现。


当风速达到 11.4 m/s(额定风速)时,情况发生了反转:阵列模式下的控制效果优于其他三种模式。研究人员认为,这可能是因为复杂的尾流效应触发了更多的变桨活动,反而有助于削弱叶片表面不受控制的气流分离现象。


作者简介:张明明,风能工程领域专家。曾任中国科学院工程热物理研究所研究员、博士生导师。现任哈尔滨工业大学(深圳)机电工程与自动化学院教授、绿色低碳能源创新技术研究所所长。长期从事风电叶片空气动力学、风电场及复杂地形条件下风力机相互作用与优化设计、风电场选址及控制等方向研究。


DOI:10.1007/s11434-015-0899-4

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