The fluctuation of wind resource makes the turbine output fluctuate with time, which leads to wind power quality decrease and integration problems, and finally causes some extent of power curtailment. Understanding and predicting the spatio-temporal fluctuations of the aerodynamic performance of wind turbine is significant for the aerodynamic design of wind turbine, as well as the power output prediction and operation optimization of wind farm. This project will conduct the research with the nearly 5 years observed natural wind data in the atmospheric boundary layer, and the data will be filtered, preprocessed and classified by the Reynolds number and atmospheric stability, then generated into three dimensional wind velocity signals with the mathematical method, after that various-scale coherent structure signals will be extracted by filtering. Then, these three-dimensional velocity signals will be substituted into the Blade Element Model (BEM) to calculate the unsteady aerodynamic performance of the wind turbine under the conditions of different atmospheric stability. The influences of turbulent coherent structure and its proportions in power output of wind turbine will be obtained by comparing the wind turbine aerodynamics of different scales with the whole atmospheric motions under the same atmospheric stability. Meanwhile, the large eddy simulation based on the actuation line model will be established to analyze the evolutions of the flow field structure and to predict the unsteady aerodynamic performance of wind turbine. The model will be validated and can be used in other conditions. The aim of this study is to reveal the influence of various-scale turbulent motions on the unsteady aerodynamic performance and flow field evolutions in line with the actual field of different atmospheric stability. The results can be used as the theoretical basis in improving the wind turbine performance, optimizing the wind power integration and enhancing the wind resources use efficiency.
风能的脉动特性致使风力机输出功率随时空波动,导致风电品质下降和并网困难,容易造成弃电。了解和预测由风能脉动引起的风力机气动性能时空变化规律对风力机气动设计、风电场功率预测和优化运行具有重要意义。本项目以近5年长序列观测的自然外场大气边界层数据为基础,通过严格筛选和预处理,得到不同大气稳定度(不稳定、稳定和中性)的高质量三维风速数据,并通过滤波分析提取不同尺度的湍流相干结构信号;采用修正的BEM方法分析不同大气稳定度、不同尺度湍流相干结构对风力机气动性能及发电功率的影响,并对比分析获得不同尺度湍流相干结构的影响比重;同时,采用基于致动线模型的大涡模拟数值方法(ALM+LES)进行风力机非定常气动性能预测,最终获得符合实际外场条件的不同大气稳定度、不同尺度湍流相干结构对风力机非定常气动性能和流场演化的影响规律。为改进和提高风电机组的性能、优化风电并网和提高风能资源的利用效率提供理论依据。
了解和预测由来流结构的时空变化引起的风能脉动及其影响的风力机气动性能变化对风力机气动设计、风电场功率预测和优化运行均具有重要意义。本研究基于外场大气边界层实测高频湍流数据,结合基于致动盘/致动线的大涡模拟方法,研究了湍流相干结构对风力机功率和气动载荷波动以及尾流特性的影响。结果表明:1)实际大气边界层流向风速具有低频高振幅的特征,这些低频结构的长度尺度可达6-10δ(δ为近地大气边界层厚度),且这些大/超大尺度结构具有明显的间歇性。2)风力机输出功率和气动载荷波动主要受流向大尺度/超大尺度结构的主宰,其中超大尺度结构的贡献达到80%。大/超大尺度相干结构可使风力机功率、推力和叶根挥舞力矩增大约152%、185%和261%,相应的相对标准差分别为75%、40%和40%。3)叶尖速比对风力机下游12D范围的速度分布有显著影响,随着流向距离的增加,叶尖速比的影响逐渐减弱。4)大气稳定性会显著影响风力机尾迹长度、宽度、速度亏损和湍流强度分布。对流条件下风力机尾流速度恢复最快,尾迹长度最短,稳定条件下尾流速度恢复最慢;对流、中性和稳定条件下风力机平均尾迹长度分别为7D、8D和16D左右。同时,大气稳定性对尾流中心偏移程度有显著影响,对流、中性和稳定条件下尾迹瞬时偏移量分别为27.80%、18.75%和8.75%。5)对流条件下大气边界层湍流相干结构流向尺度最大,其次为中性和稳定天气。在对流天气风力机功率、推力和挥舞力矩的波幅可达264%、110%和102%,且功率、推力和挥舞力矩的波动周期分别为260-587s、264-570s和162-263s。在中性天气条件下,湍流相干结构最大可使风力机功率、推力和挥舞力矩脉动分别达134%、57%和64%。6)对流天气条件下风电场输出功率最大下降约31%左右,而中性天气风力机功率最大下降68%,稳定天气条件下下降幅度达70%左右。7)发现POD方法中不影响流场重构精度的快照最小采样频率为1/0.015Tf,在该采样频率下,可节约计算资源67%。基于风轮前后能量差,提出了新的风力机风能利用系数CP预测模型和尾流长度预测模型。
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数据更新时间:2023-05-31
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