【摘 要】
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为研究如何降低风力机叶片表面风压与噪声,应用数值模拟方法研究在风力机叶片前缘表面施加等离子体激励对风力机叶片表面风压与噪声的抑制作用.结果表明:叶片的噪声主要产生在叶尖压力面前缘负压区.如施加前缘射向后缘方向等离子体激励,叶片压力面前缘负压峰值及中部负压略微增大,噪声声功率级增大;而施加后缘射向前缘方向等离子体激励,叶片压力面前缘负压峰值及中部负压减小,噪声声功率级减小.来流风速为10 m/s,风力机叶片在17.5 r/min转速下施加前缘射向后缘方向等离子体激励后风力机叶片噪声最多可降低7.72 dB(
【机 构】
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湖南大学建筑安全与节能教育部重点试验室,长沙 410082
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为研究如何降低风力机叶片表面风压与噪声,应用数值模拟方法研究在风力机叶片前缘表面施加等离子体激励对风力机叶片表面风压与噪声的抑制作用.结果表明:叶片的噪声主要产生在叶尖压力面前缘负压区.如施加前缘射向后缘方向等离子体激励,叶片压力面前缘负压峰值及中部负压略微增大,噪声声功率级增大;而施加后缘射向前缘方向等离子体激励,叶片压力面前缘负压峰值及中部负压减小,噪声声功率级减小.来流风速为10 m/s,风力机叶片在17.5 r/min转速下施加前缘射向后缘方向等离子体激励后风力机叶片噪声最多可降低7.72 dB(12.19％),在14 r/min转速条件下施加后缘射向前缘方向等离子体激励后风力机叶片噪声最多可降低7.56 dB(15.25％).
其他文献
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采用三维N-S方程和SST k-ω模型,对NERL Phase VI旋转叶片进行CFD数值模拟,在叶片表面分别沿展向整段、沿弦向前缘进行大尺度粗糙带添加,研究叶片表面在不同粗糙分布工况下的气动性能表现.研究结果表明:粗糙度可减小叶片表面正负压差,降低风力机气动性能;叶片整段粗糙的添加,能降低内半段叶片负压面压力系数的绝对值,提高外半段叶片的负压面压力系数的绝对值;叶片前缘粗糙度的添加使得负压面生成一个低压涡,随着粗糙度的增大,涡流强度越大,低压涡位置越靠近前缘,随着粗糙度的增大,上述效应越明显.
双馈风电机组传动链参数对其运行稳定性有重要影响,针对现有传动链参数辨识算法存在易陷入局部最优的问题,提出基于改进粒子群(PSO)算法的参数辨识方法.首先,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,通过改进权重系数与学习因子,引入杂交变异思想,提出改进算法,并利用经典测试函数进行验证.其次,建立双馈风电机组仿真模型,通过三相短路故障激励,基于不同观测量响应的轨迹灵敏度分析,获取辨识传动链参数的有效观测量.最后,结合改进PSO算法和有效观测量,提出双馈风电机组传动链参数辨识的实现方法,分别对传动链参数恒定和改变的情
为实现风力发电机故障早期识别,提出一种基于风电机组数据采集与监控(SCADA)数据的空洞卷积神经网络(ACNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相结合的早期故障识别方法.首先,利用Pearson相关系数指标,确定输入变量.然后,基于ACNN和Bi-LSTM对SCADA数据进行时空特征提取,以有功、无功功率输出作为预测变量.最后,计算输出预测值的均方根误差(RMSE),通过指数加权移动平均法(EWMA)设定自适应阈值,识别机组状态.利用ACNN提取空间特征后,再用Bi-LSTM感知空间特征在时间序列上
以某风电场1.5 MW风力机风轮子系统为研究对象,对风力机全工况下的SCADA原始数据进行清洗和归一化处理,通过参数间相关性分析及不同隐含层数目的Elman神经网络预测模型精度对比,建立风轮子系统线下预测模型;采用滑动窗口模型计算正常运行状态下的评价指标,基于小概率事件假设,获得风轮子系统评价指标的阈值,实现线上监测和运行状态评估.结果表明:该预警模型可实现对风轮子系统运行异常状态的识别和早期预警,且无需对异常数据或相关故障的先验知识进行挖掘和训练,该方法也可运用到整机及其他子系统的预警及状态评估中.
齿轮、轴和箱体结构柔性会影响齿轮啮合刚度和支撑刚度,而这两者是齿轮系统动力学响应最重要的内部激励.为研究不同部件柔性对系统动力学响应的影响规律,对比不同建模方式之间的差别,以8 MW大型风电机组齿轮传动系统为研究对象,建立齿轮传动系统全柔体动力学模型和将不同类型部件考虑为刚性体的系统模型,结合时域与频域分析方法研究结构柔性化对系统动力学响应的影响规律.研究结果表明:箱体柔性是系统动态特性最重要的影响因素,轴系的柔性并不影响齿轮啮频在相邻传动级出现,齿轮柔性并不影响轴系转频特征边频带的出现,而这2种频率成分
考虑尾流效应及海洋大气环境的不确定性,构建海上风电机组维护路径随机规划模型,并制定相应的求解策略.首先,运用场景集描述海洋环境中风、浪的相关性和不确定性;然后,建立维护总成本最小化的目标函数,同时考虑到风、浪对船只航行时间,出海可及窗口的影响构建相关的约束条件;接着,考虑到维护状态会改变机组间尾流分布,将尾流模型与维护状态相结合刻画各机组输入风速的变化,进而建立精细化的停机损失模型.为了提高求解效率,在求解过程中提出各船只每日最大可维护的机组数目预评估策略,降低了计算的规模.最后,仿真验证表明与传统方法相
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