大型风力发电机组动力学

第1章 风电机组动力学研究现状 随着国内风能产业的持续发展，大容量、高可靠性的风电机组一直是风电设备整机制造商的研发方向。风电设备从气流中汲取能量，叶轮越大、风速越高，吸收的能量越多，因而需要不断增加其叶轮的扫风面积和塔架的高度，才能捕获更多的能量。叶轮扫风面积的增加必然要延伸叶片的长度，这样的结构尺寸变化造成了叶片质量加大、刚度变小，使其自身的固有频率降低，非常容易进入叶轮转速激励频率带，导致叶片在机组运行过程发生共振，极大地影响其工作的可靠性；同时，高塔架的设计也存在类似的问题。作为能量传递环节的传动系统，时刻接受着来自叶轮系统的能量，同时也承担叶轮系统传递的载荷，因此叶轮系统发生振动，不仅会影响传动系统的能量输入，也会向其传递振动，造成传动系统载荷突变，加剧其承载的状况，严重时会诱发传动系统共振，造成传动系统的早期失效。作为支撑结构的塔架系统，如果其固有频率也进入叶轮转速激励频率带，在机组运行时，将与叶轮系统一起振动，这种振动的耦合对机组T作的影响是灾难性的，目前，已经发生过叶轮一塔架耦合共振造成的风电机组破坏事故。 随着风电机组设计容量的增大，传动系统白身的固有频率也在降低。统计发观，风电机组设计容量从1.5MW上升到3MW时，其传动系统扭转固有频率可以降低50%。因此，对于叶轮系统、传动系统和塔架的固有频率都处于低频带的风电机组，在工作时非常容易发生振动，增加机组结构部件的载荷。传统的风电机组设计流程在进行机组载荷计算时，传动系统被简化成2自由度模型，仅得到叶轮和塔架关键位置的载荷，传动系统载荷被忽略。因此，传动系统设备供应商只能利用这些关键位置的载荷外推得到传动系统结构部件的载荷，这样的载荷获取方式完全忽略了传动系统本身的动态特性，造成了结构部件设计载荷的误差，导致其承载能力降低。 综上所述，增大叶片与整机的匹配性研究，采用先进可靠的风电机组动态设计和分析方法，能从根本上保证大型风电机组运行的稳定性，是解决当今风电产业界上述问题的主要手段。 1.1 国内外风电机组动力学研究现状 风电机组运行于开放的大气环境中，气流有随机性、风剪切等影响，其叶片为了获得较好的气动特性而做成不对称的形状，并且固定在很高的柔性塔架上，因此大型风力发电机组动力学风电机组的结构动力学特性分析相对于一般的工程机械更为复杂。为此，国外许多研究机构开展了包括弹性叶片和柔性塔架在内的大型风电机组结构动力学分析的方法研究，主要分为两大类：试验方法和计算方法。 试验方法是对叶片和塔架施加激励信号，然后通过测量输入信号和输出响应信号，用参数辨识的方法对其进行分析，从而得出风电机组的结构动力学特性参数。这是一种对具体风电机组直接研究的方法，所以结果可靠，是*有效的分析方法。但是，对于容量日益增大的大型风电机组，叶片和塔架通常都在几十米以上，这种情况下，要安装和运行满足试验条件的设备就有一定困难，而且从风电机组设计的角度考虑也不现实。 经典的计算方法是对耦合的运动方程进行数值积分求解，但用这种方法计算往往非常困难，尤其对于多自由度耦合系统，要想求出其解值就更复杂了。一般要对运动方程进行简化求解，如应用Galerkin方法对运动方程进行一阶简化，用Floquet方法估计动力系统稳定性，再用积分求解。这种方法工作量大，高阶情况更难求解。 近年来普遍用于风电机组结构动力学分析的计算方法是模态法和有限元法。模态法的基本思想是将耦合的运动方程组解耦成相互独立的方程，通过求解每个独立的方程得到各模态的特性参数，进而用所求得的模态参数来预测和分析该系统的运动特性。有限元法的基本思想是将连续的求解区域离散为一组有限个且按一定方式相互连接在一起的单元组合体，利用在每一个单元内假设的近似函数来分片地表示全求解域上待求的未知场函数，即用一个简单问题代替复杂问题后求解。 在风电机组的动力学特性研究方面，由于风电机组的主要部件（叶轮、塔架、传动系统和偏航系统）之间的强耦合作用，整个系统的动力学特性表现为复杂的不稳定性、气动弹性以及共振等。研究的关键是耦合系统的动力学建模，目前多是从结构动力学原理出发来解决这一问题。起初，普遍使用的是被广泛应用于直升机转子桨叶的等效铰链模型，它将桨叶等效为刚体，而根部与轮毂间由弹性柱铰连接，又称半刚性模型。因为大型风电机组的叶轮一机舱一塔架耦合系统的动态特性同直升机旋翼一机身耦合系统有相似之处，所以在直升机领域建立起来的比较成熟的研究方法对于大型风电机组的动态特性问题也是适用的。Friedmann从直升机气动弹性问题出发，对无铰链转子给予特别关注，建立了无铰链叶轮转子塔架系统气动弹性模型，可以估计比直升机桨叶表现更为强烈的不稳定气动效应。Warmbrodt等把单桨叶的气动弹性稳定性和动态响应问题扩展到无铰链桨叶转子、底舱和塔架组成的总系统上，忽略了桨叶的扭转变形，只考虑桨叶摆振和挥舞变形，假设塔架为一刚性连续梁，具有弯曲和扭转自由度：塔架和舱底间的偏转柔性，用一个绕塔架轴线的线性弹簧和阻尼器连接，转子的运动方程与塔架的运动方程通过轮毂上力和力矩平衡联立，实现叶轮一塔架运动方程的耦合。目前，实现叶轮转子运动方程与塔架运动方程的匹配，将对应不同的建模方法。Steinhart为列出转子塔架系统的线性运动方程，使用Hamilton原理对塔架和桨叶这一弹性连续体推导了包括边界条件在内的偏微分方程。通过Galerkin公式，用底舱两个水平方向上的位移、俯仰和偏转四个自由度表达出塔架的模态坐标，实现运动方程的联立。 Keibling利用模态辅助函数对变量进行描述，其中使用了塔架的弯曲和扭转两个固有振型，以及桨叶的静态固有振型，首先将不旋转的塔架部分和旋转的转子部分隔开进行研究，然后利用模态结合法完成转子和塔架运动方程的耦合。Ahlstrom在研究风电机组耦合转子机舱一塔架的气弹响应时，利用以Hamilton原理为基础的有限元法，应用5节点18自由度和2节点12自由度的梁单元模型分别离散桨叶和塔架，将机舱简化为刚体，建立了经过简化的模型。Jesper利用弹性铰链法对水平轴叶轮转子塔架耦合系统建立了一个简单模型，只研究了叶片摆振和塔架侧向弯曲振动，没有研究叶片挥舞和塔架前后弯曲振动的情况。 我国风电产业发展与欧洲发达国家相比起步较晚，但经过20年的科技攻关，在国家有关部门和地方政府的支持下，我国风能利用技术有了很大提高，积累了不少成功的经验。但在风电机组动力学特性研究方面才刚起步，主要是借鉴国外的经验进行建模和分析。 1.2 国内外风电机组动力学分析研究方法 风电机组动力学问题是涉及多方面因素的综合性问题，包括结构动力学、空气动力学、系统动力学和声学等方面。国内外研究机构开展了包括大型风电机组结构动力学分析方法、风电机组动力学分析程序、柔性塔架叶轮稳定性和响应计算等有关风电机组动力学的大量研究工作。 美国以及欧洲诸国如德国、丹麦、瑞典、荷兰等在风电机组技术的发展和应用中起步较早，凭借其先进的计算机技术、雄厚的CAD/CAM基础和实力以及先进的制造水平，在技术上处于领先地位。国外的风电技术已经相当成熟，但结构分析多数基于小变形理论，目前国外论文中开始对风电机组进行非线性分析。例如，Ahlstrom用非线性有限元软件MSC.MARC对风电机组进行了分析。 国内的风电机组动力学研究处于起步阶段，随着风电产业的蓬勃发展，国内风电机组动力学分析也在逐步深入研究中。信伟平应用自行开发的Blade Designfor Windows较件中的叶片结构分析模块，建立叶片有限元模型，进行了风电机组旋转叶片动力特性及响应分析；常明飞研究了基于气动弹性力学的风电机组叶片动力学特性，建立了水平轴桨叶在升力和扭转气动力以及两者耦合作用下的颤振方程，讨论了桨叶的沉浮运动、扭转运动及沉浮一扭转耦合运动的稳定性。姜香梅大型风力发电机组动力学和许艳分别对风电机组的关键部件进行了静动态特性分析。郭健运用Blade Design for Windows建立了整机数字模型，进行载荷计算；并在Pro/E中建立了塔架、轮毂和机舱底座的三维实体模型并导人ANSYS中进行静强度有限元分析。另外，张良玉对水平轴大功率高速风电机组叶轮空气动力学进行了计算；张锦源对风电机组叶片进行了可靠性研究。 国内的风电机组结构动力学研究主要针对单个零部件的动力学特性进行研究，技术也在逐渐成熟。在风电机组系统的动力学特性研究方面，目前多是从结构动力学原理出发来解决这一问题。凌爱民和庄岳兴提出对叶轮和塔架分别建模，应用模态综合技术分析叶轮一塔架耦合系统动力学特性的方法。杨校生等应用ADAMS/WT对LY70-1500风电机组整机模态进行了计算。 1.3 国内外风电机组动力学相关研究 水平轴风电机组的结构不同于其他常见机械结构，其主要结构部件位于很高的柔性塔架顶端，包括主机架、齿轮箱、主轴、轮毂、发电机以及三个大跨度的复合材料柔性叶片等。其运行过程是一个多因素耦合的过程，具体涉及风场动态特性、空气动力学、柔性体结构动力学、电机动力学以及控制测试等因素，多系统的耦合导致风电机组的载荷特性和动力学特性非常复杂。与风电机组相关的学科也得到了人们的重视和研究，并取得了一定的成果。 1．风速分布及风场模型建立 风能作为风电机组能源的来源，其风速和密度的大小对于风电机组的正常工作至关重要。因此，在规划和建设风电场前必须对当地的风资源进行评估，以确定该地是否适合建风电场以及应该安装多大功率的风电机组。目前，对风速以及风能功率的计算和预测方法主要归纳为两个：统计方法和物理方法。统计方法，即在风电场当地特定高度处，实时监测风速的变化并记录下来，经过分析后建立一个风速分布模型，然后对以后的风速分析也采用此模型，这种方法数据处理简单，但需要很长时间，积累大量的监测数据。物理方法，即根据天气预报监测系统预测短期内的风向、风速、气温、湿度以及气压等数据，然后根据风电场附近等高线、温度分层以及粗糙度等信息，通过相关的风资源分析软件计算得到特定高度处的风向、风速、气温以及气压等信息。该方法计算量大，计算时间较长，且要求天气预报监测系统预测的短期天气情况误差不是太大。 在风速预测方面，国内外学者都做了大量的研究工作。国外，Welfonder等曾将自噪声序列等效成风速序到，并使其通过整形滤波器，然后建立风速模型，还给出了求解整形滤波器相关参数的方法；Alexiadis等运用人工神经网络的方法预测短第1章风电机组动力学研究现状期内的速度值，并通过多年收集到的数据对该方法进行了验证对比；Methaprayoon等运用置信区间的概率统计方法并考虑风力发电不确定性，发展了一种基于人工神经网络方法的风速预测模型。Louka等将Kalman滤波器用于风速预测的后处理中，以此消除了风速预测中可能的系统误差，得到了很好的预测结果；Abdel-Aal等采用诱导网络方法预测风速，该方法可以提供兼有简化和自动模型综合分析优点的输入输出模型。国内也有很多学者在进行风速预测方面的研究。邹文等提出了一种基于Mvcielski算法的风场风速预测模型，该模型在风速的平滑段有很高的预测精度；高爽等在中长期风速预测中提出了一种粗糙集理论，先用该理论分析出风速预测的主要影响因素，再将这些因素作为风速预测模型的附加输入，从而建立了粗糙集神经网络预测模型；潘迪夫等采用时间序列法对某实测风速建立了ARIMA (auto regressive integrated moving average)模型，对风速进行了预测，并提出Kalman时间序列法以及滚动式时间序列法，对风速预测模型进行了改进；管胜利通过局域波分解与时间序列分析，建直了风速预测模型，同时提出了局域波分解一时间序列分析综合预测方法，从而有效地提高了预测精度。 2．多体动力学分析 *初，人们对多体系统的研究，多将其抽