一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法、装置及存储介质与流程

1.本发明属于风力发电技术领域，具体涉及一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法、装置及存储介质。


背景技术：

2.风能资源开发利用潜力巨大，许多区域的山区风能资源丰富，具有巨大的开发价值，丰富的自然资源为风电行业的蓬勃发展奠定了坚实的基础。但是这些地区的风场一般海拔较高、温度较低，且湿度很大，风机叶片极易发生结冰。
3.叶片大量覆冰会造成风力机功率损失、机械故障、坠冰引发的安全隐患等问题，具体包括：
①
改变叶片的气动性能，造成叶轮气动、质量不平衡；
②
升力系数下降和风能利用率降低，造成发电量的损失；
③
阻力系数增加，导致传动链轴向载荷过大；
④
叶片质量增加，轮毂转矩增大，影响叶根处疲劳寿命；
⑤
叶片旋转过程中容易出现冰块脱落，发生坠落伤害等事故。
4.目前大多数风场应对叶片结冰的策略是首先判断叶片结冰状况，轻度结冰情况下一般通过变桨控制风机发电功率、降低风机运行载荷；结冰严重则进行保护性停机。为解决叶片结冰所面临的问题，风场需要准确判断叶片结冰状况并采取相应的控制策略，结冰预测的准确性则非常关键。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本发明提供了一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法、装置及存储介质，充分考虑了水滴的实际状态对叶片结冰的影响，从根本上来解决当前风机叶片预测结冰的问题，从而为不同的预防结冰或者除冰策略提供充分的理论依据。
6.本发明是通过以下技术方案来实现：
7.本发明公开了一种基于机理模型的风机叶片结冰预测方法，包括：
8.s1：将风机叶片结冰过程解耦为过冷水滴运动、水滴与叶片表面之间的碰撞、水滴相变结冰和宏观结冰四个过程；
9.s2：将水滴视为离散相，分析大空间内水滴在运动过程中自身受力，建立水滴完整的受力模型，并对大空间内水滴的运动轨迹进行计算追踪，建立水滴的运动模型；
10.s3：考虑水滴与壁面碰撞后不同状态带来的质量损失，完善水滴的碰撞模型；
11.s4：根据水滴结冰过程的质量守恒和能量守恒，建立结冰模型，并研究不同的宏观水滴结冰模型，通过实验数据验证结冰模型的准确性，选择精度较高的模型进行判别结冰状态和结冰程度；
12.s5：耦合水滴的运动模型、碰撞模型和结冰模型，选定某一翼型叶片和工况，对整体叶片结冰过程进行数值模拟；
13.s6：研究不同环境因素对叶片结冰的影响，实现风机叶片结冰的预测。
14.优选地，s2中，水滴所受力包括水滴自身的重力、水滴受到流体的浮力、流场压力梯度力、水滴受到流体的曳力或阻力、附加质量力、basset力、magnus力、saffman升力、热泳力和湍流脉动力。
15.优选地，s2中，基于水滴运动方程，采用拉格朗日法对大空间内水滴的运动轨迹进行计算追踪。
16.优选地，s3具体为：根据水滴运动的轨迹，轨迹线中存在着与翼型上下表面相切的两条轨迹线，位于这两条轨迹线之间的水滴会全部撞到翼型上，而轨迹之外的水滴则会绕过翼型；定义两条轨迹线间的翼型区域为水滴撞击区，定义撞击到翼型上的水滴数量为水滴撞击量；考虑水滴与壁面碰撞后的状态，及捕获、破裂或飞溅从而带来质量损失，优化水滴碰撞模型。
17.优选地，s5中，采用cfd方法对整体叶片结冰进行数值模拟。
18.优选地，s6中，环境因素包括环境温度、空气湿度、水滴粒子的尺寸、结冰时间、气流速度、叶片翼型和叶片材质。
19.优选地，s6中，叶片结冰参数包括叶片结冰冰形、结冰时间和叶片气动性能。
20.优选地，s6中，对影响叶片结冰的环境因素进行敏感性分析，得到叶片结冰过程与环境因素之间的定量关系。
21.本发明公开了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。
22.本发明公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。
23.与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
24.由于叶片结冰会引起功率损失、加重载荷、坠冰引发的安全隐患等问题，本发明公开的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法，从预测结冰的发生等方面考虑，从微观过冷液滴运动出发，建立微观液滴运动、碰撞和结冰行为与宏观叶片结冰现象之间的联系，从结冰机理出发预测结冰过程，从根本上来解决当前预测结冰的问题，从而为不同的预防结冰或者除冰策略提供充分的理论依据。
25.现有的风机叶片结冰一般认为水滴在运动过程中仅受到浮力和曳力的影响，未考虑水滴在大空间内运动受到其他力的作用，导致计算出的水滴运动轨迹和实际运动轨迹出现一定偏差，最终影响水滴结冰发生的位置。本发明充分考虑水滴所受力包括水滴自身的重力、水滴受到流体的浮力、流场压力梯度力、水滴受到流体的曳力或阻力、附加质量力、basset力、magnus力、saffman升力、热泳力和湍流脉动力，建立完整的水滴运动模型，更加精确的计算出水滴的运动轨迹。同时，现有模型一般认为水滴碰撞壁面后直接被壁面捕获而没有质量损失，影响结冰质量的计算，而本发明充分考虑水滴碰撞壁面的随机性，包括捕获、破裂、飞溅等状态。
附图说明
26.图1为本发明的基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的流程示意图；
27.图2为本发明计算及分析过程的具体流程示意图。
具体实施方式
28.下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
29.如图1，本发明的基于机理模型的结冰预测方法主要分为四部分，一是过冷水滴运动模型，此模型将水滴视为离散相，分析大空间内水滴在运动过程中自身受力，包括液滴自身的重力、液滴受到流体的浮力、流场压力梯度力、液滴受到流体的曳力或者阻力、附加质量力、basset力、magnus力、saffman升力、热泳力、湍流脉动力等，从而建立水滴完整的受力模型，水滴的运动方程如下：
[0030][0031]
基于水滴运动方程，采用拉格朗日法对大空间内水滴的运动轨迹进行计算追踪，具体可用四阶龙格库塔法对水滴的运动方程进行求解，如下所示：
[0032][0033]
根据水滴运动的轨迹，轨迹线中存在着与翼型上下表面相切的两条轨迹线，位于这两条轨迹线之间的水滴会全部撞到翼型上，而轨迹之外的水滴则会绕过翼型。定义两条轨迹线间的翼型区域为水滴撞击区，定义撞击到翼型上的水滴数量为水滴撞击量。考虑水滴与壁面碰撞后的状态，及捕获、破裂或者飞溅从而带来质量损失，优化水滴碰撞模型。
[0034]
根据水滴结冰过程的质量守恒和能量守恒，建立结冰模型，并研究不同的宏观水滴结冰模型，通过实验数据验证结冰模型的准确性，选择精度较高的模型进行判别结冰状态和结冰程度。
[0035]
最后，耦合液滴运动、碰撞和结冰模型，选定某一翼型叶片和工况，采用cfd方法对整体叶片结冰进行数值模拟；对影响叶片结冰的环境因素进行敏感性分析，得到叶片结冰过程与环境因素之间的定量关系，研究不同环境工况对结冰的影响。
[0036]
由于结冰受到的环境影响因素较多，一般包括环境温度、空气湿度、水滴粒子的尺寸大小、结冰时间、气流速度、叶片翼型、叶片材质等等，分析影响因素对于叶片结冰冰形、结冰时间、叶片气动性能等参数的影响。通过改变单一输入参数，其他变量保持不变，分析各单一环境因素对叶片结冰的影响程度。
[0037]
如图2，在分析和计算时，输入已知的参数，通过迭代优化计算和分析各单一环境因素对叶片结冰的影响，最终实现风机叶片结冰的预测。
[0038]
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明所述基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。
[0039]
本发明基于机理模型的风机叶片结冰预测方法可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学
存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本发明基于机理模型的风机叶片结冰预测方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0040]
基于这样的理解，在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于该计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。其中，所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nandflash)、固态硬盘(ssd))等。
[0041]
在示例性实施例中，还提供计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于机理模型的风机叶片结冰预测方法的步骤。处理器可能是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor、dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
[0042]
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
[0043]
以上所述仅是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。