唐新姿，孫松峰，李鵬程，陸鑫宇,彭銳濤

(湘潭大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，湘潭 411105)

0 引 言

風(fēng)輪是風(fēng)力機(jī)系統(tǒng)核心裝置，葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)對(duì)整機(jī)效率與綜合性能起著極其重要的作用。中國低風(fēng)速(2～6 m/s)區(qū)域面積占陸地總面積85%，對(duì)于風(fēng)資源欠佳供電需求迫切地域，低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)能有效補(bǔ)充電力，已經(jīng)受到國內(nèi)外廣泛關(guān)注和重視。研究低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能對(duì)于推進(jìn)小型風(fēng)電技術(shù)發(fā)展實(shí)現(xiàn)分散式新能源策略具有重要意義。

針對(duì)風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)設(shè)計(jì)國內(nèi)外學(xué)者開展了廣泛研究。陳進(jìn)等[1]建立風(fēng)力機(jī)輸出成本和能量計(jì)算模型，以風(fēng)力機(jī)單位能量輸出成本為目標(biāo)優(yōu)化葉片外形。汪泉等[2]對(duì)翼型進(jìn)行多攻角優(yōu)化。劉雄等[3]考慮風(fēng)場風(fēng)速分布概率以弦長扭角參數(shù)Beizer擬合控制點(diǎn)為變量，以風(fēng)力機(jī)能量輸出最大為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。章嘉麟等[4]將葉片弦長扭角參數(shù)化，以6 m/s風(fēng)能利用系數(shù)最大為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。吳江海等[5]研究了風(fēng)場收益最大葉片優(yōu)化方法。王同光、楊陽等[6-9]以年發(fā)電量最大和葉片質(zhì)量最輕為目標(biāo)研究風(fēng)力機(jī)葉片優(yōu)化方法。王驥月等[10]研究了仿生翼型風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能。程珩等[11]采用混合粒子群算法以風(fēng)力機(jī)葉片額定工況下的風(fēng)能利用系數(shù)最大為目標(biāo)設(shè)計(jì)葉片。戴巨川等[12]綜合考慮葉片外形參數(shù)與運(yùn)行特性以降低額定風(fēng)速。鄭玉巧等[13]以葉片弦長、扭角與鋪層厚度形狀參數(shù)為變量，以葉片質(zhì)量最輕為目標(biāo)設(shè)計(jì)葉片。Eke等[14]以葉片外形參數(shù)為變量，以風(fēng)力機(jī)能量輸出最大為目標(biāo)設(shè)計(jì)葉片。Polat等[15]在風(fēng)輪直徑不變、特定風(fēng)速和風(fēng)輪轉(zhuǎn)速條件下，以發(fā)電量最大為目標(biāo)，以葉片輪廓為變量優(yōu)化葉片。Ebert等[16-17]研究了小型風(fēng)力機(jī)低風(fēng)速啟動(dòng)性能。Wang等[18]分析了葉片優(yōu)化中翼型的最佳攻角。Bavanish等[19]考慮了槳距角、葉尖速比、升力系數(shù)與阻力系數(shù)與葉片強(qiáng)度進(jìn)行葉片設(shè)計(jì)。Hendriana等[20]通過改變?nèi)~片寬度與內(nèi)外端傾斜角度優(yōu)化風(fēng)力機(jī)。Zhu等[21]提出降低能量成本同時(shí)提高葉片整體性能的多目標(biāo)氣動(dòng)與結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法。Hu等[22]研究在滿足應(yīng)力比、頂端撓曲與疲勞壽命條件下同時(shí)降低材料成本和葉片質(zhì)量的葉片設(shè)計(jì)方法。Bottasso等[23]提出氣動(dòng)與結(jié)構(gòu)多學(xué)科優(yōu)化方法。Fischer等[24]以風(fēng)力機(jī)推力、年發(fā)電量與葉片質(zhì)量為目標(biāo)優(yōu)化葉片。綜上所述，現(xiàn)代風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)優(yōu)化多針對(duì)大型風(fēng)力機(jī)以年發(fā)電量最大、成本和載荷最小等為目標(biāo)優(yōu)化葉片幾何外形。相對(duì)于大型風(fēng)力機(jī)而言，小型風(fēng)力機(jī)技術(shù)發(fā)展遲緩。小型風(fēng)力機(jī)通常不含復(fù)雜變槳變速控制系統(tǒng)，為了獲取較多風(fēng)能，葉片設(shè)計(jì)常采用較大葉尖速比以獲得較大葉片扭轉(zhuǎn)角，進(jìn)而獲得較大啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩；但較大扭轉(zhuǎn)角將導(dǎo)致風(fēng)輪發(fā)電效率低下，常規(guī)設(shè)計(jì)方法無法調(diào)和啟動(dòng)與能量輸出之間的矛盾，且在設(shè)計(jì)過程中整機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù)如設(shè)計(jì)葉尖速比、設(shè)計(jì)攻角通常依靠經(jīng)驗(yàn)選取，容易陷入局部優(yōu)化，存在一定局限性。

本文以100 W水平軸風(fēng)力機(jī)為研究對(duì)象，基于修正葉素動(dòng)量理論建立風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)分析系統(tǒng)，研究設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角對(duì)風(fēng)輪變風(fēng)況氣動(dòng)性能影響規(guī)律；基于低風(fēng)速地區(qū)風(fēng)資源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，考慮電機(jī)參數(shù)匹配，將整機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù)和葉片幾何外形優(yōu)化相結(jié)合，以年發(fā)電量和啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩最大為目標(biāo)，以設(shè)計(jì)葉尖速比、設(shè)計(jì)攻角、葉片弦長和扭角分布為變量，采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行全局氣動(dòng)尋優(yōu)；搭建風(fēng)力機(jī)性能測試平臺(tái)，開展氣動(dòng)性能試驗(yàn)，為低風(fēng)速小型水平軸風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)與應(yīng)用提供重要參考和依據(jù)。

1 風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能計(jì)算模型

1.1 修正葉素動(dòng)量理論

葉素動(dòng)量理論綜合了葉素理論和動(dòng)量理論，是風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能計(jì)算的理論基礎(chǔ)[25]。

根據(jù)動(dòng)量理論得到葉輪葉素轉(zhuǎn)矩Q和推力T：

式中為軸向誘導(dǎo)因子；為周向誘導(dǎo)因子；r為葉素半徑，m；為空氣密度，kg/m3；U為風(fēng)速，m/s；?為風(fēng)輪轉(zhuǎn)速，r/min。

同時(shí)，由葉素理論得到葉輪葉素轉(zhuǎn)矩和推力：

式中B是葉片數(shù)；c為弦長，m；Cl是翼型升力系數(shù)；Cd是翼型阻力系數(shù)；UT是相對(duì)風(fēng)速，m/s；是入流角，(°)。

綜合考慮Prandtl葉尖損失與輪轂損失，軸向與周向誘導(dǎo)因子表示為：

式中Ftip葉尖損失因子；Fhub輪轂損失因子；R為葉片半徑，m；rhub輪轂半徑，m。

當(dāng)軸向因子大于0.38時(shí)，采用Glauert修正，采用下式計(jì)算軸向因子：

風(fēng)能利用系數(shù)Cp由葉根積分到葉尖得到。

式中θ為扭角，(°)。

在風(fēng)速為U時(shí)，風(fēng)力機(jī)產(chǎn)生的功率為

1.2 翼型升阻力系數(shù)

采用NACA4412翼型，100W小型風(fēng)力機(jī)平均弦長對(duì)應(yīng)雷諾數(shù)為1×105，低攻角升阻力氣動(dòng)數(shù)據(jù)由XFOIL計(jì)算獲得，高攻角升阻力氣動(dòng)數(shù)據(jù)由Viterna-Corrigan和平板理論公式推導(dǎo)得到[26]：

式中α為攻角，(°)。

1.3 風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩計(jì)算

在風(fēng)輪靜止到啟動(dòng)空轉(zhuǎn)期，以下關(guān)系式成立：

式(15)兩邊取正弦函數(shù)可得：sinα=cosθ，入流角sinf?1；將翼型升阻力系數(shù)帶入轉(zhuǎn)矩公式，可得簡化后葉素啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩：

同時(shí)，綜合考慮葉素理論、動(dòng)量理論與角動(dòng)量守恒可得周向因子：

由攻角、扭角及升力系數(shù)與阻力系數(shù)之間的關(guān)系得軸向因子為：

對(duì)于小型風(fēng)力機(jī)葉片來說，扭角范圍：葉片實(shí)度并且兩者從葉根到葉尖逐漸減小，計(jì)算啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩時(shí)誘導(dǎo)因子可以忽略。

風(fēng)力機(jī)處于啟動(dòng)狀態(tài)與運(yùn)行狀態(tài)時(shí)風(fēng)輪受力狀況存在很大區(qū)別，由于葉片設(shè)計(jì)時(shí)是高葉尖速比條件設(shè)計(jì)的，風(fēng)輪處于靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，葉片攻角較大，葉素速度矢量不成立，只有升力在靜態(tài)葉片上產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩，因此風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩Q為

1.4 基于風(fēng)資源的年發(fā)電量計(jì)算

風(fēng)資源評(píng)估是風(fēng)電建設(shè)首要前提，風(fēng)資源好壞直接影響風(fēng)力發(fā)電機(jī)預(yù)期發(fā)電量。應(yīng)用Weibull函數(shù)描述當(dāng)?shù)仫L(fēng)資源特點(diǎn)：

式中V￥為自然來流風(fēng)速，m/s；C為形狀系數(shù)；k為尺度系數(shù)，取值為2。平均風(fēng)速Va為

根據(jù)低風(fēng)速風(fēng)場數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可知通常Va低于6 m/s，且小型風(fēng)力機(jī)風(fēng)輪安裝位置較低，Va取值為4.5 m/s。

年發(fā)電量AEP計(jì)算如下式所示：

式中是與風(fēng)速V￥對(duì)應(yīng)的功率輸出，W；T為風(fēng)力機(jī)一年開機(jī)運(yùn)行總時(shí)間，8 760 h；Vin為風(fēng)力機(jī)運(yùn)行切入風(fēng)速，m/s；Vout為風(fēng)力機(jī)運(yùn)行切出風(fēng)速，m/s。

2 設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角對(duì)氣動(dòng)性能的影響

設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角是葉片外形設(shè)計(jì)必要參數(shù)，為考慮電機(jī)參數(shù)匹配和變風(fēng)況條件，分析不同設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角對(duì)葉片氣動(dòng)性能的影響。風(fēng)力機(jī)額定功率100 W，風(fēng)輪半徑0.5 m，葉片數(shù)目為3。

2.1 設(shè)計(jì)葉尖速比對(duì)氣動(dòng)性能的影響

圖1給出了不同設(shè)計(jì)葉尖速比(4.5、5、5.5和6)Cp曲線對(duì)比。由圖1可見，設(shè)計(jì)葉尖速比增大，Cp曲線右移。設(shè)計(jì)葉尖速比增大，在葉尖速比小于5.5時(shí)，Cp隨之降低，而在葉尖速比大于5.5時(shí)，Cp隨之增大。設(shè)計(jì)葉尖速比由4.5增加到6，低葉尖速比區(qū)域Cp最大降低65.14%，高葉尖速比區(qū)域，Cp最大提高234.39%。葉片高風(fēng)性能與低風(fēng)性能兩者不可兼得，葉片高風(fēng)性能較好，則低風(fēng)性能較差。

圖1 不同設(shè)計(jì)葉尖速比的風(fēng)能利用系數(shù)Cp曲線Fig.1 Wind power wefficient Cpcurves of different design tip speed ratios

2.2 設(shè)計(jì)攻角對(duì)氣動(dòng)性能的影響

圖2為不同設(shè)計(jì)攻角(6.5，7，7.5，8和8.5)Cp曲線對(duì)比。由圖2可知，設(shè)計(jì)攻角增大，葉片氣動(dòng)性能均有所降低，Cp曲線隨著攻角增大向坐標(biāo)軸右邊移動(dòng)。在葉尖速比小于6時(shí)，對(duì)比設(shè)計(jì)攻角6.5與8.5的Cp曲線，前者的Cp明顯高于后者；且Cp隨著設(shè)計(jì)攻角增加而降低。在葉尖速比大于6時(shí)，設(shè)計(jì)攻角為7和7.5的Cp相差不大，設(shè)計(jì)攻角為8.5的Cp最低。設(shè)計(jì)攻角由6.5增加到8.5，低葉尖速比區(qū)域Cp最大降低58.17%；高葉尖速比區(qū)域Cp最大提高5.09%。值得指出的是，考慮低風(fēng)速地區(qū)自由來流湍流度較高時(shí)，設(shè)計(jì)攻角選取較大，葉片發(fā)生失速，風(fēng)力機(jī)風(fēng)能利用系數(shù)下降，葉片設(shè)計(jì)可以根據(jù)當(dāng)?shù)赝牧鞫雀叩瓦m當(dāng)減小設(shè)計(jì)攻角。

圖2 不同設(shè)計(jì)攻角Cp曲線Fig.2 Cpcurves of different design angle of attack

3 優(yōu)化設(shè)計(jì)方法

3.1 優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立

基于風(fēng)資源統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)，以年發(fā)電量和啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩最大為優(yōu)化目標(biāo)，以設(shè)計(jì)攻角、設(shè)計(jì)葉尖速比、葉片弦長和扭角分布為變量，進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

優(yōu)化目標(biāo)：

式中fAEP(X)表示年平均風(fēng)速4.5 m/s時(shí)的年發(fā)電量AEP；fQ(X)表示風(fēng)速3 m/s時(shí)的風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩Q。

設(shè)計(jì)變量及約束條件為：

式中下標(biāo)max與min表示參數(shù)最大與最小值；λ表示設(shè)計(jì)葉尖速比；α表示設(shè)計(jì)攻角，(°)；c表示弦長，m；β表示扭角，(°)；i表示截面編號(hào)；P為風(fēng)輪輸出功率，W。

3.2 優(yōu)化算法和求解流程

多目標(biāo)遺傳算法NSGA-II是一種以自然條件下生物競爭、生存為優(yōu)化原型的全局尋優(yōu)算法，以優(yōu)化目標(biāo)為適應(yīng)度函數(shù)控制個(gè)體生存與淘汰。遺傳算法參數(shù)選擇影響優(yōu)化結(jié)果，種群規(guī)模影響計(jì)算精度和效率，雜交概率和變異概率則關(guān)系到算法收斂性和群體中個(gè)體多樣性。綜合考慮效率與精度的平衡，在通過選取多組不同種群數(shù)(60，100，200)、雜交概率(0.85，0.65，0.45)和變異概率參數(shù)(0.02，0.01，0.05)對(duì)比計(jì)算后，當(dāng)Pareto前沿解集不再變化優(yōu)化結(jié)果趨于穩(wěn)定收斂時(shí)，最終得到計(jì)算種群數(shù)、雜交概率和變異概率參數(shù)分別為100，0.65和0.01。圖3給出了優(yōu)化求解流程。

圖3 優(yōu)化流程圖Fig.3 Optimization flow chart

首先輸入功率、葉片數(shù)目、半徑、翼型及氣動(dòng)數(shù)據(jù)等葉片設(shè)計(jì)參數(shù)、約束條件及遺傳算法參數(shù)，根據(jù)約束范圍生成優(yōu)化葉片設(shè)計(jì)攻角、設(shè)計(jì)葉尖速比、葉片弦長、扭角的初始種群，計(jì)算年發(fā)電量和啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩適應(yīng)度值函數(shù)，篩選Pareto最優(yōu)解，判斷是否收斂，如果不收斂，則進(jìn)行選擇交叉變異操作更新種群重復(fù)以上步驟。

4 結(jié)果與分析

4.1 優(yōu)化前后葉片幾何外形對(duì)比

圖4為Pareto前沿和初始葉片。初始葉片設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角分別為4.5和為8.5；A點(diǎn)為優(yōu)化葉片，其設(shè)計(jì)葉尖速比為5.24，設(shè)計(jì)攻角為5.17。

圖4 Pareto前沿與初始葉片F(xiàn)ig.4 Pareto front and initial blade

圖5為優(yōu)化前后葉片弦長和扭角分布對(duì)比。由圖5可以看出，在半徑展向上，優(yōu)化葉片扭角均大于初始葉片扭角。在半徑位置時(shí)，優(yōu)化葉片弦長要大于初始葉片弦長；而在半徑位置時(shí)，優(yōu)化葉片弦長要小于初始葉片弦長。

圖5 優(yōu)化前后葉片幾何參數(shù)Fig.5 Blade geometric parameters before and after optimization

4.2 優(yōu)化前后年發(fā)電量和風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩對(duì)比

年平均風(fēng)速為4.5 m/s，啟動(dòng)風(fēng)速為3 m/s，優(yōu)化前后風(fēng)輪轉(zhuǎn)矩分別為0.0208、0.0228 N·m，優(yōu)化后風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩提高了9.62%；優(yōu)化后綜合氣動(dòng)性能改善，優(yōu)化前后年發(fā)電量分別為197、215 kW·h，優(yōu)化后提高了9.14%。這是由于根據(jù)當(dāng)?shù)氐惋L(fēng)風(fēng)資源特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)參數(shù)與幾何參數(shù)綜合優(yōu)化，初始葉片設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角分別為4.5和為8.5；優(yōu)化后葉片設(shè)計(jì)葉尖速比為5.24，設(shè)計(jì)攻角為5.17，設(shè)計(jì)葉尖速比增加，設(shè)計(jì)攻角減小，風(fēng)力機(jī)的風(fēng)能利用系數(shù)有所增加；同時(shí)，由圖5可以看出，優(yōu)化葉片扭角增大，葉尖弦長減小而葉根弦長增大，因此年發(fā)電量提高，同時(shí)啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩增加。

4.3 優(yōu)化前后風(fēng)能利用系數(shù)對(duì)比

圖6給出了優(yōu)化前后Cp曲線對(duì)比。由圖6可知，在整個(gè)運(yùn)行風(fēng)況范圍內(nèi)，優(yōu)化后風(fēng)輪Cp均有所提高，其中高葉尖速比區(qū)域最大提高了52.3%，低葉尖速比區(qū)域最大提高了13.95%。優(yōu)化葉片在葉尖速比與高葉尖速比區(qū)域風(fēng)能利用系數(shù)的提高表明風(fēng)力機(jī)年發(fā)電量提高。

值得指出的是，考慮低風(fēng)地區(qū)存在湍流的情況時(shí)，需要根據(jù)具體問題分析湍流度對(duì)葉片性能的影響。湍流度的增大和雷諾數(shù)的提高對(duì)翼型氣動(dòng)特征影響相似，在常規(guī)較低雷諾數(shù)下，湍流度增加能夠提高翼型氣動(dòng)性能，增大升力系數(shù)和失速角；在較高雷諾數(shù)下，湍流強(qiáng)度增加，葉片吸力面壓力面壓差減小，風(fēng)輪轉(zhuǎn)矩減小，風(fēng)能利用系數(shù)下降。此外，由于湍流風(fēng)的擾動(dòng)，葉片需要承受非定常載荷波動(dòng)和湍流循環(huán)應(yīng)力的影響。

圖6 優(yōu)化前后Cp曲線對(duì)比Fig.6 Comparison of Cpcurves before and after optimization

5 風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能測試試驗(yàn)

搭建風(fēng)力機(jī)性能測試試驗(yàn)平臺(tái)，測試數(shù)據(jù)采集方案如圖7所示。

圖7 風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能測試方案Fig.7 Wind turbine performance test scheme

試驗(yàn)平臺(tái)由軸流風(fēng)機(jī)、變頻器、被測風(fēng)力機(jī)、三相永磁交流電機(jī)、控制器、電子負(fù)載、風(fēng)速計(jì)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成，各儀器參數(shù)及精度如下：軸流風(fēng)機(jī)功率5.5 kW、風(fēng)量50 000 m3/h；變頻器頻率范圍為0～50 Hz、頻率分辨率為0.01 Hz；電機(jī)額定功率100 W，額定轉(zhuǎn)速750 r/min；控制器輸入最大交流電壓AC30、輸出直流電壓DC12V/24V、最大充電電流16A；電子負(fù)載額定輸入功率300 W、額定電流0～30A、額定電壓0～150 V；風(fēng)速計(jì)風(fēng)速范圍0.3～45 m/s、風(fēng)速精度±3%±0.1dgts、采樣時(shí)間間隔1～19 s。風(fēng)輪直徑1 m，葉片采用3D打印加工，材料為PLA，表面打磨。

通過變頻器對(duì)軸流風(fēng)機(jī)變頻調(diào)節(jié)獲得不同風(fēng)速，選擇距離軸流風(fēng)機(jī)多組不同位置平面內(nèi)±X，±Y坐標(biāo)方向各選擇4點(diǎn)及中心位置共17點(diǎn)，由風(fēng)速計(jì)測量10 min實(shí)時(shí)風(fēng)速，計(jì)算平均風(fēng)速和方差，選取風(fēng)速波動(dòng)最小平面的平均風(fēng)速作為實(shí)際風(fēng)速大??；轉(zhuǎn)速計(jì)測量風(fēng)輪轉(zhuǎn)速；電子負(fù)載儀采用0～12 V定電壓模式，在不同風(fēng)速分別測試10 min實(shí)時(shí)功率；所有數(shù)據(jù)直接傳輸電腦記錄存檔。

圖8給出了定電壓12，9和8 V共3種不同負(fù)載條件（其他電壓模式規(guī)律相似不累述）初始葉片與優(yōu)化葉片功率曲線對(duì)比。由圖8可見，在不同負(fù)載條件下，優(yōu)化葉片比初始葉片功率輸出均有明顯提高；同時(shí)風(fēng)力機(jī)啟動(dòng)風(fēng)速由3.84 m/s降低到3.03 m/s，表明優(yōu)化葉片具有更好的啟動(dòng)性能。在12 V定電壓模式下，風(fēng)速為3.84 m/s時(shí)，優(yōu)化葉片比初始葉片功率提高了61.93%；風(fēng)速為7.63 m/s時(shí)，功率提高了4.44%。在9 V定電壓模式下，風(fēng)速為4.86 m/s時(shí)優(yōu)化葉片比初始葉片功率提高了8.03%；風(fēng)速為8.56 m/s時(shí)功率提高了16.79%。在8V定電壓模式下，功率最大提高了55.72%。

圖8 相同負(fù)載功率曲線對(duì)比Fig.8 Comparison of power curves with same electrical loads

6 結(jié)論

以100 W水平軸風(fēng)力機(jī)為研究對(duì)象，通過理論優(yōu)化設(shè)計(jì)與性能測試相結(jié)合的方式開展了低風(fēng)速水平軸風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能研究，主要結(jié)論如下：

1)考慮電機(jī)參數(shù)匹配和變風(fēng)況條件，基于修正葉素動(dòng)量理論研究了設(shè)計(jì)葉尖速比和設(shè)計(jì)攻角對(duì)風(fēng)輪變風(fēng)況氣動(dòng)性能影響規(guī)律。結(jié)果表明，設(shè)計(jì)葉尖速比增加，低葉尖速比區(qū)域風(fēng)能利用系數(shù)降低，而高葉尖速比區(qū)域風(fēng)能利用系數(shù)明顯提高；設(shè)計(jì)攻角增大，低葉尖速比區(qū)域風(fēng)能利用系數(shù)降低；而高葉尖速比區(qū)域風(fēng)能利用系數(shù)稍有提升。

2)基于低風(fēng)速地區(qū)風(fēng)資源特點(diǎn)，以提高年發(fā)電量和降低啟動(dòng)風(fēng)速為目標(biāo)，以設(shè)計(jì)葉尖速比、設(shè)計(jì)攻角、以及葉片弦長和扭角為變量，采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行全局氣動(dòng)尋優(yōu)，在當(dāng)前參數(shù)下該小型水平軸風(fēng)力機(jī)優(yōu)化后年發(fā)電量提高了9.14%，風(fēng)輪啟動(dòng)轉(zhuǎn)矩提高了9.62%。

3)搭建風(fēng)力機(jī)氣動(dòng)性能試驗(yàn)平臺(tái)，獲得風(fēng)力機(jī)功率輸出特性。在不同負(fù)載條件下，優(yōu)化葉片比初始葉片功率輸出均有明顯提高；同時(shí)風(fēng)力機(jī)啟動(dòng)風(fēng)速由3.84m/s降低到3.03 m/s，表明優(yōu)化葉片具有更好的氣動(dòng)性能，驗(yàn)證了優(yōu)化設(shè)計(jì)方法的可行性。

提出一種將整機(jī)設(shè)計(jì)參數(shù)和葉片幾何外形參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的風(fēng)力機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)策略，綜合考慮風(fēng)力機(jī)多層次全局優(yōu)化，避免了常規(guī)方法易陷入局部優(yōu)化的局限性，提供了一種低啟動(dòng)風(fēng)速與高功率輸出之間矛盾的解決方案，為低風(fēng)速適用型水平軸風(fēng)力機(jī)設(shè)計(jì)與應(yīng)用提供重要參考。

[1]陳進(jìn)，王旭東，沈文忠，等.風(fēng)力機(jī)葉片的形狀優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2010，46(3)：131－134.Chen Jin,Wang Xudong,Shen Wenzhong,etal.Optimization design of blade shapes for wind turbines[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2010,46(3):131－134.(in Chinese with English abstract).

[2]汪泉，陳進(jìn)，王君，等.基于連續(xù)攻角的風(fēng)力機(jī)翼型整體氣動(dòng)性能提高的優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2017，53（13）：143－149.Wang Quan,Chen Jin,Wang Jun,et al.Wind turbine airfoil optimal design with high whole aerodynamic performance considering continuous angle of attack[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2017,53(13):143－149.(in Chinese with English abstract).

[3]劉雄，陳嚴(yán)，葉枝全.遺傳算法在風(fēng)力機(jī)風(fēng)輪葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].太陽能學(xué)報(bào)，2006（2）：180－185.Liu Xiong,Chen Yan,Ye Zhiquan.Application of genetic algorithms to hawt rotor blades optimization[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2006(2):180－185.(in Chinese with English abstract).

[4]章嘉麟，周正貴，雷延生.基于并行遺傳算法的低風(fēng)速高性能風(fēng)力機(jī)葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].太陽能學(xué)報(bào)，2011（8）:1275－1280.Zhang Jialin,Zhou Zhenggui,Lei Yansheng.Optimization for high performance wind turbine blades at low wind velocity based on parallelgenetic algorithms[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2011(8):1275－1280.(in Chinese with English abstract).

[5]吳江海，王同光，趙新華.風(fēng)力機(jī)葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)目標(biāo)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2011（5）：661－666.Wu Jianghai,Wang Tongguang,Zhao Xinhua.Design targets for wind turbine blade optimization[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics&Astronautics,2011(5):661－666.(in Chinese with English abstract).

[6]Wang Tongguang,WangLong,Zhong Wei,et al.Large scalewind turbine blade design and aerodynamic analysis[J].Fluid Mechanics,2012,57(5):466－472.

[7]楊陽，李春，繆維跑，等.基于多目標(biāo)遺傳算法的風(fēng)力機(jī)葉片全局優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2015（14）：192－198.Yang Yang,Li Chun,Miao Weipao,et al.Global optimal design of wind turbines blade basedon multi-object genetic algorithm[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015(14):192－198.(in Chinese with English abstract).

[8]楊陽，李春，葉舟，等.風(fēng)力機(jī)葉片多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化設(shè)計(jì)[J].工程熱物理學(xué)報(bào)， 2015，36(5):1011－1014.Yang Yang,Li Chun,Ye Zhou,et al.Optimal design of horizontal-axis wind turbines blade based on multi-object genetic algorithm[J].Journal of Engineering Thermophysics,2015,36(5):1011－1014.(in Chinese with English abstract)

[9]楊陽，李春，繆維跑，等.水平軸風(fēng)力機(jī)葉片優(yōu)化設(shè)計(jì)方法[J].太陽能學(xué)報(bào)， 2016，37(5)：1107－1113.YangYang,Li Chun,Miao Weipao,et al.Optimumdesign method horizontal-axis wind turbine blade[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2016,37(5):1107－1113.(inChinesewithEnglishabstract)

[10]王驥月，叢茜，梁寧，等.基于海鷗翼型的小型風(fēng)力機(jī)葉片仿生設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31（10）：72－77.Wang Jiyue,Cong Qian,Liang Ning,et al.Bionic design and test of small-sized wind turbine blade based on seagull airfoil[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2015,31(10):72－77.(in Chinese with English abstract).

[11]程珩，張水明，權(quán)龍.基于約束主導(dǎo)混合粒子群算法的風(fēng)力機(jī)葉片優(yōu)化方法研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2015，51(1)：176－181.Cheng Hang,Zhang Shuiming,Quan Long.Optimization method forwind turbinebladebased on dominanted constraint hybrid particle swarm[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015,51(1):176－181.(in Chinese with English abstract).

[12]戴巨川，趙尚紅，尹喜云，等.大型風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)外形及其運(yùn)行特性設(shè)計(jì)優(yōu)化[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2015，51(17):138－145.Dai Juchuan,Zhao Shanghong,Yin Xiyun,et al.Design and optimization of aerodynamic shape and operating characttistics of large scale wind turbine blade[J].Chinese Journal of Mechanical Engineering,2015,51(17):138－145.(in Chinese with English abstract).

[13]鄭玉巧，趙榮珍，劉宏.大型風(fēng)力機(jī)葉片氣動(dòng)與結(jié)構(gòu)耦合優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[J].太陽能學(xué)報(bào)，2015，36(8)：1812－1817.Zheng Yuqiao,Zhao Rongzhen,Liu Hong.Research of aerodynamic and structural coupling optimization design for blade of large-scale wind turbine[J].Acta Energiae Solaris Sinica,2015,36(8):1812－1817.(in Chinese with Englishabstract).

[14]EkeGB,Onyewudiala JI.Optimizationofwind turbine blades using genetic algorithm[J].Global Journal of Researches in Engineering,2010,7(10):22－26.

[15]Polat O,TuncerI H.Aerodynamicshape optimization of wind turbine blades using a parallel genetic algorithm[J].Procedia Engineering,2013,61:28－31.

[16]EbertPR,WoodD H.Observationsof thestarting behaviour of a small horizontal-axis wind turbine[J].Renewable Energy,1997,12(3):245－257.

[17]Wright AK,Wood DH.The startingandlow wind speed behaviour of a small horizontal axis wind turbine[J]Journalof Wind Engineering and Industrial Aerodynamics,2004,92(14/15):1265－79.

[18]Wang Lin,Tang Xinzi,Liu Xiongwei.Blade design optimisationforfixed-pitch fixed-speed wind turbines[J].International Scholarly Research Network,ISRN Renewable Energy,2012(9):1－8.

[19]Bavanish B,ThyagarajanK.Optimizationofpower coefficient on a horizontal axis wind turbine using bem theory[J].Renewable&Sustainable Energy Reviews,2013,26:169－182.

[20]HendrianaD,FirmansyahT,SetiawanJD,et al.Designand optimization of low speed horizontal-axis wind turbine using OpenFOAM[J].ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences,2015,10:10264－10274.

[21]Zhu J,Cai X,Gu R.Multi-objective aerodynamicand structuraloptimization ofhorizontal-axis wind turbine blades[J].Energies,2017,10(1):1－18.

[22]Hu W,ParkD,Choi DH.Structuraloptimization procedure of a composite wind turbine blade for reducing both material cost and blade weight[J].Engineering Optimization,2013,45(12):1469－1487.

[23]BottassoC L,CampagnoloF,Croce A.Multi-disciplinary constrained optimization of wind turbines[J].Multibody System Dynamics,2012,27(1):21－53.

[24]Fischer GR,Kipouros T,Savill AM.Multi-objective optimisation of horizontal axis wind turbine structure and energy production using aerofoil and blade properties as design variables[J].Renewable Energy,2014,62:506－515.

[25]ManwellJ F,Mccowan JG,Rogers AL.Wind energy explained:Theory,design and application,second edition[J].Wind Engineering,2009,30(2):169－170.

[26]Wood DH.Abladeelement estimationofthe cut-in wind speed of a small turbine[J].WindEngineering,2001,25(2):125－130.