收稿日期：2022-01-17

基金項(xiàng)目：江蘇高校首批2011計(jì)劃“沿海開發(fā)與保護(hù)協(xié)同創(chuàng)新中心”計(jì)劃（蘇政辦發(fā)［2013］56號(hào)）

通信作者：汪亞洲（1986—），男，博士、高級(jí)工程師，主要從事風(fēng)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)方面的研究。57778784@qq.com

DOI：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0076 文章編號(hào)：0254-0096（2023）06-0360-07

摘 要：針對(duì)風(fēng)電機(jī)組在極端湍流工況常出現(xiàn)載荷極值，危及機(jī)組運(yùn)行安全的問(wèn)題，提出基于風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的湍流強(qiáng)度識(shí)別方法，構(gòu)建利用機(jī)艙加速度間接計(jì)算湍流閾值的計(jì)算模型，并進(jìn)一步提出極端湍流工況的降載策略。降載往往會(huì)造成機(jī)組發(fā)電量的損失，由此構(gòu)建極端湍流工況降載優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，通過(guò)求解滿足約束條件的目標(biāo)函數(shù)極值，實(shí)現(xiàn)降載與發(fā)電量的雙優(yōu)兼顧。以某5 MW機(jī)組為例，通過(guò)數(shù)值仿真對(duì)降載效果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明在不損失正常湍流工況發(fā)電量的情況下，機(jī)組輪轂[My]和塔頂[My]極限載荷分別降低15%和12.1%，其他部位載荷降低約5%。

關(guān)鍵詞：風(fēng)電機(jī)組；湍流；監(jiān)測(cè)；降載；湍流閾值

中圖分類號(hào)：TK513.5 """ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

碳達(dá)峰、碳中和的國(guó)家戰(zhàn)略迫切需要風(fēng)電開發(fā)的創(chuàng)新性研究，風(fēng)電機(jī)組技術(shù)是風(fēng)電開發(fā)的關(guān)鍵核心技術(shù)，一直是行業(yè)的研究熱點(diǎn)［1］。風(fēng)電機(jī)組在設(shè)計(jì)時(shí)需考慮不同工況下的極限載荷和疲勞載荷，IEC 61400標(biāo)準(zhǔn)對(duì)風(fēng)電機(jī)組設(shè)計(jì)載荷工況（DLC）進(jìn)行了較為詳細(xì)的定義［2］，這些工況既包含正常運(yùn)行工況，也包含極端運(yùn)行工況（如極端陣風(fēng)、極端湍流、內(nèi)部部件失效等）。風(fēng)電機(jī)組設(shè)計(jì)的關(guān)鍵指標(biāo)是高發(fā)電量和低成本，低成本意味著機(jī)組的載荷應(yīng)盡可能的小。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)，風(fēng)電機(jī)組的載荷極值多出現(xiàn)在上述極端運(yùn)行工況，因此對(duì)于極端工況下風(fēng)電機(jī)組控制策略的研究一直是風(fēng)電機(jī)組降載研究的焦點(diǎn)［2-4］。

在極限陣風(fēng)參與的工況（DLC1.4），文獻(xiàn)［5-6］介紹了極限陣風(fēng)識(shí)別算法，通過(guò)提前變槳避免機(jī)組出現(xiàn)過(guò)速和過(guò)載的問(wèn)題。極限陣風(fēng)下出現(xiàn)電網(wǎng)掉電（DLC2.3）會(huì)導(dǎo)致塔架的載荷出現(xiàn)極值，通過(guò)設(shè)計(jì)不同的變槳速率停機(jī)策略可降低該工況下的載荷［7］。正常湍流運(yùn)行工況（DLC1.2）下采用同步變槳控制可減少塔架的疲勞載荷，采用獨(dú)立變槳可減少葉片的疲勞載荷［8-10］。不難發(fā)現(xiàn)，風(fēng)載是引起風(fēng)電機(jī)組動(dòng)態(tài)響應(yīng)的源頭，要抑制風(fēng)載導(dǎo)致的極限載荷，通常需從源頭（如變槳）進(jìn)行控制。因此，湍流強(qiáng)度的識(shí)別對(duì)于湍流工況的降載具有重要意義［11-12］。湍流強(qiáng)度可通過(guò)直接測(cè)量、間接估算等方式獲取，如通過(guò)激光雷達(dá)測(cè)風(fēng)可較為準(zhǔn)確地計(jì)算出來(lái)流風(fēng)的湍流強(qiáng)度［13-15］，但湍流強(qiáng)度會(huì)隨場(chǎng)址的變化而變化，因此每個(gè)點(diǎn)位均需單獨(dú)評(píng)估，然則激光雷達(dá)的大量使用也伴隨著成本的增加。文獻(xiàn)［16-18］介紹了通過(guò)風(fēng)速重構(gòu)間接預(yù)估湍流強(qiáng)度的方法，這種方法通常需較長(zhǎng)的預(yù)估周期，對(duì)瞬時(shí)風(fēng)速波動(dòng)引起的載荷抑制效果不佳。已有研究表明，變槳速率及機(jī)艙加速度是與湍流強(qiáng)度密切相關(guān)的變量，也是風(fēng)電機(jī)組實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)信號(hào)，因此利用變槳速率或機(jī)艙加速度開展風(fēng)電機(jī)組湍流評(píng)估是一種較為有效且經(jīng)濟(jì)的方案［19-20］。文獻(xiàn)［21-22］介紹了通過(guò)降低葉輪額定轉(zhuǎn)速減少極端湍流下機(jī)組的極限載荷的方法；文獻(xiàn)［23］介紹了一種湍流自適應(yīng)控制方法，引入基于變槳速度、機(jī)艙加速度的閉環(huán)動(dòng)力學(xué)模型，提出一種基于雨流計(jì)數(shù)和快速傅里葉逆變換的高效構(gòu)件損傷預(yù)測(cè)方法；文獻(xiàn)［24-25］介紹了通過(guò)設(shè)置TMD降載裝置，抑制機(jī)組動(dòng)態(tài)響應(yīng)，降低局部載荷的方法。歸納起來(lái)，降低湍流工況下風(fēng)電機(jī)組載荷，大多通過(guò)降低機(jī)組轉(zhuǎn)速、降低發(fā)電機(jī)扭矩，或同時(shí)降轉(zhuǎn)速及扭矩的方式實(shí)現(xiàn)。

本文在上述研究的基礎(chǔ)上，提出通過(guò)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別湍流強(qiáng)度的方法，并對(duì)該方法進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建基于機(jī)艙加速度間接計(jì)算湍流閾值的計(jì)算模型；在湍流識(shí)別基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出極端湍流工況的降載策略，以期為風(fēng)電機(jī)組極端湍流工況降載提供參考。

1 湍流識(shí)別

1.1 計(jì)算理論

IEC 61400-1-2019中規(guī)定，正常湍流模型（DLC 1.2工況），湍流標(biāo)準(zhǔn)差[σ1]應(yīng)覆蓋輪轂高度處平均風(fēng)速標(biāo)準(zhǔn)偏差正態(tài)分布下90%的數(shù)值，對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)的風(fēng)電機(jī)組，[σ1]由式（1）給計(jì)算：

[σ1=Iref0.75Vhub+b]""" （1）

式中：[Iref]——湍流強(qiáng)度參考值；[Vhub]——輪轂中心處平均風(fēng)速；[b]——湍流閾值，[b=5.6] m/s。

湍流強(qiáng)度[TI]的定義為[σ1Vhub]，因此：

[TI=0.75Iref+bIrefVhub] （2）

對(duì)于極端湍流工況（DLC 1.3），極端湍流模型應(yīng)包絡(luò)輪轂高度處正態(tài)分布風(fēng)廓模型，此時(shí)湍流標(biāo)準(zhǔn)差[σ2]可表示為：

[σ2=2Iref0.072Vave2+3Vhub2-4+10]"" （3）

式中：[Vave]——年平均風(fēng)速。

1.2 識(shí)別方法

機(jī)艙加速度是風(fēng)電機(jī)組仿真及實(shí)際運(yùn)行期間較易獲取的動(dòng)態(tài)參數(shù)。為了驗(yàn)證機(jī)艙加速度與湍流強(qiáng)度之間的關(guān)聯(lián)性，使用GH-Bladed軟件對(duì)某風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行動(dòng)態(tài)特性仿真，機(jī)組的主要參數(shù)如表1所示。

以GL 2010規(guī)定的坐標(biāo)軸為參考系，湍流強(qiáng)度分別選取0.08、0.12、0.16、0.2這4種工況，在整個(gè)運(yùn)行風(fēng)速區(qū)間（3～20 m/s）內(nèi)進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能計(jì)算。通過(guò)仿真得出機(jī)組在不同湍流強(qiáng)度下機(jī)艙加速度的動(dòng)態(tài)變化情況，結(jié)果如圖1所示。

different turbulence intensity

從圖1可看出，機(jī)艙前后方向加速度與湍流強(qiáng)度表現(xiàn)出較好的正相關(guān)性，湍流強(qiáng)度每增加0.04，機(jī)艙加速度隨之增大約30%。機(jī)艙左右方向加速度與湍流強(qiáng)度也表現(xiàn)出較好的相關(guān)性，但左右方向加速度極值比前后方向加速度極值小，表明湍流風(fēng)的縱向分量能量占主導(dǎo)，這與湍流風(fēng)功率譜理論相符。因此，在風(fēng)電機(jī)組整個(gè)運(yùn)行區(qū)間內(nèi)，分別仿真DLC 1.2、DLC1.3工況下機(jī)組在不同風(fēng)速下的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，可得出對(duì)應(yīng)風(fēng)速下機(jī)艙前后方向加速度系列數(shù)據(jù)點(diǎn)，對(duì)這些數(shù)據(jù)點(diǎn)取絕對(duì)值，并在運(yùn)行風(fēng)速區(qū)間內(nèi)逐一排列，即構(gòu)成機(jī)組運(yùn)行區(qū)間的機(jī)艙前后方向加速度數(shù)據(jù)集，如圖2所示。

operation condition

根據(jù)湍流的定義，將切入風(fēng)速[Vin]至切出風(fēng)速[Vout]劃分為[N]個(gè)區(qū)間，在每個(gè)區(qū)間單獨(dú)進(jìn)行數(shù)值統(tǒng)計(jì)，擬合每個(gè)區(qū)間加速度正態(tài)分布函數(shù)，如需確定DLC1.2工況所對(duì)應(yīng)的湍流閾值，只需求出對(duì)應(yīng)的覆蓋加速度極值90%數(shù)據(jù)的加速度閾值，此加速度閾值即可間接表示該區(qū)間的湍流閾值。因此通過(guò)此方法可間接得出所在區(qū)間風(fēng)速與對(duì)應(yīng)的湍流閾值[b]的關(guān)系（圖2中取[n]=6，共對(duì)應(yīng)6個(gè)湍流閾值），如式（4）所示。

[b=b1，0lt;V≤V1b2，V1lt;V≤V2 ?bn，Vn-1lt;V≤Vn]""" （4）

1.3 湍流識(shí)別方法改進(jìn)

求解湍流閾值的最終目的通常是降低風(fēng)電機(jī)組在極端湍流作用下的載荷，以保護(hù)機(jī)組的安全。在風(fēng)電機(jī)組的實(shí)際運(yùn)行中，來(lái)流風(fēng)通常是實(shí)時(shí)變化的，風(fēng)電機(jī)組的控制動(dòng)作也隨之實(shí)時(shí)調(diào)整。

如使用式（4）計(jì)算的閾值直接進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組湍流工況降載控制，在風(fēng)速[Vn]（[n=0， 1， 2， …， N]）處可能造成機(jī)組的動(dòng)態(tài)波動(dòng)。為了控制更為平滑，考慮對(duì)1.2節(jié)所提出的湍流識(shí)別方法進(jìn)一步改進(jìn)。通過(guò)插值的方法可得出區(qū)間內(nèi)所有風(fēng)速下，隨風(fēng)速實(shí)時(shí)變化的湍流閾值，插值方法如圖3所示。此時(shí)式（4）可進(jìn)一步改進(jìn)為：

[b=b2-b1V1V+b1，0lt;V≤V1b3-b2V2-V1V-V1+b2，V1lt;V≤V2""""""""""""" ?bn-bn-1Vn-1-Vn-2V-Vn-2+bn-1，Vn-2lt;V≤Vn-1bn，Vn-1lt;V≤Vn]" （5）

式（5）可通過(guò)編譯并入到機(jī)組控制流程中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的計(jì)算。湍流的識(shí)別與湍流閾值的精確定義，將為極端湍流工況下風(fēng)電機(jī)組的降載策略提供基礎(chǔ)。

2 湍流工況降載方法

2.1 降載策略

當(dāng)湍流閾值確定后，需制定降載的實(shí)施方案。對(duì)于風(fēng)電機(jī)組而言，降低載荷大多是通過(guò)降轉(zhuǎn)速、降扭矩，或同時(shí)降轉(zhuǎn)速及扭矩的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。實(shí)際工程應(yīng)用中，系統(tǒng)依據(jù)轉(zhuǎn)速-扭矩曲線控制風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)，因此可通過(guò)設(shè)置不同的轉(zhuǎn)速-扭矩運(yùn)行曲線，根據(jù)載荷及發(fā)電量控制目標(biāo)，切換到不同的運(yùn)行狀態(tài)。圖4為3種機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)速-扭矩定義。

當(dāng)不設(shè)置湍流工況風(fēng)電機(jī)組降載策略時(shí)，按正常的轉(zhuǎn)速-扭矩曲線D1運(yùn)行；當(dāng)設(shè)置湍流工況降載策略時(shí)，根據(jù)降載的目標(biāo)，修訂轉(zhuǎn)速-扭矩運(yùn)行曲線（如D2或D3）。文中D1～D3分別代表：1）D1：額定轉(zhuǎn)速及功率；2）D2：降速5%，扭矩降低5%；3）D3：降速10%，扭矩降低35%。

基于以上研究，提出極端湍流工況載荷抑制控制策略，流程如圖5所示。首先仿真機(jī)組正常運(yùn)行工況下的載荷及發(fā)電量，根據(jù)設(shè)計(jì)要求確定湍流工況降載的目標(biāo)，計(jì)算出對(duì)應(yīng)的湍流閾值，并修訂機(jī)組轉(zhuǎn)速-扭矩曲線添加到控制回路中。根據(jù)機(jī)艙前后方向加速度判斷實(shí)時(shí)的湍流標(biāo)準(zhǔn)差[σreal]，最后，將計(jì)算的實(shí)時(shí)湍流標(biāo)準(zhǔn)差與閾值[σlim]進(jìn)行比較，判斷湍流是否極端。當(dāng)計(jì)算出的湍流標(biāo)準(zhǔn)差小于設(shè)定的湍流閾值時(shí)，風(fēng)電機(jī)組將保持其原有的轉(zhuǎn)速-扭矩曲線運(yùn)行；當(dāng)計(jì)算出的湍流標(biāo)準(zhǔn)差超過(guò)設(shè)定的湍流閾值時(shí)，跳轉(zhuǎn)至修訂的轉(zhuǎn)速-扭矩曲線運(yùn)行。

2.2 降載目標(biāo)函數(shù)

由圖3可知，在一定的風(fēng)速區(qū)間內(nèi)，湍流閾值的取值可由平均風(fēng)速及曲線的斜率和截距決定，如果將整個(gè)運(yùn)行范圍看成一個(gè)區(qū)間，以[σlimV（k）]表示平均風(fēng)速[V]所對(duì)應(yīng)的湍流閾值。此時(shí)湍流閾值與平均風(fēng)速的線性關(guān)系表示為：

[σlimV（k）=aV（k）+d，] [V（k）∈Vin，Vout]"" （6）

通過(guò)設(shè)置目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化閾值邊界。目標(biāo)為最小化式（6）所代表的斜線下部區(qū)域的面積，參數(shù)[a]和[d]的取值可通過(guò)約束優(yōu)化來(lái)確定，尋找滿足約束條件的目標(biāo)函數(shù)的極值。在風(fēng)速[Vin，Vout]范圍內(nèi)，目標(biāo)函數(shù)可表示為：

[Ja，d=VinVoutaV+ddV=0.5a（V2out-V2in）+dVout-Vin] （7）

為了求解目標(biāo)函數(shù)，引入概率函數(shù)對(duì)DLC1.2工況發(fā)電量損失進(jìn)行約束，約束條件設(shè)置為：

[k：σlimk≥aV（k）+d≤KtotalδT1.max] （8）

式中：[k：σlimk≥aV（k）+d]——集合數(shù)；[Ktotal]——采樣數(shù)據(jù)總數(shù)，比如：當(dāng)設(shè)定[δT1.max=0.01]，在正常湍流發(fā)電工況下會(huì)有1%的數(shù)據(jù)點(diǎn)處于湍流工況降載目標(biāo)范圍。

聯(lián)合式（7）與式（8）可求解參數(shù)[a]和[d]，但求解過(guò)程相對(duì)復(fù)雜，因此可考慮一種簡(jiǎn)單的等效方法，一次只求解一個(gè)參數(shù)，保持另一個(gè)參數(shù)不變，并在2個(gè)參數(shù)之間進(jìn)行迭代，直至收斂。對(duì)于單個(gè)參數(shù)的求解，可使用二分法開展。為此，首先確定參數(shù)區(qū)間和控制精度。假設(shè)參數(shù)[d]=0，則使用參數(shù)[a]的平均值進(jìn)行迭代。如果條件滿足，則將參數(shù)[a]賦為區(qū)間的上限值；如果不滿足此條件，則將參數(shù)[a]賦為區(qū)間的下限。然后，可確定新的上限和下限之間的差值，并與控制精度進(jìn)行比較。如果不滿足條件，就執(zhí)行下一個(gè)迭代；如果條件滿足，則可確定參數(shù)[a]。接下來(lái)，假設(shè)[a]不變，然后以同樣的方式迭代參數(shù)[d]，直到滿足控制精度。為進(jìn)一步說(shuō)明該過(guò)程，圖6給出了確定參數(shù)[a]值的流程圖，確定參數(shù)[d]值的流程與圖6類似。

3 仿真結(jié)果分析

基于上述算法，對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行湍流工況降載效果仿真，此時(shí)[δT1.max]設(shè)定為0，即在DLC1.2正常湍流工況無(wú)發(fā)電量損失，通過(guò)降載函數(shù)計(jì)算出湍流閾值參數(shù)：[a=0.75]，[d=2.89]。圖7分別為DLC1.2和DLC1.3工況下風(fēng)速、湍流數(shù)值、湍流閾值之間的關(guān)系，黑色實(shí)線代表閾值邊界，對(duì)于DLC1.2工況，模擬輸入的所有風(fēng)速文件湍流數(shù)值均低于設(shè)定的湍流閾值。這表明在DLC1.2工況下所有風(fēng)速區(qū)間仿真中，載荷抑制策略都不會(huì)打開，與控制目標(biāo)相符；DLC1.3工況下，在15～20 m/s風(fēng)速范圍內(nèi)部分區(qū)域湍流數(shù)值超過(guò)了設(shè)定的湍流閾值，將觸發(fā)極端湍流載荷抑制策略。

wind speed for DLC1.2，DLC1.3

圖8為DLC1.3工況下湍流降載策略開啟前后，機(jī)組主要部件的載荷對(duì)比。從圖8可看出，開啟極端湍流降載策略后，機(jī)組各坐標(biāo)系下的極限載荷均有所降低，其中輪轂中心My和塔頂My的載荷下降最大。輪轂My和塔頂My的極限載荷分別降低15%和12.1%，其他部分的載荷降低多約為5%。

圖9給出了DLC1.2工況下湍流降載策略開啟前后，機(jī)組主要部件的等效疲勞載荷對(duì)比。從圖9可看出，疲勞載荷基本無(wú)變化。DLC1.2工況定義為機(jī)組的疲勞載荷和發(fā)電量的

仿真，此工況疲勞載荷和發(fā)電量具有正相關(guān)性［2］。圖9降載前后疲勞載荷未發(fā)生變化，說(shuō)明此時(shí)的降載策略對(duì)DLC1.2幾乎無(wú)影響，間接說(shuō)明發(fā)電量基本無(wú)損失。以上信息表明，本文提出的湍流工況降載策略達(dá)到了預(yù)期的效果。

4 結(jié) 論

本文基于風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提出并改進(jìn)了利用機(jī)艙加速度識(shí)別湍流強(qiáng)度的方法。通過(guò)對(duì)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況下機(jī)艙前后方向加速度求解，得到風(fēng)電機(jī)組整個(gè)運(yùn)行區(qū)間內(nèi)對(duì)應(yīng)風(fēng)速下機(jī)艙前后方向加速度數(shù)據(jù)集，擬合每個(gè)區(qū)間加速度正態(tài)分布函數(shù)，根據(jù)湍流的定義，確定對(duì)應(yīng)的加速度閾值，進(jìn)而確定湍流閾值?？紤]到實(shí)際運(yùn)行中來(lái)流風(fēng)是實(shí)時(shí)變化的，為了控制更為平滑，對(duì)提出的湍流閾值計(jì)算方法進(jìn)一步優(yōu)化，通過(guò)插值的方式得出運(yùn)行區(qū)間內(nèi)所有風(fēng)速下，與風(fēng)速實(shí)時(shí)變化對(duì)應(yīng)的湍流閾值。在完成湍流識(shí)別的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出極端湍流工況的降載策略。降載策略不應(yīng)引起機(jī)組發(fā)電量過(guò)多的損失，由此探究了通過(guò)設(shè)置降載目標(biāo)函數(shù)，尋找滿足約束條件下函數(shù)極值的方式確定閾值邊界，實(shí)現(xiàn)了降載與發(fā)電量的雙優(yōu)兼顧。

以某5 MW機(jī)組為研究對(duì)象，對(duì)研究?jī)?nèi)容進(jìn)行數(shù)值仿真驗(yàn)證。設(shè)置[δT1.max]為0，即以不損失DLC1.2正常湍流工況下的發(fā)電量為邊界，對(duì)比湍流工況降載策略應(yīng)用前后機(jī)組的載荷。結(jié)果表明，DLC1.3工況下各部件的載荷較降載前都有不同程度的降低，其中輪轂My和塔頂My極限載荷分別降低了15%和12.1%；DLC1.2工況下，等效疲勞載荷幾乎無(wú)變化，即降載策略對(duì)發(fā)電量無(wú)影響，達(dá)到了預(yù)期效果。

［參考文獻(xiàn)］

［1］" 李暉， 劉棟， 姚丹陽(yáng). 面向碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)的我國(guó)電力系統(tǒng)發(fā)展研判［J］. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2021， 41（18）： 6245-6259.

LI H， LIU D， YAO D Y. Analysis and reflection on the development of power system towards the goal of carbon emission peak and carbon neutrality［J］. Proceedings of the CSEE， 2021， 41（18）： 6245-6259.

［2］" IEC" 61400-1，" Wind" energy" generation" systems-part" 1： design requirements［S］.

［3］" 韓花麗. 風(fēng)電機(jī)組載荷建模及仿真優(yōu)化研究［D］. 重慶： 重慶大學(xué)， 2015.

HAN H L. Study on modeling， load simulation and load optimization of wind turbine［D］. Chongqing： Chongqing University， 2015.

［4］" 李欣， 張明明， 楊洪磊. 張力腿漂浮式風(fēng)電機(jī)組疲勞載荷智能控制研究［J］. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào)， 2020， 41（9）： 278-286.

LI X， ZHANG M M， YANG H L. Numerical investigation of smart fatigue load control on tension leg platform floating wind turbine［J］. Acta energiae solaris sinica， 2020， 41（9）： 278-286.

［5］" 周峰. 基于動(dòng)力學(xué)耦合的風(fēng)電機(jī)組載荷控制［D］. 北京： 華北電力大學(xué)， 2017.

ZHOU F. Wind turbine load control based on dynamic coupling［D］."" Beijing："" North"" China" Electric"" Power University， 2017.

［6］" KANEV S， ENGELEN T. Wind turbine extreme gust control［J］. Wind energy， 2010， 13（1）： 18-35.

［7］" 張林偉， 梁濕， 楊峰， 等. 極端陣風(fēng)條件下大型風(fēng)力機(jī)葉片極限載荷研究［J］. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào)， 2016， 37（6）： 1573-1578.

ZHANG L W， LIANG S， YANG F， et al. Extreme load analysis of large scale wind turbine blade under extreme gust condition［J］. Acta energiae solaris sinica， 2016， 37（6）： 1573-1578.

［8］" CAI X， WANG Y Z， XU B F， et al. Performance and effect of load mitigation of a trailing-edge flap in a large-scale offshore wind turbine［J］. Journal of marine science and engineering， 2020， 8（2）： 72.

［9］" BOTTASSO C L， CROCE A， RIBOLDI C E D， et al. Cyclic pitch control for the reduction of ultimate loads on wind turbines［C］//Science of Making Torque from Wind Conference， Copenhagen， Denmark， 2014.

［10］" 閆學(xué)勤， 王維慶， 王海云. 基于IQPI-R的風(fēng)力機(jī)獨(dú)立變槳距控制策略研究［J］. 太陽(yáng)能學(xué)報(bào)， 2020， 41（10）： 229-235.

YAN X Q， WANG W Q， WANG H Y. Research on individual pitch control strategy of wind turbine based on IQPI-R［J］. Acta energiae solaris sinica， 2020， 41（10）： 229-235.

［11］" BOSSANYI E A， RAMTHARAN G， SAVINI B. The importance of control in wind turbine design and loading［C］//Proceedings of the 17th Mediterranean Conference on Control and Automation， 17th Mediterranean Conference on Control amp; Automation， Thessaloniki， Greece， 2009： 24-26.

［12］" 何偉. 湍流風(fēng)場(chǎng)模擬與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組載荷特性研究［D］. 北京： 華北電力大學(xué)， 2013.

HE W. Research on turbulent wind field simulation and load characteristics of wind turbines［D］. Beijing： North China Electric Power University， 2013.

［13］" 張超越， 董曄弘， 張凱， 等. 基于機(jī)艙式多普勒脈沖激光雷達(dá)測(cè)風(fēng)的風(fēng)速重構(gòu)技術(shù)［J］. 船舶工程， 2019， 41（12）： 107-112.

ZHANG C Y， DONG Y H， ZHANG K， et al. Wind speed reconstruction technology based on nacelle-mounted doppler pulsed lidar wind speed measurements［J］. Ship engineering， 2019， 41（12）： 107-112.

［14］" 莊子波， 劉曉宇， 陳星. 基于激光雷達(dá)脈沖特性的湍流風(fēng)速估計(jì)方法［J］. 紅外與激光工程， 2018， 47（11）： 23-30.

ZHUANG Z B， LIU X Y， CHEN X. Estimation method of turbulent wind speed based on lidar pulse characteristics［J］. Infrared and laser engineering， 2018， 47（11）： 23-30.

［15］" CORTINA G， CALAF M. Turbulence upstream of wind turbines： a large-eddy simulation approach to investigate the use of wind lidars［J］. Renewable energy， 2017， 105（5）： 354-365.

［16］" DICKLER S， WIENS M， THONNISSEN F， et al. Requirements on super-short-term wind speed predictions for model predictive wind turbine control［C］//2019 18th European Control Conference（ECC）， Naples， Italy， 2019.

［17］" TUHFE G， GREGOR G. Estimation of turbulence intensity using rotor effective wind speed in Lillgrund and Horns Rev-I offshore wind farms［J］. Renewable energy， 2016， 99： 524-532.

［18］" LIO A W H， MENG F. Effective wind speed estimation for wind turbines in down-regulation［J］. Journal of physics： conference series， 2020， 1452（1）： 012008.

［19］" 石家祥， 宋小全， 吳松華， 等. 風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)的多普勒激光雷達(dá)遙測(cè)技術(shù)［J］. 光學(xué)精密工程， 2020， 28（10）： 2180-2191.

SHI J X， SONG X Q， WU S H， et al. Doppler lidar telemetry for wind turbine vibration［J］. Optics and precision engineering， 2020， 28（10）： 2180-2191.

［20］" 巫發(fā)明， 楊從新， 王靛， 等. 湍流強(qiáng)度對(duì)風(fēng)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)特性及載荷的影響［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2020， 36（13）： 48-55.

WU F M， YANG C X， WANG D， et al. Effects of turbulence intensity on dynamic characteristics and load of wind turbine［J］. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2020， 36（13）： 48-55.

［21］" ENGELS W P， SUBHANI S， ZAFAR H， et al. Extending wind turbine operational conditions： a comparison of set point adaptation and leg individual pitch control for highly turbulent wind［C］//Proceedings of the Science of Making Torque" from" Wind（TORQUE" 2014）， Copenhagen， Denmark， 2014： 18-20.

［22］" AHO J， FLEMING P， PAO L Y. Active power control of wind turbines for ancillary services： a comparison of pitch and torque control methodologies［C］//2016 American Control Conference（ACC）， Boston，USA， 2016： 1407-1412.

［23］" DONG L， LIO W H， PIRRUNG G R. Analysis and design of an adaptive turbulence-based controller for wind turbines［J］. Renewable energy， 2021， 178： 730-744.

［24］" 蔡新， 張洪建. 基于TMD控制的浮式風(fēng)力機(jī)穩(wěn)定性研究［J］. 河海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2021， 49（1）： 70-76.

CAI X， ZHANG H J. Stability study of floating wind turbine" based"" on"" TMD"" control［J］." Journal" of" Hohai University（natural sciences edition）， 2021， 49（1）： 70-76.

［25］" 劉展. MW級(jí)變速變槳風(fēng)力發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)振動(dòng)故障診斷技術(shù)與減振降載方法研究［D］. 北京： 北京交通大學(xué)， 2019.

LIU Z. Vibration fault diagnosis technology and load reduction method for MW variable speed and variable pitch wind turbine system［D］. Beijing： Beijing Jiaotong University， 2019.

STUDY ON TURBULENCE IDENTIFICATION AND LOAD REDUCTION OF WIND TURBINES BASED ON MONITORING DATA

Wang Yazhou1，Cai Xin1，Lin Shifa2，Wang Hao3，Zhang Yuan4，Bian Saixian2

（1. College of Mechanics and Materials， Hohai University， Nanjing 211100， China；

2. Nanjing Wangong High-tech Research Institute， Nanjing 210012， China；

3. Jiangsu Province Wind Power Structural Engineering Research Center， Nanjing 210098， China；

4. Cooperate Innovation Center for Coastal Development and Protection， Nanjing 210098， China）

Keywords：wind turbines； turbulence； monitoring； load reduction； turbulence threshold