□ 魏家星 □ 姜婷婷 □ 劉 勇 □ 宋佺珉 □ 端和平

浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司 風(fēng)力發(fā)電技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 杭州 311100

1 優(yōu)化背景

近年來(lái),隨著風(fēng)電行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈,為了提高競(jìng)爭(zhēng)力和降低發(fā)電成本,風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片大型化已成為發(fā)展趨勢(shì)。風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片在結(jié)構(gòu)和氣動(dòng)方面表現(xiàn)出明顯的非線性特征,氣彈耦合作用容易引起風(fēng)輪、主軸、塔架之間的振動(dòng),從而影響風(fēng)力發(fā)電機(jī)的性能及穩(wěn)定性[1]。

風(fēng)力發(fā)電機(jī)氣彈穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)主要是研究由葉片失速導(dǎo)致的氣動(dòng)負(fù)阻尼誘發(fā)葉片在擺振方向的振動(dòng)失穩(wěn)[2]。對(duì)于振動(dòng)失穩(wěn)發(fā)生機(jī)理已有學(xué)者進(jìn)行了大量研究。黃鑫祥等[3]研究了葉片氣彈失穩(wěn)對(duì)整機(jī)性能的影響,發(fā)現(xiàn)葉片短暫失速會(huì)使葉片變形急劇增大,從而使風(fēng)力發(fā)電機(jī)功率和載荷波動(dòng)增大。Chen Chuan等[4]建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子運(yùn)動(dòng)方程,利用有限元方法求解,得到風(fēng)力發(fā)電機(jī)在特定偏航角下產(chǎn)生氣動(dòng)負(fù)阻尼會(huì)導(dǎo)致葉片在擺振方向振動(dòng)發(fā)散的結(jié)論。田德等[5]建立揮舞和擺振方向的葉片氣彈阻尼計(jì)算程序,分析發(fā)現(xiàn)各階模態(tài)氣動(dòng)阻尼為正值時(shí),葉片運(yùn)行穩(wěn)定,反之,則容易產(chǎn)生失穩(wěn)風(fēng)險(xiǎn)。由此可見(jiàn),葉片氣彈阻尼能夠有效評(píng)估風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性。當(dāng)前葉片氣彈阻尼的優(yōu)化主要通過(guò)人工迭代的方式來(lái)調(diào)整葉片截面參數(shù),比較耗時(shí)耗力,缺乏快速高效的優(yōu)化工具。對(duì)于基于算法的風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片優(yōu)化,已經(jīng)有大量學(xué)者進(jìn)行了較為深入的研究。王瓏[6]將葉片質(zhì)量和發(fā)電量作為目標(biāo),利用進(jìn)化遺傳算法,優(yōu)化葉片的結(jié)構(gòu)和外形參數(shù),實(shí)現(xiàn)葉片反向設(shè)計(jì)的程序開(kāi)發(fā)。王永志等[7]將葉片的氣動(dòng)和結(jié)構(gòu)性能作為約束,以質(zhì)量為目標(biāo),采用多島遺傳算法,對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并對(duì)葉片的三維參數(shù)化模型進(jìn)行分析,證明方法的有效性。

筆者借鑒葉片優(yōu)化的設(shè)計(jì)方法,利用遺傳算法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)迭代,以快速準(zhǔn)確優(yōu)化葉片氣彈阻尼,進(jìn)而提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片的優(yōu)化效率。

2 葉片控制參數(shù)

作用于葉片展向葉素上的力由通過(guò)葉素掃過(guò)圓環(huán)的氣流軸向動(dòng)量變化率和角動(dòng)量變化率產(chǎn)生[8]。每個(gè)葉素的截面性質(zhì)是決定葉片載荷和穩(wěn)定性的一個(gè)主要因素。在優(yōu)化葉片氣彈阻尼時(shí),可通過(guò)調(diào)整葉片截面的結(jié)構(gòu)參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),即調(diào)整葉片鋪層來(lái)改變截面剛度和剪切中心[9]。筆者以剛度變化量最小為目標(biāo),以擺振方向的阻尼值為約束,建立如下數(shù)學(xué)表達(dá)式:

F(x)=min{f1(x)+f2(x)+…+fn(x)}

(1)

式中:F(x)為目標(biāo)函數(shù);f1(x)～fn(x)為各截面參數(shù)變化量;n為截面數(shù)量;x為優(yōu)化變量。

3 葉片參數(shù)化尋優(yōu)

3.1 遺傳算法

遺傳算法是一種優(yōu)化算法,通過(guò)基于優(yōu)勝劣汰的選擇策略和雜交變異操作,在隨機(jī)生成的初始群體中尋找最優(yōu)解。經(jīng)過(guò)多代進(jìn)化,種群逐漸趨向于最優(yōu)解。相較于其它優(yōu)化算法,遺傳算法具有全局優(yōu)化能力,可以避免陷入局部最優(yōu)解,且尋優(yōu)效率高。

3.2 葉片參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程

葉片參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程如圖1所示,包括S1～S7共七個(gè)階段。在S1階段,設(shè)定截面優(yōu)化范圍,對(duì)每個(gè)截面給定一個(gè)剛度因子Ci,以a為初代葉片種群的個(gè)體數(shù)量。在S2階段,針對(duì)每個(gè)個(gè)體,調(diào)用Bladed軟件進(jìn)行整機(jī)坎貝爾計(jì)算,將葉片剛度因子變化量ΔCi之和作為適應(yīng)度,以阻尼為約束條件,ΔCi為|Ci-1|。在S3階段,判斷阻尼是否滿足要求,通常要求一階、二階擺振方向的最小阻尼大于設(shè)定值,如果滿足,執(zhí)行S4,否則執(zhí)行S7。在S4階段,判斷迭代是否收斂或完成,如果迭代次數(shù)小于最大迭代次數(shù),那么執(zhí)行S5,否則執(zhí)行S6。在S5階段,通過(guò)交叉和變異產(chǎn)生子代種群,將子代與父代合并形成新種群,個(gè)體數(shù)量為2a,然后對(duì)適應(yīng)度進(jìn)行排序,選出新子代種群,個(gè)體數(shù)量為a,執(zhí)行S2。在S6階段,輸出尋優(yōu)后的葉片剛度分布和阻尼值。在S7階段,將未滿足阻尼要求的個(gè)體適應(yīng)度改為最大值,排除當(dāng)前個(gè)體。葉片參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化,避免工程師的經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò),可以快速準(zhǔn)確優(yōu)化葉片氣彈阻尼。

圖1 葉片參數(shù)尋優(yōu)過(guò)程

4 模型設(shè)置

根據(jù)需求準(zhǔn)備計(jì)算模型和相關(guān)設(shè)置,尋優(yōu)過(guò)程計(jì)算流程如圖2所示,主要包括四個(gè)部分。

圖2 尋優(yōu)過(guò)程計(jì)算流程

(1) 模型設(shè)置。包括整機(jī)模型、優(yōu)化變量、尋優(yōu)設(shè)置。整機(jī)模型包括葉片、塔筒、機(jī)艙、傳動(dòng)鏈、控制文件等。優(yōu)化變量通常為截面剛度和剪切中心,需要設(shè)置優(yōu)化的截面范圍和變量因子。尋優(yōu)設(shè)置包括種群數(shù)量、尋優(yōu)代數(shù)。其中,種群數(shù)量是每一代生成葉片的個(gè)體數(shù)量。

(2) 設(shè)置完成后開(kāi)始進(jìn)行初始化計(jì)算,程序會(huì)自動(dòng)調(diào)用Bladed軟件進(jìn)行坎貝爾計(jì)算。通常初始化的個(gè)體數(shù)量較多,為后續(xù)尋優(yōu)迭代提供基礎(chǔ)種群。

(3) 每一代計(jì)算完成后,程序會(huì)輸出最優(yōu)的若干組解和適應(yīng)度,以此來(lái)判斷當(dāng)前計(jì)算的收斂性。如果滿足要求,可終止計(jì)算。

(4) 針對(duì)尋優(yōu)結(jié)果,對(duì)比分析每個(gè)個(gè)體的可行性,選擇最優(yōu)的個(gè)體來(lái)進(jìn)行后續(xù)結(jié)構(gòu)和鋪層的調(diào)整。

5 原有情況

某款葉片的幾何模型如圖3所示。在葉片設(shè)計(jì)與載荷迭代過(guò)程中,出現(xiàn)了載荷振蕩的情況。

圖3 葉片幾何模型

通過(guò)坎貝爾分析發(fā)現(xiàn),在11～15 m/s風(fēng)速下均出現(xiàn)擺振方向的負(fù)阻尼,葉片氣彈阻尼見(jiàn)表1,這是導(dǎo)致葉片載荷振蕩的主要原因之一。其中,最小的負(fù)阻尼為一階總體擺振方向的-0.055 7,較為嚴(yán)重,極易引起葉片載荷振蕩。對(duì)此,采用遺傳算法優(yōu)化葉片扭轉(zhuǎn)剛度,來(lái)提高葉片氣彈阻尼。

表1 葉片氣彈阻尼

6 氣彈阻尼尋優(yōu)計(jì)算

為了優(yōu)化葉片氣彈阻尼,并且不影響載荷的迭代結(jié)果,需要盡可能小改變?nèi)~片結(jié)構(gòu)參數(shù)來(lái)消除負(fù)阻尼,精準(zhǔn)控制葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)。由此,以葉片剛度變化量最小為尋優(yōu)目標(biāo),要求葉片一階、二階擺振方向的氣彈阻尼大于0。優(yōu)化變量為葉片扭轉(zhuǎn)剛度,截面位置范圍為30～80 m,截面剛度因數(shù)范圍為0.95～1.2。種群數(shù)量為60,尋優(yōu)代數(shù)為30,尋優(yōu)總耗時(shí)約48 h。

葉片氣彈阻尼尋優(yōu)結(jié)果見(jiàn)表2。通過(guò)尋優(yōu)迭代,葉片在11～15 m/s風(fēng)速下的氣彈阻尼均大于0,最小值為風(fēng)速11 m/s時(shí)二階總體擺振方向的0.004 8,由此提高了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行穩(wěn)定性。

表2 葉片氣彈阻尼尋優(yōu)結(jié)果

7 葉片扭轉(zhuǎn)剛度分布

尋優(yōu)前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線如圖4所示。分析發(fā)現(xiàn),影響葉片氣彈阻尼的敏感截面主要集中在31 m、37 m、40 m處。特別是在31 m處,原情況的扭轉(zhuǎn)剛度相對(duì)較弱,需要在該處重點(diǎn)加強(qiáng)。此外,觀察曲線還可以發(fā)現(xiàn),有些截面的扭轉(zhuǎn)剛度是需要降低的,如34 m、43 m處。這說(shuō)明截面剛度并不一定是越大越好,有時(shí)候適當(dāng)降低某一截面的扭轉(zhuǎn)剛度,反而可以更有利于葉片的穩(wěn)定性。由此可見(jiàn),葉片的參數(shù)設(shè)計(jì)是一個(gè)綜合考量的結(jié)果,通過(guò)合理的參數(shù)匹配才能設(shè)計(jì)出高性能、高可靠性的葉片。

圖4 尋優(yōu)前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線

8 葉片鋪層優(yōu)化

基于尋優(yōu)后的扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線,設(shè)計(jì)時(shí)在30～80 m截面范圍內(nèi)進(jìn)行結(jié)構(gòu)鋪層調(diào)整,針對(duì)扭轉(zhuǎn)剛度主要調(diào)整雙軸布鋪層,使鋪層后的剛度分布能夠包絡(luò)且盡可能靠近尋優(yōu)曲線[10]。鋪層前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線如圖5所示,鋪層后的扭轉(zhuǎn)剛度分布可以覆蓋尋優(yōu)曲線,但在43 m、46 m處差距較大,這是由于鋪層連續(xù)性造成未能精準(zhǔn)控制所有截面剛度變化的原因。最終,經(jīng)過(guò)鋪層后,葉片在11～15 m/s風(fēng)速下的氣彈阻尼均大于0。葉片氣彈阻尼鋪層結(jié)果見(jiàn)表3,最小值為12 m/s風(fēng)速時(shí)二階總體擺振方向的0.004 1。由此證明了遺傳算法在優(yōu)化葉片氣彈阻尼方面的實(shí)際效果,可以提高葉片的設(shè)計(jì)和優(yōu)化效率。

表3 葉片氣彈阻尼鋪層結(jié)果

圖5 鋪層前后扭轉(zhuǎn)剛度分布曲線

9 結(jié)束語(yǔ)

為了高效優(yōu)化葉片氣彈阻尼,采用遺傳算法對(duì)葉片扭轉(zhuǎn)剛度進(jìn)行迭代尋優(yōu),以確定影響葉片氣彈阻尼的敏感截面。根據(jù)尋優(yōu)曲線,調(diào)整葉片結(jié)構(gòu)鋪層,使優(yōu)化后的剛度分布包絡(luò)尋優(yōu)曲線,從而提高葉片氣彈阻尼的優(yōu)化效率。結(jié)果表明,通過(guò)遺傳算法能夠快速、準(zhǔn)確地找到影響葉片氣彈阻尼的敏感截面,實(shí)現(xiàn)葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)的精細(xì)化設(shè)計(jì),從而優(yōu)化葉片氣彈阻尼。筆者的研究成果可以為風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供有力支持。