風電機組實測載荷與Bladed仿真對比﹡

文／文茂詩 韓花麗

風電機組實測載荷與Bladed仿真對比﹡

文／文茂詩 韓花麗

在風電行業，設計載荷往往依據軟件的仿真分析所得，而對實際機組載荷與仿真載荷的差異并未有太多考慮,完整做完載荷測試的整機并不多。

鑒于海裝機組具備2.0MW某機組的完備測試數據及完整的設計數據，具備相應的測試與仿真反求的條件。故在開發新機組之余，為弄清楚設計數據與機組實測數據的差異，本文以德國風能研究所DEWI的測試數據為依據，采用GH Bladed 3.82軟件進行相應工況的仿真對比，通過分析二者的差異，為測試與仿真反求提供一定的參考依據。

環境參數確定

為使bladed仿真載荷與DEWI實測載荷具有可對比性，在確保風電機組參數一致的基礎上，必須使bladed仿真分析所使用的環境參數（包括：風速、風向、風切變、空氣密度等）與DEWI實測時相同，確保工況的可比性。

一、環境參數的獲取

本文仿真所使用的空氣密度通過實測溫度和氣壓進行計算；風切變為DEWI提供數據的平均值；風速和風向采用測風塔輪轂高度處的實測值。

二、風速處理

鑒于實測風速為平面內的合成風速，而風向為絕對風向，故首先進行風速和風向的數據處理，保證輸入源的一致性。

由于機艙本身存在一定的偏航角度，結合測風塔處的絕對風向，可以得到相對風向。在此基礎上，根據bladed軟件湍流風的輸出特點，對實測風速進行一定的數據處理，即可得到與實測數據一致度較高的UV風速及湍流值。

三、風速結果對比

由于自然界風多為湍流風，對風電機組而言，U（縱向）V（橫向）向風速所起的作用存在較大差別，對整機載荷都是不可忽視的。故本節根據1.2節簡述的方法，對大量對比工況的測試風速風向數據進行的處理，并使用bladed軟件生成相應的UV向風速，二者的時序數據對比如圖1和圖2所示。

Bladed仿真所得UV向風速的統計值與實測的統計值見表1。

數據處理

一、測試工況提取

為盡量減小不確定因素所帶來的誤差，本文選用機組正常發電且不偏航的工況進行仿真分析。

在6m/s－16m/s風速段內，間隔2m/s為一風速區間；在風向可用扇區內，間隔20°為一風向區間。對2000多組工況（單個工況10分鐘），進行Bin區間劃分，提取所需的工況共計237個，用于bladed軟件的載荷仿真。

二、不確定因素分析

因極限載荷發生于極限工況，或某些瞬態條件。而測量時諸如N年一遇大風的極限工況、極端風況下的電網掉電或機組故障都很難發生。并且測量得到的風模型與實際風模型存在以下差異：

（1）修正的輪轂處風速與實際輪轂處風速存在誤差（約5%）；

（2）輪轂處的風速不能代表整個風輪的風速特征；

為準確對比仿真載荷與測試載荷的差異，本文采用對比統計結果的方法進行處理。

三、仿真結果處理

以塔底My方向載荷為例，取各個工況的平均值繪制分布圖3。

由圖3可見，由于風速測量的不確定性，造成測試的塔底My載荷均值在Bladed均值的上下波動。為此，采用公式（1）進行數據的擬合。

y=p1·x5+p2·x4+p3·x3+p4·x2+p5·x1+p6·x0(1)

擬合后的結果如圖4所示，從圖4中可以看出，軟件仿真結果與實測結果保持了較高的近似性。將測試結果與仿真結果的均值再取平均后做比較，比值為1.0267。

表1 Bladed仿真所得UV向風速的統計值與實測值對比

載荷比較結果

對第二章所提取的237個工況，使用bladed軟件進行仿真處理，提取葉片揮舞和擺振，塔筒頂部扭轉，主軸扭轉，塔筒底部Mx、My的載荷，采用擬合方法進行數據處理，結果如圖5－圖16。

載荷分布圖中的點表示每個工況的統計結果，最大值、平均值、最小值分別用“. ”、“o”、“+”標示；測試數據為紅色，仿真結果為藍色；橫坐標為風速（單位：m/s），縱坐標為載荷（單位：Nm）；標題中的數據表示，實測數據與仿真數據的平均值的平均值之比。

曲線擬合圖，為各載荷平均值的5次曲線擬合結果，測試數據為紅色，仿真結果為藍色，橫坐標為風速（單位：m/s），縱坐標為載荷（單位：Nm）。標題中“測&仿”表示測試數據與仿真數據的相關系數，“測”表示測試數據點與所擬合的測試曲線的相關系數，“仿”表示仿真數據點與所擬合的仿真曲線的相關系數。

edge載荷均值分布十分接近，但因其均值接近于0，從而導致實測與仿真均值之比的偏差為1.0546，通過分布圖可以看出，葉片根部的實測載荷與仿真結果十分接近。

從主軸扭矩的擬合曲線可以看出，實測的扭矩略低于仿真結果，容易知道這是由于齒輪箱損耗和發電機損耗模型偏高所致，同時這也是一種偏保守的處理方法。如何通過測試結果獲得準確的損耗模型，是下一步仿真反求的工作內容。

圖1 U方向風速對比（黑色Bladed生成、紅色實測數據）

圖2 V方向風速對比（黑色Bladed生成、紅色實測數據）

圖3 塔底My均值分布示例

圖4 塔底My均值回歸分析示例（塔底My測&仿0.91 測0.9 仿0.99）

圖5 葉片擺振載荷分布（葉片擺振 實測／仿真：1.0546）

圖6 葉片擺振載荷 5次曲線擬合（葉片擺振測&仿0.89 測0.92 仿0.98）

圖7 葉片揮舞載荷分布（葉片揮舞 實測／仿真：1.0438）

正常發電時塔底Mx載荷受風速和偏航誤差角共同影響誤差較大，且該載荷值本生較小，對誤差敏感性較高，所得結果差異較大。通常而言，該方向載荷不是正常發電時候的主導載荷。

從分布圖可以看出，塔頂Mz載荷差異較小，但因其均值過于接近0，故均值的比較差異較大，擬合結果不理想。

圖8 葉片揮舞載荷 5次曲線擬合（葉片揮舞測&仿0.93 測0.93 仿0.98）

圖9 主軸扭矩分布（主軸扭矩 實測／仿真：0.94686）

圖10 主軸扭矩 5次曲線擬合（主軸扭轉測&仿0.95 測0.95 仿0.99）

圖11 塔底Mx載荷分布（塔底Mx 實測／仿真：0.21888）

圖12 塔底Mx載荷 5次曲線擬合（塔底Mx測&仿0.15 測0.18 仿0.93）

圖13 塔頂Mz載荷分布（塔頂扭矩 實測／仿真：0.35051）

圖14 塔頂Mz載荷 5次曲線擬合（塔頂扭轉測&仿0.01 測0.31 仿0.59）

圖15 塔底My載荷分布（塔底My 實測／仿真：1.0267）

圖16 塔底My載荷 5次曲線擬合（塔底My測&仿0.91 測0.9 仿0.99）

結語

本文從2000多組實測數據中，篩選出237組正常發電工況，用于bladed軟件的仿真分析，通過仿真結果與實測結果的對比，分析二者的差距，所得基本結論如下：

（1）葉片揮舞和擺振方向，塔筒底部My、Mz方向，以及主軸扭轉方向，仿真的載荷結果與實測數據基本一致。

（2）正常發電時塔筒底部Mx載荷，仿真結果與實際不一致。

（作者單位：國家海上風力發電工程技術研究中心）

國家能源局應用技術研究及工程示范項目（NY20110404-1）