數字孿生技術在提高風力渦輪機性能評估中的應用

摘 要：該文探討數字孿生技術在風力渦輪機性能評估中的應用及其帶來的影響。數字孿生技術作為一種新興的數字化技術，通過創建風力渦輪機的虛擬模型，并實時更新其狀態和數據，以實現對風力渦輪機性能的準確評估和預測。該研究通過分析數字孿生技術在風力渦輪機設計、運行、維護中的具體應用，探討該技術如何提高風力渦輪機的運行效率、降低維護成本，并通過預測性維護來提高風力渦輪機的可靠性。

關鍵詞：數字孿生技術；風力渦輪機；性能評估；預測性維護；運行效率

中圖分類號：TM315 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2024）28-0193-04

Abstract： This paper discusses the application of digital twin technology in wind turbine performance evaluation and its impact. Digital twin technology， as an emerging digital technology， achieves accurate assessment and prediction of wind turbine performance by creating virtual models of wind turbines and updating their status and data in real time. This study analyzes the specific application of digital twin technology in the design， operation and maintenance of wind turbines， and explores how this technology can improve the operating efficiency of wind turbines， reduce maintenance costs， and improve the reliability of wind turbines through predictive maintenance.

Keywords： digital twin technology; wind turbines; performance evaluation; predictive maintenance; operating efficiency

隨著全球對可再生能源需求的增加，風力發電作為一種清潔能源得到了快速發展。然而，提高風力渦輪機的性能評估成為行業面臨的重要挑戰。近年來，數字孿生技術的興起為解決上述問題提供了新的思路。本文首先介紹數字孿生技術的基本概念和特點，然后詳細探討該技術在風力渦輪機性能評估中的應用及其優勢。

1 數字孿生技術概述

在探索如何通過先進技術提升風力渦輪機的性能評估與優化過程中，數字孿生技術脫穎而出，成為了一個關鍵的技術趨勢。數字孿生技術指的是創建一個物理實體在數字空間的虛擬副本，這一副本能夠實時反映其物理對應物的狀態、行為、性能。通過整合傳感器收集的實時數據、歷史操作數據及環境信息，數字孿生技術可以準確地模擬和分析風力渦輪機在各種條件下的性能。

自從NASA在21世紀初期首次引入數字孿生概念，該技術已經從一個理論模型發展成為一個多行業應用的實用技術。特別是在風力渦輪機領域，數字孿生技術的應用不僅僅局限于產品的設計和測試階段，它的使用范圍已經擴展到了風力渦輪機的整個生命周期管理中，包括性能監控、維護、故障診斷和系統優化等多個環節[1]。數字孿生技術在風力渦輪機性能評估中的應用展現出以下幾個顯著特點。

實時性能監控與分析：通過部署在風力渦輪機上的傳感器收集數據，數字孿生模型可以實時監測風力渦輪機的運行狀態，及時發現性能下降的跡象。

精確的故障預測與預防性維護：利用先進的數據分析和機器學習算法，數字孿生模型能夠預測風力渦輪機可能出現的故障，從而提前進行維護，減少意外停機時間。

性能優化與決策支持：通過模擬不同的運行方案和維護策略，數字孿生技術幫助工程師評估不同方案對風力渦輪機性能的影響，支持更加科學的決策制定。

在風力渦輪機的設計與仿真階段，數字孿生技術可以模擬風力渦輪機在多種風速和環境條件下的表現，幫助設計師優化風力渦輪機設計，提高其能效和穩定性。在風力渦輪機運行期間，實時數據的反饋使得運營團隊能夠及時調整運行策略，實現性能的最優化。通過分析歷史數據和模擬未來的運行場景，數字孿生技術還能夠指導維護團隊進行預防性維護，降低維護成本，延長風力渦輪機的使用壽命。

2 數字孿生技術在風力渦輪機性能評估中的應用

2.1 設計與仿真

在風力渦輪機的設計與仿真過程中，數字孿生技術提供了一個獨特的方法論，允許工程師在不同階段實現設計的準確性、效率、優化。此過程從初始設計開始，經歷材料選擇與結構分析，最終進入復雜的仿真階段，每一步都緊密依賴于先進的計算工具和仿真軟件。

為了更深入地理解數字孿生技術在風力渦輪機設計與仿真中的應用，圖1詳細展示了從初始設計階段到性能評估與優化的全過程。在初始設計與參數設定階段，工程師需要完成風力渦輪機的幾何建模和性能參數定義。隨后項目進入材料選擇與結構分析階段，以確保設計滿足結構強度和耐久性要求。風場模擬與流體動力學分析階段，通過計算流體動力學（CFD）軟件模擬周圍的風場條件，為動力系統仿真提供必要的輸入數據。在動力系統仿真階段，將分析風力渦輪機的動力傳輸效率和電氣性能，在性能評估與優化階段，根據仿真結果對設計進行優化，以實現性能的最大化。

如圖1所示，在設計的初始階段，工程師利用計算機輔助設計（CAD）軟件創建風力渦輪機的詳細幾何模型。這一步驟包括葉片、塔架、齒輪箱等主要組件的設計，同時定義了風力渦輪機的核心性能參數，如額定功率、風速工作范圍和轉速。這些初步參數為后續的仿真分析奠定了基礎。接下來，材料的選擇和結構分析變得至關重要。工程師需要基于設計要求和環境適應性，選擇合適的材料，并利用有限元分析（FEA）軟件進行結構強度和耐久性分析。這一步確保了風力渦輪機的各個組件能夠承受實際運行中的各種負載情況，同時也預測了潛在的故障模式，為之后的優化提供了依據。隨后進入仿真階段，工程師首先需要模擬風力渦輪機周圍的風場條件。通過計算流體動力學（CFD）軟件，工程師可以詳細地模擬風速分布、風向變化及湍流強度等因素，這對于準確評估風力渦輪機葉片的氣動性能至關重要。在得到風場數據后，進一步的流體動力學分析幫助工程師理解風力對葉片的作用力，以及葉片在不同風速下的表現。

動力系統的仿真是接下來的重點。結合葉片的氣動性能和風場數據，仿真軟件被用來計算風力渦輪機的轉速和功率輸出曲線。同時，仿真還包括了對齒輪箱和發電機的性能模擬，確保動力傳輸系統的高效協同工作。這些計算通常需要結合復雜的數學模型和實驗數據，以達到高精度的仿真結果。最終，性能評估與優化階段是將所有仿真數據和分析結果綜合起來，對風力渦輪機設計進行全面評估。在此階段，工程師會檢查能效、穩定性及任何潛在的故障模式，根據評估結果對設計進行必要的調整和優化。這一過程可能涉及調整葉片幾何形狀、改進材料選擇或優化動力傳輸系統等方面。通過系統的探索設計參數的最優組合，最終實現風力渦輪機性能的最大化。

2.2 運行監控與維護

在風力渦輪機的設計與仿真階段，數字孿生技術通過準確的模型構建和復雜的仿真分析，為風力渦輪機提供了高度優化和個性化的設計方案。設計與仿真的過程確保了風力渦輪機在理論上能夠達到最佳性能。要將這些理論優勢轉化為實際運營中的可靠性和效率，就需要通過運行監控與維護的實踐來實現。

當風力渦輪機投入運營后，其數字孿生模型開始扮演起實時監控的角色。借助于設計與仿真階段確定的關鍵性能指標（KPIs），如葉片效率、齒輪箱溫度、軸承振動等，數字孿生模型可以實時追蹤并比較實際運行數據與預期性能。例如，如果在仿真階段預測齒輪箱在特定負載下的溫度范圍是30～40 °C，而實際運行中的監測數據顯示溫度持續超過40 °C，那么數字孿生模型則會立即標識出這一偏差，提示運維團隊進行檢查和維護[2]。

設計與仿真階段所用的詳細模型和仿真數據，在風力渦輪機運行期間成為預測性維護的基礎。通過對比設計時的性能預測與實際運行數據，數字孿生模型利用機器學習算法識別出可能的性能退化趨勢和故障預兆。這不僅包括可預見的磨損和老化過程，也涵蓋了由于外部環境變化導致的非預期問題[3]。利用這種方法，可以在問題發生前采取措施，如調整運行策略或安排維護，以避免意外停機。

借助于設計與仿真階段的深入了解和運行期間收集的大量數據，數字孿生模型能夠提供更為精準和個性化的維護建議。與傳統的基于時間或周期的維護計劃不同，數字孿生技術使得維護計劃可以動態調整，更加貼合每臺風力渦輪機的實際情況和需求。這種方法不僅提高了維護工作的有效性，還大幅降低了不必要的維護成本。

通過上述分析可以看出，數字孿生技術不僅在風力渦輪機的設計與仿真階段提供了強大的支持，而且在實際運營的監控和維護中發揮了至關重要的作用。它將設計階段的理論優化轉化為運營中的實際效益，確保了風力渦輪機能夠在其整個生命周期中維持最佳性能和最高效率。

2.3 優化與升級

在風力渦輪機的生命周期管理中，優化與升級是確保長期運營效率和可靠性的關鍵環節。借助數字孿生技術，工程師能夠基于實際運營數據和先進的分析方法，對風力渦輪機進行精準的性能優化和及時的技術升級，從而延長其服務壽命，提升能源產出效率。

能源產出效率的優化通常圍繞增加風力渦輪機的功率輸出和提高轉換效率。其中一個關鍵參數是葉片的傾角（俗稱“俯仰角”），它對風力渦輪機的功率輸出有直接影響。通過調整葉片的傾角，可以改變葉片與來流風的相對角度，進而優化葉片截獲風能的能力。

葉片傾角的優化可以通過以下公式描述

P=ρAv3Cp（λ，β），

式中：P為風力渦輪機的功率輸出；ρ為空氣密度；A為葉片掃過的面積；v為風速；Cp為功率系數（其值取決于葉尖速比（λ）和葉片傾角（β））。

優化過程涉及到通過數字孿生模型實時監控風力渦輪機的實際運行數據，特別是關注功率輸出與預期功率的差異。然后利用機器學習算法分析葉片傾角（β）與實際功率輸出的關系，識別出最佳的葉片傾角設置，以達到預期的最大功率系數（Cp），進而提升能源產出效率。

從長期運營的角度看，性能優化還包括降低維護成本和延長設備壽命。通過數字孿生技術，可以預測關鍵組件的磨損和潛在故障，從而安排預防性維護，避免非計劃停機和昂貴的緊急修理。例如，通過分析軸承溫度和振動數據，可以預測軸承的剩余壽命，從而在軸承失效前安排更換，減少停機時間和維護成本。以下是實施步驟。

1）數據收集與分析。持續收集風力渦輪機的運行數據，包括風速、葉片傾角、功率輸出等。

2）模型校準。利用收集到的數據校準數字孿生模型，確保模型準確反映風力渦輪機的實際性能。

3）優化模擬。在數字孿生模型中模擬不同的葉片傾角設置，分析其對功率輸出的影響。

4）實施與監測。根據模擬結果調整實際葉片傾角，監測調整后的實際性能與模擬預測的一致性。

通過這一系列步驟，數字孿生技術不僅能夠優化風力渦輪機的即時性能，還能提高其長期運營的經濟性。這種方法論為風力渦輪機的性能優化提供了一條科學、系統、可持續的路徑。

在軟件更新方面，數字孿生技術通過實時監控和分析風力渦輪機的運行數據，揭示了控制算法中存在的不足。例如，如果發現風力渦輪機在特定風速下的功率輸出低于預期，分析可能指向控制算法未能準確調整葉片傾角以最大化能量捕獲[4]。通過這種方式，數字孿生模型為軟件層面的更新提供了精準的指導，允許工程師對控制策略進行細微調整，以提高風力渦輪機的響應速度和整體效率。更新后的軟件能更精確地根據實際風況調節葉片傾角，確保風力渦輪機在各種環境下都能達到最佳性能。

硬件改進則是基于數字孿生模型深入分析后的另一個關鍵領域。數字孿生模型能夠模擬風力渦輪機的詳細運行狀況，包括葉片的磨損情況和氣動性能。通過這些分析，可以識別出導致性能下降的硬件組件，如葉片或傳動系統的性能瓶頸。例如，如果模型顯示葉片因長期暴露于高鹽分環境而出現加速磨損，可能就會推薦更換為新一代的抗腐蝕材料制成的葉片。這種基于詳細數據和精確分析的決策過程，確保了每一次硬件升級都能夠針對性地解決實際問題，提升風力渦輪機的性能和耐用性。

3 實施挑戰與未來發展

3.1 技術實施中的挑戰

風力渦輪機的數字孿生模型建立在海量、多樣化的數據之上，包括實時監控數據、歷史維護記錄、環境條件等。收集、整合來自不同來源和格式的數據，確保數據的質量和一致性，是實施數字孿生技術的首要挑戰。高效管理這些數據，尤其是對實時數據的處理和存儲，需要強大的IT基礎設施支持。

數字孿生模型需要高度準確才能有效反映風力渦輪機的真實狀態。構建這樣的模型不僅需要深厚的領域知識，還要求復雜的計算方法，以及對風力渦輪機各個組件和系統行為的深入理解。隨著模型復雜性的增加，對計算資源的需求也隨之增長，這可能導致提高成本和實施難度。

風力渦輪機的設計和技術在不斷進步，這要求數字孿生模型不僅要能夠適應當前的技術狀態，還要有足夠的靈活性以適應未來的技術變革。但持續更新和維護模型以匹配新的技術標準和操作經驗，是一個持續的挑戰，需要投入相應的資源和精力。

在許多情況下，技術實施的成功不僅取決于技術本身，還受到組織文化和員工技術接受度的影響。推廣數字孿生技術可能會遇到來自內部的抵觸，尤其是當它改變現有的工作流程和職責劃分時。所以，提高員工的技術認知，建立對數字孿生價值的共識，是實施過程中不可忽視的挑戰。

面對這些挑戰，采取有效的策略，如建立跨部門合作機制、投資于員工培訓、選擇合適的技術平臺，以及逐步推進數字孿生技術的實施，將對風力渦輪機的長期運營和性能提升至關重要。克服這些挑戰，不僅能夠最大化數字孿生技術的潛力，還能為風力發電行業的未來發展奠定堅實的基礎。

3.2 未來發展趨勢

未來的數字孿生模型將更加依賴于高級數據分析和機器學習算法，以提高對風力渦輪機行為的預測準確性和操作優化的智能化水平。機器學習算法可以從歷史和實時數據中學習，自動識別模式和異常，為運維決策提供更深入的洞察。例如，深度學習模型可以用于更準確地預測葉片磨損和結構疲勞，從而實現更有效的預防性維護策略。

隨著物聯網（IoT）技術的發展，風力渦輪機的數字孿生模型將更加強調與傳感器和其他工業系統的互聯互通。這種增強的連接性不僅能實時收集更多維度的數據，還能使數字孿生模型成為跨系統優化和協同工作的平臺。例如，通過與天氣預報系統的集成，數字孿生模型可以根據即將到來的氣象條件自動調整風力渦輪機的運行策略，以最大化能源產出。

隨著增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術的發展，數字孿生模型和物理世界之間的界限將進一步模糊。這些技術可以使工程師和維護人員在幾乎真實的環境中與風力渦輪機的數字孿生模型進行互動，提供更直觀的分析視圖和操作界面。例如，使用VR頭盔和手套，維護人員可以在虛擬環境中“進入”風力渦輪機內部，檢查組件的狀態，甚至進行虛擬維護練習。

未來的數字孿生技術將更加關注風力渦輪機的環境影響和可持續性表現。通過集成環境數據和進行生命周期評估，數字孿生模型可以幫助設計更環保的風力渦輪機，同時優化運行策略以減少對生態系統的影響。例如，數字孿生模型可以模擬風力渦輪機對鳥類遷徙路徑的影響，指導葉片設計和運行時策略的調整，以減少對野生動物的影響。

4 結束語

本文綜合分析了數字孿生技術在風力渦輪機性能評估中的應用，特別是在設計仿真、運行監控與維護及優化升級等方面的具體實踐。數字孿生技術不僅能夠提高風力渦輪機的運行效率和可靠性，還能降低維護成本，為風力發電行業的可持續發展提供強有力的技術支持。面對技術實施過程中的挑戰，未來的研究需要進一步探討數據處理、系統集成等關鍵技術問題，同時，行業內的合作與標準制定也是推動數字孿生技術應用的重要方向。

參考文獻：

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[4] 覃盛瓊，程朗，何占啟，等.風力發電系統研究與應用前景綜述[J].機械設計，2021，38（8）：1-8.