一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109409013A(43)申请公布日2019.03.01(21)申请号201811501277.7(22)申请日2018.12.10(71)申请人国电联合动力技术有限公司地址100000北京市海淀区西四环中路16号院1号楼8层(72)发明人褚景春袁凌李媛潘磊王小虎宁红超(74)专利代理机构北京方韬法业专利代理事务所(普通合伙)11303代理人朱丽华(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图3页(54)发明名称一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法(57)摘要本发明公开了一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法，包括：选取叶片气动外形参数为优化变量，根据变量值得叶片气动外形，计算叶片功率系数和推力系数，并对Cpmax和Ctr进行约束；再选取结构铺层设计参数为优化变量，计算得叶片各截面的质量中心、刚度分布、惯量结构性能，结合气动外形数据，形成叶片模型；再将叶片模型加到整机模型中，计算整机年发电量；还计算动态载荷并统计，得叶根最大极限载荷、疲劳载荷及叶片净空，对叶片净空进行约束；最后选取各优化变量的合理范围，以年发电量最大和叶根载荷最小为优化目标，寻找叶片设计最优解。本发明优化后的叶片能保证结构强度，使年发电量增大，叶根载荷减小，叶片增效降本，更具有竞争力。CN109409013ACN109409013A权利要求书1/2页1.一种低风速风电机组风轮智能优化设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)从风电机组风轮的气动外形设计参数中选取优化变量，选取的气动外形优化变量包括风轮直径、弦长、扭角、厚度分布和预弯曲线，各气动外形优化变量均选取多个控制点作为优化变量；(2)根据所述步骤(1)中选取的气动外形优化变量值得到叶片气动外形，进行气动性能的计算，得到叶片功率系数Cp和推力系数Ct，并对叶片最大功率系数Cpmax和额定推力系数Ctr进行约束，获得满足叶片最大功率系数Cpmax和额定推力系数Ctr约束条件的设计点；(3)从风电机组风轮的结构铺层设计参数中选取优化变量，选取的结构铺层优化变量包括主梁、附梁和叶根斜角布铺层厚度分布，根据已有叶片设计经验进行曲线拟合，在此基础上，各结构铺层优化变量均选取多个控制点作为优化变量；(4)由所述步骤(3)中选取的结构铺层优化变量值计算叶片结构铺层分布，得到所述叶片各截面的质量中心、刚度分布、惯量结构性能，再结合所述步骤(2)得到的气动外形性能数据，形成完整的叶片模型；(5)将所述步骤(4)得到的叶片模型加入到风电机组的整机模型中，计算所述风电机组的年发电量，以所述风电机组的年发电量作为优化目标之一；(6)选取典型工况进行动态载荷计算，对动态载荷计算结果进行统计，得到叶根的最大极限载荷、疲劳载荷以及叶片净空，对叶片净空进行约束，获得满足叶片净空约束条件的设计点；(7)对上述步骤中选取的每个优化变量选取合理的变量范围，以年发电量最大和叶根载荷最小为优化目标，通过多目标优化方法，寻找Pareto解，再结合所述风电机组的整机设计，得到最优的叶片设计。2.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(1)中所述弦长和扭角分布以高阶贝塞尔曲线来定义，所述厚度分布采用递减函数，所述预弯曲线采用多项式拟合。3.根据权利要求2所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(1)中弦长分布选择6点控制贝塞尔曲线，扭角分布选择5点控制贝塞尔曲线，厚度分布采用4点控制的递减函数，预弯曲线采用3点控制的插值曲线。4.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(2)中气动性能计算方法采用动量叶素BEM方法进行。5.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(2)中叶片最大功率系数Cpmax和额定推力系数Ctr的约束条件为：Cpmax>0.47，Ctr≤0.75。6.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(3)中主梁铺层层数选择6个控制点进行优化控制，所述辅梁、叶根斜角布铺层厚度选择共5个控制点进行优化控制。7.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(5)中风电机组的年发电量计算公式为：2CN109409013A权利要求书2/2页其中，为年发电量，p(U)为不同风速下的功率值，fw(U)为年风速的累计分布。8.根据权利要求1所述的低风速风电机组风轮优化设计方法，其特征在于，所述步骤(6)中叶片净空Clearance的计算公式为：Clearance＝D-(S-T)×1.1×PSF×1.0其中，D为叶片离塔筒的最小距离，S为静态净空，T为动态