关键词:风电机组;叶片;状态监测系统;构建方法
1风电机组叶片数值模拟模型建立
1.1风电机组叶片几何模型建立
以型号为中材3093MW的风电机组叶片为研究对象,根据生产厂家提供的叶片设计数据,在CATIA中分别建立叶片各个叶素曲线,使用多截面曲面命令将各个叶素曲线混合成曲面,然后再实体化得到风电机组叶片三维实体模型。
1.2计算域创建及网格划分
1.2.1计算域创建
根据风洞尺寸设计经验,流场仿真计算时所设置的计算域达到一定大小时,风电机组叶片的流场就不受计算域尺寸的影响,该叶片长度为40m,这里将计算域大小设为叶片前部40m、后部120m、上部40m、下部40m。
1.2.2网格划分
流场仿真之前,首先需要进行合理的网格划分,本文使用ANSYS/workbench进行网格划分,通过设置参数Smoothing(平顺度)、RelevanceCenter(相关中心)、SpanAngleCenter(张角中心)、CurvatureNormalAngle(曲率法向角度)、MinSize(最小尺寸)、MaxFaceSize(最大面尺寸)、MaxSize(最大尺寸)、GrowthRate(增长率)即可获得较好的网格划分结果。网格划分质量可由ElementQuality(基于一个给定单元的体积与边长之比,该值处于0和1之间,值越大则网格质量越高)获得,这里Min、Max、Average值分别为0.28、0.91、0.89,其中Average(平均质量)一般不能低于0.7才能满足要求,此处网格划分结果较好,满足要求。
2叶片状态监测系统节点部署策略
2.1叶片分区
为便于说明传感器部署的方法,假设风电机组叶片沿展向为平面,叶片总长为40m,将叶片沿展向平分为1、2、3、4共4个区域。x1、x2、x3、x4分别为区1、2、3、4中所需部署的传感器数量。
2.2求解叶片各区域的权
这里,叶根的端面建在XY平面上,端面的中心位于坐标系的原点(即Z坐标值为0),所以只需要知道叶片上每个点的Z坐标值就可以确定每个点的面积。通过上面的应力分布云图,后处理模块可以得到每个仿真参数下“准故障点”的Z坐标值、12个仿真参数下“准故障点”的Z坐标值以及“准故障点”所在区域的个数。
2.3传感器节点部署策略
合理配置应力传感器节点,可以降低叶片状态监测系统的能耗,节约成本,延长系统寿命。一般来说,可以通过调整传输功率来改变传感器的通信半径。显然,通信半径越小,传感器的使用寿命就越长。本文采用数学规划方法,在知道应力传感器的最大数目的前提下,以部署的传感器数量作为优化目标,得到了最小化传感器部署数量的方案,并获得了每个区域部署的传感器数量。在此基础上,选择传感器通信半径最小的方案作为最佳方案。由于风力机叶片的主要承载结构是叶片的主梁,计算各区域的传感器数量后,传感器沿叶片方向均匀地布置在主梁上。如果区域1中有三个传感器,则传感器沿叶片方向均匀部署在该区域。
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非线性规划问题数学模型常表示为以下形式:
(1)
式中,自变量X=(x1,x2,x3,x4)T——n维欧式空间En中的向量(点);f(X)——目标函数,hi(X)=0和gi(X)≥0是约束条件。下文结合具体算例说明传感器节点的部署方案。
若从状态监测系统构建的经济性角度考虑,假设上部分叶片传感器数量最多能提供10个,其通信半径大小R有4、5、6、8、10、12m这几种可供选择。上述求得叶片各区权值:ω1=0.42,ω2=0.33,ω3=0.17,ω4=0.08,这里将叶片各区传感器部署数量的范围设置为:[10·ωi]≤xi≤[10·ωi]+1(i=1,2,3,4;[]表示取整),其中,10·ωi表示传感器最大数量10与各区权值ωi的乘积,如区1中节点数量应满足3≤x1≤4;风力机有3个叶片,每个叶片叶根处设有簇首节点(无传感器模块及信息监测功能,但能量充足,负责收集处理簇内所有节点传输的信息),将从叶尖到叶根处的传感器节点分别编号为1,2,…,n。节点1将采集的风电机组状态信息传递给相邻节点2,节点2将信息传递给节点3,以此类推,最后将状态信息传递给所在簇的簇首节点,簇首节点再将信息进行处理并传输至信号接收节点。为保证传感器网络的连通性,部署节点时要保证相邻节点之间的距离小于节点通信半径的两倍。由于叶片各区内传感器是均匀部署,则两相邻分区的距离最近的两节点间距离应小于2R,此时同一个区内的两相邻节点距离必然小于2R,如1区和2区中距离最近的两节点间距离10/x1+10/x2应小于等于2R,此时1区内的两相邻节点间距离10/x1必然小于2R。令目标函数为f(x),综上,可得非线性整数规划数学模型为:
(2)
当通信半径R为4m时,没有最优解,这是因为当R较小时,需要部署较多的传感器,而传感器数量有限,故无解;当R为5和6m时,最优解为:(x1,x2,x3,x4)=(3,2,2,2),f(X)=9;当R为8、10、12m时,最优解为(x1,x2,x3,x4)=(3,2,2,1),f(X)=8,可发现当R≥8m时,最优解相同,这是因为当通信半径较大时,传感器网络的连通性易得到保证,无需部署太多传感器。由于通信半径越小,传感器能耗越低,故此处传感器部署方案的选择原则为:在传感器部署数量最小的基础上选出传感器通信半径最小的方案作为最佳方案。因此,选择编号为Ⅳ的部署方案作为最佳方案。
结论
本文对风电机组叶片状态监测系统的构建方法展开研究,提出一种传感器节点部署策略:通过对风电机组叶片进行数值风洞模拟,得到叶片应力分析结果。在所部署的传感器节点能够保证通信即满足监测系统连通性的前提下,通过数学规划优化方法求得传感器节点的最优部署策略。研究结果表明,在已知可提供传感器最大数量的情况下,可得出满足使用要求的最佳部署方案,从而节省监测系统的构建成本。需要说明的是,本文的研究方法可根据实际应用情况灵活地改变参数设置,根据计算结果可方便地构建风电机组叶片状态监测系统,从而为风电机组的日常维护与运行提供有益的参考。
参考文献:
[1]叶春霖,邱颖宁,冯延晖.基于数据挖掘的风电机组叶片结冰故障诊断[J].噪声与振动控制,2018,38(S2):643-647.
[2]封江. 沿海风电机组叶片寿命损耗在线预测方法研究[D].长沙理工大学,2018.
[3]孙鹏. 风电机组状态异常辨识广义模型与运行风险评估方法研究[D].重庆大学,2016.
[4]张霆. 风力发电机叶片状态监测与故障诊断系统设计和实现[D].上海电机学院,2016.
论文作者:舍文斌
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第15期
论文发表时间:2019/12/12
标签:叶片论文; 传感器论文; 节点论文; 机组论文; 风电论文; 半径论文; 数量论文; 《科学与技术》2019年第15期论文;