生物质风力发电机叶片复合材料制造研究

通过研究生物质风力发电机叶片复合材料制造过程中的几个关键问题,找出生产生物质风力发电机叶片复合材料的最佳工艺,为进一步的生产打下基础。

混合胶粘剂对生物质风力发电机叶片阻燃性能的影响

风力发电站常常安装在偏远的海岛、高山、沙漠地区。叶片在使用过程中经常要受到高温、闪电、野火等等不利因素的影响而烧损。因此,风电叶片材料阻燃性能的选择就变得十分重要。本文采用HRR3热释放率系统、HC-2氧指数测定仪等仪器测定和分析由酚醛树脂、酚醛-环氧树脂、环氧树脂生产的竹增强复合材料阻燃性能的影响。结果表明:酚醛树脂作为竹增强复合材料的胶粘剂的阻燃效果最差,其在HRR3热释放率系统测试中,着火燃烧时间最短(43 s),达最高热释放率时间最短(97),热释放率峰值最高(99.81 kW/m2),氧指数值最低(46),2 min内总热释放量最高(81.67 kW.min-1.m-2),5分钟内总热释放量最高(323.72 kW.min-1.m-2);环氧树脂作为竹增强复合材料的胶粘剂的阻燃效果最好,其在HRR3热释放率系统测试中,着火燃烧时间最长(47 s),达最高热释放率时间最长(228 s),热释放率峰值最低(69.27 kW/m2),氧指数值最高(55),2分钟内总热释放量最低(40.52 kW.min-1.m-2),其在5 min内总热释放量最低(217.73 kW.min-1.m-2)。

参数耦合下风力发电机叶片机械颤振检测研究

受气候、风速等因素影响,会使风力发电机叶片的运行条件发生较大变化,增加了颤振检测的难度。为此,该文提出参数耦合下风力发电机叶片机械颤振检测方法。建立风力发电机叶片结构模型,推导结构动力学方程,并利用优化后的参数耦合算法对其求解,获取非稳态气动载荷,通过动力学模型反馈得到叶片的结构响应和振动情况;构建非稳态气动降阶模型,采用能量法分析叶片的结构响应与气动载荷的时域或频域,计算能量交换角度,确定叶片的颤振程度,实现颤振检测。实验结果表明,该方法气动阻尼系数计算结果准确、检测正确率高、计算时间短。

覆冰条件下风力发电机叶片防/除冰方法综述

覆冰地区的风力发电机叶片覆冰会导致功率损失,及时预防和治理叶片覆冰灾害,有助于保障风力发电机的安全、稳定与可靠运行。该文综述了覆冰条件下风力发电机叶片防/除冰方法的研究现状。首先,介绍了叶片覆冰的机理及覆冰特性,总结了叶片覆冰对其升力系数与阻力系数、功率损失的影响,分析了当前面临的挑战;其次,对现有叶片主动防/除冰、被动防冰及协同防/除冰方法的原理及其优缺点进行了评述,并进行了全面的对比分析;最后,从整体角度对叶片覆冰的关键科学问题及其经济可行性进行了分析,给出了未来的研究趋势,认为电热法、电脉冲法、气动脉冲法、疏冰涂层和含有电热功能的协同防/除冰方法在风力发电机叶片上极具应用前景。

基于自适应模糊PID的风力发电机叶片角度控制

本文研究了风力发电机倾斜角度控制问题,探讨了自适应模糊PID调节器在该控制系统中的应用。通过仿真试验和分析,验证了自适应模糊PID调节器在不确定模型条件下的稳定性和控制效果。结果表明,与传统PID控制器相比,自适应模糊PID调节器能够更好地响应风力发电机的倾斜角度控制,能够快速、平滑地调节角度并保持稳定。本文可为提高风能利用效率和减少环境污染提供参考,未来可验证其他控制方法以获得更好性能。

风力发电机组叶片疲劳失效的研究进展

提升风力发电机组叶片的抗疲劳性能对风电机组的长寿命服役与可靠性运行具有重要意义,已成为当前的研究热点。本文较全面地综述了风力发电机叶片的抗疲劳技术相关研究,总结了叶片疲劳载荷的计算方法,分析了影响叶片疲劳性能的各种因素,介绍了叶片疲劳探伤技术,阐述了叶片寿命预测和叶片优化设计的相关研究进展。叶片疲劳载荷分析是评估风力机叶片疲劳失效的重要手段,该分析能为制定针对性的维护计划和改进设计提供关键依据;叶片材料、褶皱、外界环境等因素对叶片抗疲劳性能的影响巨大;叶片疲劳探伤技术在叶片健康监测和维护中起着至关重要的作用;基于Palmgren-Miner线性理论的疲劳寿命预测可有效提高叶片的可靠性;通过采用先进的设计方法和结构改进,可以降低叶片的疲劳应力,提高叶片的强度和使用寿命。

空转工况风力发电机组叶片失速振荡研究

在风力发电机组吊装完成和高风速切出或故障切出时,机组保持在空转停机状态。在现场特定风况和特定机组状态组合下,叶片容易发生由动态失速导致的振荡现象,极大威胁叶片疲劳寿命和机组安全性。根据IEC 61400-1规范中的要求,机组处于空转停机状态,应考虑极端风速模型(EWM)。针对叶片长度分别为92、97、112 m 3款叶片进行建模分析,研究机组发生失速振荡的内在规律和抑制手段。通过对机组在0~360°风向、场址极端风速以及降低风况条件进行Bladed仿真,发现3款机组均在1只叶片竖直向下位置附近、风向30°和330°附近容易发生叶片失速振荡现象。基于失速振荡发生较为集中的工况,通过调整桨距角能够实现对振荡幅值的抑制;针对不同气动外形,抑制效果有一定差别。

风力发电机叶片结冰检测及防除冰技术综述

风力发电机叶片结冰是风电机组在高寒地区常见且具有挑战性的问题,叶片结冰会改变其空气动力学特性,表面粗糙度增加、阻力增加、功率损失,甚至使塔筒与风轮之间产生共振现象。对风力发电机叶片结冰过程、结冰类型、结冰等级进行了阐述,并对目前现有的叶片结冰检测方法和防除冰技术进行了归纳。为更好地解决叶片结冰对风电机组的影响,可针对不同的气候及区域使用相应的结冰检测技术和防除冰技术,减少叶片结冰对风电机组产生的影响。掌握这一领域的发展现状,对推动风电行业的发展具有重要意义。

风力发电机叶片用防冰超疏水涂层的研究进展

风力发电机在冬季寒冷天气下运行时极易发生叶片覆冰现象,严重影响发电效率,甚至造成停机事故。为保障风力发电机安全高效地运行,分析超疏水涂层的防冰机理,总结其在防冰领域中应用的优势和存在的问题。结果表明:超疏水涂层是一种具有良好应用前景的风力发电机叶片防冰技术,但需要在涂层耐久性和工程化制备方面进行深入的研究。

风力发电机叶片覆冰机理及防除冰技术研究进展

在“双碳”政策下,绿色能源在能源体系中的占比越来越大。风力发电以其原料来源广、污染少、发电量大等优点成为国家重点发展的方向之一。随着风力发电的快速发展,风力发电机覆冰问题愈发凸显。为了解决这一问题,研究人员基于生物仿生学开发了具有优异防除冰性能的超疏水涂层,并广泛应用。目前,防止风机结冰最常用和最直接的方法是主动加热技术。综述了风力发电机覆冰的基本理论,介绍了覆冰产生的原因及危害,将覆冰抽象为过冷水滴在下降过程中撞击风力发电机叶片并黏附在叶片上,与叶片表面发生复杂热交换后凝结成冰的模型。概述了目前国内外常用的风力发电机防除冰方法,分析了不同被动和主动防除冰技术的优缺点。通过研究工程应用案例发现,单一的被动或主动防除冰技术存在防除冰能力有限、能耗高、效率低等问题,将不同的防除冰技术组合使用、互相补充,更能满足多样化实践需求,成为目前研究的热点和重点。在优化当前防除冰技术的基础上,采用组合防除冰技术具有良好的发展前景。

T/CRES 0019-2023《风力发电机组叶片螺栓组件》标准解读

紧固件领域叶片螺栓组件团体标准T/CRES 0019—2023《风力发电机组叶片螺栓组件》于2023年10月正式发布,其规定了风电叶片螺栓组件的型式与结构、技术要求、试验方法、检验规则等内容,为风电叶片螺栓组件的设计、制造与检验提供依据。本文介绍了该团体标准研制背景与意义、任务来源及制定过程,并详细解读了标准的主要内容,分析了标准的实施效果及后续工作建议,旨在促使相关方更好地理解该标准内容及使用该标准,推动该标准的广泛应用。

风力发电机叶片结冰检测算法研究

位于寒冷湿润气候区的风力涡轮机普遍存在的叶片结冰问题,但结冰过程时间关联性强、结冰过程缓慢,导致难以直接精确建模,数据驱动间接检测方法显示出了强大潜力。然而,结冰检测的时间窗口长度、时序特征的提取能力和数据信息冗余等问题,限制了数据驱动模型的性能。为解决这些问题,提出了一种基于斯皮尔曼相关系数的降维算法,对数据特征进行降维,减少数据输入冗余并保证时序特征信息的完整。将降维后的数据划分为15min,30min和60min的时间窗口,研究叶片结冰检测的最佳时间长度;最后将特征数据类型分为三类:温度、电流、其他,分别输入Attention-LSTM网络,利用注意力机制施加不同权重,增强模型对影响叶片结冰特征的提取能力。实验结果表明,与其他数据驱动模型对比,所构建的模型具有更优的性能。

基于Workbench的风力发电机叶片有限元分析

叶片是风力发电机组有效捕获风能的关键部件,其结构设计直接影响风能的转换效率,是风能利用的重要一环。运用三维建模软件建立了叶片三维有限元模型,对模型进行静态结构分析以及模态分析,进而得到叶片应力应变和振型图。仿真结果表明,叶片最大位移发生在叶尖处,同时应力主要集中于叶根与叶尖部,在工作时要尽量避开大频率,避免共振,同时运用有限元分析软件可以得到叶片参数对叶片性能的影响,从而可以对叶片结构提出相应的设计改进意见。

风力发电机叶片的早期运维要点分析

在风力发电机组运转过程中,叶片会对风力发电系统的运行稳定性产生较大影响,但叶片在运转过程中可能会因自身缺陷、进水等产生叶片损坏的问题,因此落实叶片的早期运维工作十分必要。文章首先分析风力发电机叶片的结构,其次列举叶片的常见故障,最后提出早期运维的要点,以期促进叶片早期运维工作的落实,并为相关单位提供参考与借鉴。

风力发电机叶片轴承故障原因、影响与解决方案

风力发电机叶片轴承故障是影响风力发电机运行稳定性和效率的重要因素之一。本文以某风力发电场为例通过分析叶片轴承故障的原因、影响和解决方案,通过采取相应的解决方案,可以有效降低叶片轴承故障的发生率,提高风力发电机的运行稳定性和效率。

风力发电机组叶片扫塔原因分析及预防措施

风力发电机组叶片扫塔是一种在高风速下可能发生的危险现象。当风力过强时,机组叶片可能会因风力作用而出现过度偏航,导致与塔筒发生碰撞。这不仅可能损坏机组设备,影响发电效率,还可能引发安全事故。本文通过分析风力发电机组叶片扫塔的原因,总结了可能导致这一问题的因素,并提出了相应的预防措施,旨在减少事故发生,提高风电站安全性和稳定性。

基于根部检测应力波动的风力发电机组叶片故障诊断研究

针对风力发电机组的故障诊断问题,首先介绍了风力发电机组叶片的载荷模式及振动建模,然后介绍了叶片的特征故障振动机理。同时,引入直接检测方法,将应力传感器直接安装在机组的叶片根部,并检测应力波动的异常波动分量。结果表明,在不同风速条件下,3个叶片在旋转平面内的摆振频率均约为2.2 Hz,位于叶片的振动激励范围,引起较大波动。所提方法的故障诊断准确率高达98.69%,其在故障诊断中不易受信号干扰影响,且诊断准确性较高,为现代风力发电机组的安全运维提供了有效参考。

探讨风力发电机组叶片扫塔原因分析及预防措施

风力发电作为一种清洁可再生能源,在应对气候变化、实现碳中和目标方面发挥了重要作用。然而,随着风电机组不断增大、所在运行环境日趋恶劣,叶片扫塔等重大事故频繁发生,给风电场运营带来了巨大风险和额外的经济损失。本文主要分析了风力发电机组叶片扫塔故障的起因与危害性,并指出了导致此类问题产生的根本原因,总结了对应的预防治理措施与技术设备优化调节方法。

风力发电机组叶片覆冰成因及防冻除冰技术分析

在不同地域环境下风能呈现出明显的不平衡分布特点,大量风场主要集中在我国北方和中南部山区,但这些地区又容易受到冰雪天气影响,导致风力发电机组叶片覆冰问题出现。本文分析了风力发电机组叶片覆冰成因,及叶片覆冰对风力发电机组的不良影响,着重研究了风力发电机组叶片防冻除冰技术。

基于多源数据融合的风力发电机叶片缺陷图像识别与分析

本文提出了一种基于多源数据融合和深度学习技术的风力发电机叶片缺陷图像识别与分析方法。考虑到风力发电机叶片在运行过程中易受到多种因素的影响,本文首先通过多源数据的获取与预处理,利用来自不同传感器的数据提高了识别系统的输入信息量和质量。随后,采用数据融合技术整合不同来源的信息,以提升叶片缺陷识别的准确性。在深度学习模型方面,本文不仅探讨了模型选择和训练策略,还着重于模型优化与参数调整,通过调整网络结构和优化训练过程来提高模型性能。