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风机空气动力学的先进研发——Marco Caboni/Senior Researcher

上传日期:2016-04-29  播放次数:2950
观视频介绍
以下内容为现场速记:

ECN Marco Caboni/ Senior Researcher
 
  早上好,我叫做Marco,在ECN工作,我也是一个高级的研究员,很高兴来到这里谈到风机动力学前沿的研发。
  这是我今天介绍的结构,先介绍一下ECN,我所在的公司,下面是主要的内容,我讨论三点,第一个AVATAR项目,它是关于先进大直径叶轮驱动工具,之后我们会谈到叶片附加装置一些设计和建模,比如说扰流器。之后是厚翼型的叶片研发。
  我们公司位于荷兰,但是在上海都有分部,我们有一些非常特殊的检测机器,我们的使命是利用和开发市场所需要的知识和技能,这样就能够开发出可持续发展的能源体系,当前我们的活动在一些地区,专注的领域光伏,生物制能,以及能源效应等等。在风电领域我们的使命就是增加发电量和减少成本。比如说风场气动学的研发。我们在测量上有非常强劲的团队,最重要的是我们的团队就是气动的研发团队,已经有了几十年的经验,并且开发出很重要的工具,无论是在风场,还是风力机组上。
  这也能够使我们更好的优化风场的设计和运营,以及在运维上面做好管理,并且在噪声作出预测。首先介绍一下AVATAR的项目,这个是在欧洲当前所做的项目,主要是利用先进的气动工具应用在大直径叶轮风场上,我们以更大规模实现10MW上的风机,我会讨论一下未来风机的情况,10MW规模以上。
  现在的气动模型不能很好来设计大规模的风机,所以未来的气动模型我们可以想到更大的,更长的叶片,它有着更大的雷诺系数和马和系数的验证,未来气动模型可以展开柔性叶片部,其中一个概念就是用厚的翼型。最后一点未来的气动模型可以结合气流的装置。
  在AVATAR当中,我们在加强我们的工具,改进我们的工具去进行更好的设计,并且对工具进行实证的验证,并且在严整其他的建模,比如说涡流发生器,叶根扰流板等等,下面介绍一下ECN  RFOIL的软件,它的估算方法用在厚翼型,它是在持续改进过程中,适用于厚的翼型,最新的改进是用在非常厚的翼型,现在的测量可以提升效率,并且商业版本误差控制在10到25%之间,而阻力预估值误差小于15%。
  这个是我们实验验证模型,高雷诺数,我们有非常特殊的实验,也是可以在加压风动里面进行,对翼型模型进行检测,我们也在加压风洞可以看到一些实验数据,雷诺数高达15 ,并且进行了一些盲测对比,就像图中展示的结果一样,我们可以看到气动模型能够根据结果来进行改进,比如说左边有蓝色是实验结果,虚线是标准组,而且右边是可以看到样机的曲线,它也强调了一点,当前的模型要进一步验证,来适用于更高的雷诺数。这些特殊的实验能够改进适用于高雷诺数气动模型的设计。
  下面的重点是叶片附加装置,这样能够提升科技,并且能够提高发电量,在这个领域,我们的研发也是非常出色,比如说我们新设计了一些新发电装置,像涡流发生器和叶根扰流板。
  首先介绍一下叶根扰流板,它是ECN  专利项目,可以提高风机的性能效率,通过使用叶根扰流板,尤其在大的叶片上使用扰流板,其实取决于具体叶片的设计,可以电力提高0.5%到1%之间,还有改进的一些涡流发生器的设计,这个也是独家拥有的解决方案,在设计涡流发生器当中遇到一些挑战,比如说对一些翼型来进行修正,这样才能更好适应涡流发生器,有两个解决方案一个是短期,一个是中长期,对短期来说基于经验的方法,具体的解决方案,我们也在执行,它是一个长期的方案,是我们正在努力的,也是在改进ECN  RFOIL软件,并且用于涡流发生器性能的估测评估。
  最后一个谈我们的概念,使用很厚叶轮细长叶片,事实上更长的叶片也面临负载挑战,所以为了保证性价比,我们需要开发出新的概念,其中一点就是在外侧部分应用厚的叶轮以降低能源成本是非常有发展前景的前沿概念,它能够降低泵本。第二经厚的翼型可改善叶片的结构特性,它更好利用空气动力的性能,我们也在设计叶片上努力,使用更厚的翼型,因为基于成本的考虑。这是我们对ECN翼型优化流程,我们的优化是基于比较先进的算法,我们的翼型定义还有翼型气动评估,那么根据我们目前的结果,我们的厚翼型有很好的应用前景,可以使用厚翼型取代之前大型的叶片。我们发现厚翼型出力性损失在有限的范围,同时疲劳载荷和叶片重量有所降低,重量可以减少2%,根据我们的优化结果。这个是我今天所有的介绍,非常感谢各位的聆听!
 
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