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【遠景風向標】葉片上的冰

2016-09-21 來源:遠景能源《風向標》 瀏覽數(shù):1180

那幾天,中國東北、華北地區(qū)的溫度都刷新了入冬以來的新低,整個中東部地區(qū)自北向南也進入“速凍”模式,葉片結冰導致停機,發(fā)電量損失巨大。現(xiàn)在我們認識這個問題,很有意義。

還記得今年的“大寒”嗎?

那幾天,中國東北、華北地區(qū)的溫度都刷新了入冬以來的新低,整個中東部地區(qū)自北向南也進入“速凍”模式,葉片結冰導致停機,發(fā)電量損失巨大。現(xiàn)在我們認識這個問題,很有意義。

為什么風機葉片會結冰

當環(huán)境中濕度較大并且溫度低于0度時,風機葉片就有可能會出現(xiàn)結冰的現(xiàn)象。在環(huán)境濕度一定的情況下,如果風機繼續(xù)運行,葉尖相對速度大,相應的葉片表面換熱系數(shù)就大,并且過冷水滴以及濕雪在葉片表面的堆積速率增加,從而導致葉片運行過程中,更容易加劇結冰。

葉片上的結冰可謂五花八門,影響風機運行的結冰類型主要有云中覆冰和降水覆冰,其中云中覆冰是指過冷水滴高速拍打在結構表面而凍結,又分為明冰和霜冰;降水覆冰主要指融雪在低溫下重新凍結。明冰形成的過程較慢,因此相對密實,成透明色,附著力大。由于其冰型不規(guī)律,對葉片氣動影響嚴重且附著力大,不易脫落;而霜冰形成較快,冰粒之間充滿空氣,因此成乳白色,其形狀較光滑,對氣動影響過程緩慢且附著力小,較易脫落。融雪在低溫下重新凍結后,附著力介于明冰與霜冰之間,對氣動的影響也介于兩者之間。

值得注意的是,風機結冰對發(fā)電量、葉片以及整機都存在較大負面影響和危害,所以確保機組運行安全是結冰期運行的最高考量要素,以規(guī)避風險并盡量降低經(jīng)濟損失。比如,某風場風機由于葉片結冰后持續(xù)運行,最終導致葉片超載斷裂、機組倒塌的事故(見圖1)。

圖1:風機由于結冰導致葉片斷裂、機組倒塌

葉片上結冰的危害有多大

通常來看,葉片結冰會最先發(fā)生在翼型敏感的前緣部位,這會明顯降低葉片升力系數(shù),增加葉片阻力系數(shù),導致發(fā)電量降低,圖2描述了葉片覆冰后的功率曲線異常波動情形。更嚴重的是,進一步的覆冰會導致翼型失速攻角提前,葉片進入失速區(qū)域,氣動特性發(fā)生劇烈波動,從而引起風機葉片顫振,甚至引起整機的共振。如圖3所示,葉片嚴重覆冰后,其上翼型的失速攻角提前至7.5°。當該截面攻角大于失速攻角時,該截面升力系數(shù)急劇下降,會引起葉片額外的載荷波動以及結構振動,損害葉片的疲勞壽命。

同時,覆冰所帶來的冰塊附加重量,以及升阻系數(shù)的巨大變化,會使得整機的靜載和動載明顯增加,極有可能最終引發(fā)極限超載,導致葉片斷裂甚至機組傾覆的災難后果。而在化冰期間,隨著環(huán)境溫度上升引起覆冰的融化,伴隨葉片的高速運行,葉片表面冰塊甩出可能會造成嚴重的安全事故,造成周邊居民的財產(chǎn)損失和人員傷害。這風機葉片上結冰的危害之大真是令人驚心!

圖2:覆冰后的功率曲線異常波動

圖3:翼型結冰前后升力系數(shù)

拿什么措施應對葉片結冰

值得一提的是,在如何應對葉片結冰的問題上,除了無法控制環(huán)境溫度和降雨降雪外,人們想到了各種方法,比如采用加熱葉片來防冰凍,問題是無論是通熱氣還是電熱絲加熱,都會帶來成本、自耗電和后期維護等諸多問題;再如一些廠家在積極研發(fā)防冰涂料,但這種涂料只能減緩葉片覆冰,而且非常容易脫落失效,1至2年后便需要重新涂覆;還有一些被動除冰的方法大多是治標不治本,就不再贅述了。

那么,怎么辦?只能看著葉片結冰無藥可救嗎?從遠景的實際經(jīng)驗和實踐來看,葉片嚴重結冰時應當即停機,這既能防止由于風機帶冰運行帶來的危害,又可避免葉片繼續(xù)快速轉動帶來更嚴重的覆冰。這樣看似損失了一些發(fā)電量,但卻避免了任由覆冰葉片繼續(xù)轉動可能帶來的巨大危害。

其實在結冰的初期,葉片前緣覆冰不嚴重的情況下,風機仍然可以繼續(xù)發(fā)電,但是這時由于葉片的氣動外形改變了,原先固有的控制參數(shù)難以使風機達到覆冰狀態(tài)下的最優(yōu)發(fā)電效率。這時可以通過控制手段讓風機自適應到最佳的控制參數(shù)(槳角和轉速設置值),提高發(fā)電量,例如圖4所示,通過遠景智能控制技術自適應調整,即使在葉片覆冰條件下,相比原控制參數(shù),更加精準的找到了最優(yōu)葉尖速比,可以挽回發(fā)電量30%以上。

圖4:葉片覆冰后發(fā)電量降低,通過算法改善后發(fā)電量回復

這樣的控制方法能否安全有效,很大程度上取決于是否能準確判斷葉片結冰狀態(tài)和程度。目前市場上已有的結冰檢測技術,要么是通過間接手段判斷葉片是否覆冰(如圖5所示葉片結冰傳感器),要么是通過振動模態(tài)頻率漂移來判斷,但這些技術的準確性均存在問題,尤其這些傳感器無法針對風機的氣動特性做出判斷和優(yōu)化控制。

而遠景的智能感知技術通過融合風機轉速、槳角、功率和振動等各方面信息,再結合風機葉片氣動預測模型,可綜合判斷葉片覆冰的狀態(tài)(如圖6所示),能在30分鐘之內判斷葉片是否結冰,并根據(jù)覆冰程度來啟動智能調整策略,優(yōu)化覆冰葉片的發(fā)電性能。值得說明的是,當智能感知技術發(fā)現(xiàn)葉片覆冰程度已經(jīng)影響到風機的安全了,就會主動停機來保障風機的安全。這樣,既能最大程度地挽回發(fā)電量,又保證了風機的安全運行。

圖5:LabkoTek結冰傳感器

圖6:葉片結冰快速檢測示意圖

到此,基本的結論是,針對葉片結冰問題,需要詳細考慮成本和收益的關系,不能盲目地要求增加葉片抗凍性投入,而要理性思考,算算經(jīng)濟賬。所以,智能控制手段就成為解決葉片結冰問題的有效方案。
 

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