風(fēng)速計(jì)安裝間距對(duì)其測(cè)量偏差的影響研究

袁帶英

（四川建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院交通與市政工程系，四川德陽(yáng) 618000）

眾所周知，風(fēng)速的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率的輸出，而風(fēng)速數(shù)據(jù)直接從位于機(jī)艙頂部的風(fēng)速計(jì)獲取[1]，為保證風(fēng)速數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組氣象架的同一高度處水平安裝2個(gè)風(fēng)速計(jì)，機(jī)組在運(yùn)行過(guò)程中，控制系統(tǒng)同時(shí)讀取2個(gè)風(fēng)速計(jì)的數(shù)據(jù)，然后取其均值來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組的控制，同時(shí)控制系統(tǒng)也將獲取的風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差檢查，檢查算法如下：

vi為某時(shí)刻第一個(gè)風(fēng)速計(jì)測(cè)量值，m/s；v′i為某時(shí)刻第二個(gè)風(fēng)速計(jì)測(cè)量值，m/s。

xi為某時(shí)刻2個(gè)風(fēng)速計(jì)測(cè)量值的偏差值，m/s，xi=vi-v′i，其均方根為：

要求xrms<0.5 m/s

本文以某風(fēng)場(chǎng)四臺(tái)1.5 MW風(fēng)機(jī)（A號(hào)、B號(hào)、C號(hào)、D號(hào)）作為研究對(duì)象，選取2012-02-21和2012-02-22所采集的風(fēng)速數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行研究，風(fēng)速計(jì)在中風(fēng)速段（8~16 m/s）和大風(fēng)速段（16~25 m/s）某10 min（600 s）內(nèi)偏差值，如圖1所示。

由表1可知，任意一臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組上的2個(gè)風(fēng)速計(jì)，在風(fēng)速較小時(shí)偏差較小，均在設(shè)計(jì)要求范圍內(nèi)；當(dāng)風(fēng)速大于8 m/s時(shí)，其偏差較大，均超出設(shè)計(jì)要求范圍。這說(shuō)明風(fēng)速計(jì)均工作正常，不存在一對(duì)風(fēng)速計(jì)中其中一個(gè)損壞的原因，這就排除了風(fēng)速計(jì)質(zhì)量問(wèn)題。

基于上述問(wèn)題，本文從風(fēng)速計(jì)自身與風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的角度進(jìn)行分析，分析均認(rèn)為風(fēng)速計(jì)能夠正常工作。

1 風(fēng)速計(jì)

該風(fēng)場(chǎng)所使用的測(cè)風(fēng)儀器為風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)，測(cè)量精度為±0.5 m/s或測(cè)量值的±2%。

圖1 4臺(tái)風(fēng)機(jī)某10 min（600 s）內(nèi)偏差值離散點(diǎn)Fig.1 Discrete points of deviation for 4 wind turbines in an interval of 10 min（600 s）

風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)是最常用、使用歷史最長(zhǎng)的一種。它成本較低，使用方便，但也存在著不少問(wèn)題，如由它本身的動(dòng)力特性所決定的過(guò)高效應(yīng)，以及儀器支架和安裝支架對(duì)測(cè)量精度的影響等，這些問(wèn)題在氣候?qū)W研究和應(yīng)用中并不嚴(yán)重，風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)測(cè)風(fēng)誤差一直是研究風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)的學(xué)者所關(guān)注的焦點(diǎn)。在各種誤差中，最早為人們所認(rèn)識(shí)的是風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)的“過(guò)高效應(yīng)”，又稱為u-error，來(lái)源于旋轉(zhuǎn)式風(fēng)速計(jì)本身的非線性:風(fēng)速增大時(shí)比在風(fēng)速減小時(shí)響應(yīng)更快，造成平均風(fēng)速測(cè)量值偏大。除了由風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)本身和風(fēng)場(chǎng)條件引起的誤差外，還有由測(cè)量條件引起的誤差。如風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)架設(shè)鐵塔結(jié)構(gòu)對(duì)測(cè)風(fēng)的影響等[2]。

表1 4臺(tái)風(fēng)機(jī)風(fēng)速計(jì)偏差（均方根）統(tǒng)計(jì)表（任取10 min統(tǒng)計(jì)）Tab.1 Anemometer deviation（rms）statistics for 4 wind turbines（statistics in any interval of 10 min）

由此可知，風(fēng)杯風(fēng)速計(jì)自身的測(cè)量誤差較大，為提高測(cè)量精度，目前，大多數(shù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組配備的是超聲波風(fēng)速風(fēng)向儀，以提高測(cè)量風(fēng)速的精度及傳輸數(shù)據(jù)的速度[3-5]。

2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉根湍流

多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，湍流的發(fā)生與小尺度漩渦的形成和發(fā)展有關(guān)。其產(chǎn)生的原因?yàn)椋焊鶕?jù)流動(dòng)穩(wěn)定性理論，當(dāng)雷諾數(shù)超過(guò)某個(gè)值時(shí)，層流是不穩(wěn)定的。在管壁面近處，隨機(jī)地出現(xiàn)一些U形渦環(huán)，這些渦環(huán)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不斷變形、扭曲、破裂。當(dāng)渦環(huán)破裂時(shí)，壁面附近的流體一陣陣地噴射進(jìn)入主流區(qū)，稱為噴射運(yùn)動(dòng)；而主流區(qū)的流體也侵入壁面區(qū)，發(fā)生所謂掃掠運(yùn)動(dòng)。這種垂直于壁面的運(yùn)動(dòng)使得更多的渦環(huán)、漩渦不斷產(chǎn)生。

另一方面，固體壁面總是粗糙不平的，在粗糙元的尖角處也不斷地出現(xiàn)漩渦[6]。漩渦形成之后就會(huì)瀉入下游，在向下游運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中，漩渦是繼續(xù)加強(qiáng)還是逐漸衰減，這與流體受到的慣性力及粘性力的大小有關(guān)。如果慣性力大于黏性力，則漩渦不斷加強(qiáng)，數(shù)量不斷增多，流態(tài)表現(xiàn)為湍流。如果慣性力小于粘性力，則漩渦不斷衰減直至消失，流態(tài)表現(xiàn)為層流。正因?yàn)槿绱?，表征慣性力與黏性力比值的雷諾數(shù)就成了判別流態(tài)的特征參數(shù)[7]。

雷諾數(shù)的定義

式（2）中，d為圓柱體直徑；U為來(lái)流速度（輪轂中心高度的年平均風(fēng)速7.72 m/s）；v是流體黏度（該風(fēng)場(chǎng)氣溫約20℃空氣的運(yùn)動(dòng)黏度v=15×10-6m2/s，考慮風(fēng)場(chǎng)溫度較城區(qū)溫度低，空氣的運(yùn)動(dòng)黏度按10℃選取，空氣的運(yùn)動(dòng)粘度v=14.1×10-6m2/s）。

當(dāng)氣流流經(jīng)近似圓柱形葉根時(shí)，葉根附近的繞流與繞流的雷諾數(shù)有關(guān)，由于葉根圓柱直徑d、氣流粘度v均為定值，所以葉根附近繞流的雷諾數(shù)只與風(fēng)速有關(guān)。風(fēng)速計(jì)所采集到的某時(shí)段平均風(fēng)速數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 4臺(tái)風(fēng)機(jī)風(fēng)速（10 min平均值）統(tǒng)計(jì)表Tab.2 Wind speed statistics for 4 wind turbines（10 min average）

通過(guò)計(jì)算可知葉根后部繞流的雷諾數(shù)Re如表3所示。

表3 4臺(tái)風(fēng)機(jī)雷諾數(shù)（平均值）統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Re（average）statistics for 4 wind turbines

由表3可知，葉根后部繞流的分離點(diǎn)均在下游面（如圖1所示），分離區(qū)比較小，且分離區(qū)由風(fēng)速段（0～8 m/s）到風(fēng)速段（16～25 m/s）逐漸變窄。

在葉片旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，葉片后部由于邊界層的分離形成的分離區(qū)（回流區(qū)或尾流區(qū)）相對(duì)較小[6]，（分離區(qū)將產(chǎn)生許多大大小小的漩渦，流體質(zhì)點(diǎn)互相混摻），而分離區(qū)外部的區(qū)域的流體流向及速度梯度趨勢(shì)均與葉片前部一致，因此，葉片的旋轉(zhuǎn)造成，葉片后部的下游面內(nèi)氣流的湍流出現(xiàn)交替變化。

葉片旋轉(zhuǎn)到垂直位置即氣象架前端時(shí)，氣流在流經(jīng)葉根后在葉根后方形成湍流，如圖2所示。

圖2 葉根后部湍流示意圖Fig.2 diagram of the turbulence rear blade root

由于機(jī)艙罩殼氣象架上的風(fēng)杯式風(fēng)速計(jì)間隔約1 m，（如圖3所示）。

圖3 兩風(fēng)速計(jì)安裝位置示意圖Fig.3 diagram of installation locations for two anemometers

由表3可知，葉片后部氣流的分離區(qū)（湍流影響區(qū)）較小，并且隨風(fēng)速的增大變得更加狹窄?？紤]湍流影響區(qū)時(shí)，當(dāng)風(fēng)速在0～8 m/s范圍，葉根后部湍流范圍最寬，兩個(gè)風(fēng)速計(jì)均在該湍流的影響區(qū)內(nèi)；當(dāng)風(fēng)速在8～16 m/s范圍，葉根后部湍流范圍變窄，兩個(gè)風(fēng)速計(jì)可能不同時(shí)在該湍流的影響區(qū)內(nèi)；當(dāng)風(fēng)速在16～25 m/s范圍，葉根后部湍流范圍最窄，兩個(gè)風(fēng)速計(jì)不同時(shí)在該湍流的影響區(qū)內(nèi)；隨著風(fēng)輪的轉(zhuǎn)動(dòng)，風(fēng)輪葉片每次轉(zhuǎn)過(guò)機(jī)艙罩殼頂部區(qū)域，都將導(dǎo)致相隔較遠(yuǎn)的兩個(gè)風(fēng)速計(jì)不能很快同時(shí)進(jìn)入相同的流體狀態(tài)，從而產(chǎn)生讀數(shù)偏差較大，若兩個(gè)風(fēng)速計(jì)能夠很快的同時(shí)進(jìn)入或脫離湍流的影響區(qū)域，則兩風(fēng)速計(jì)讀數(shù)偏差值較小，若兩個(gè)風(fēng)速計(jì)不能同時(shí)進(jìn)入或脫離湍流的影響區(qū)域，則風(fēng)速計(jì)讀數(shù)偏差值較大。同時(shí)，風(fēng)速計(jì)在湍流影響區(qū)內(nèi)和在非湍流影響區(qū)所測(cè)量的風(fēng)速值也不相同。

3 風(fēng)速相關(guān)性分析

通常把風(fēng)的作用分為平均風(fēng)和脈動(dòng)風(fēng)兩部分。平均風(fēng)周期遠(yuǎn)高于一般結(jié)構(gòu)的自振周期，作用性質(zhì)相當(dāng)于靜力，脈動(dòng)風(fēng)反映了大氣邊界層的紊亂性和隨機(jī)性，其強(qiáng)度隨機(jī)變化。在實(shí)踐中一般將脈動(dòng)風(fēng)近似為各態(tài)歷經(jīng)過(guò)程，這樣可以方便地得到其概率特性參數(shù)，如風(fēng)速譜和空間相關(guān)性等[8-9]。

脈動(dòng)風(fēng)是一種隨機(jī)過(guò)程，具有紊亂性和隨機(jī)性的特點(diǎn)，其大小和強(qiáng)度隨機(jī)變化[10-11]。在紊流風(fēng)場(chǎng)中，各點(diǎn)的風(fēng)速和風(fēng)向不可能是完全同步，甚至是可能完全不相關(guān)，這也就是脈動(dòng)風(fēng)的空間相關(guān)性。脈動(dòng)風(fēng)在不同時(shí)空點(diǎn)上的相關(guān)程度可以分別在時(shí)域中用相關(guān)函數(shù)和頻域中用相干函數(shù)進(jìn)行描述[6]。

圖4和5圖分別給出了某地區(qū)不同高度處實(shí)測(cè)的縱向脈動(dòng)風(fēng)速的自相關(guān)系數(shù)和互相關(guān)系數(shù)。

圖中ρμ′μ′（τ）：自相關(guān)系數(shù)，ρμ′μ′（z1，z2，τ）：互相關(guān)系數(shù)，τ：時(shí)間增量。

圖4 不同高度處縱向脈動(dòng)風(fēng)速的自相關(guān)系數(shù)Fig.4 Autocorrelation coefficient of the longitudinal fluctuating wind speed at different heights

圖5 不同高度處縱向脈動(dòng)風(fēng)速的豎向互相關(guān)系數(shù)Fig.5 Vertical cross-correlation coefficient of the longitudinal fluctuating wind speed at different heights

圖4顯示，縱向脈動(dòng)風(fēng)速的自相關(guān)系數(shù)隨時(shí)間滯后的增加而呈指數(shù)衰減。圖5顯示，縱向脈動(dòng)風(fēng)速的豎向互相關(guān)系數(shù)隨著豎向間距的增大而逐漸減小。一般而言，脈動(dòng)風(fēng)速的自相關(guān)性和互相關(guān)性均與平均風(fēng)速大小、空間兩點(diǎn)間距、離地高度、地表面粗糙長(zhǎng)度和風(fēng)結(jié)構(gòu)等因素有關(guān)，平均風(fēng)速越大，離地高度越高，自相關(guān)性越好，地表面粗糙長(zhǎng)度越大，自相關(guān)性越差。隨著空間兩點(diǎn)間距的增大，互相關(guān)性變差[6]。

風(fēng)速相關(guān)性系數(shù)隨測(cè)點(diǎn)距離的增加而減小。特別是在臺(tái)風(fēng)氣候中，相關(guān)性系數(shù)隨測(cè)點(diǎn)距離的增加減小迅速[12]。

4 解決辦法

為了盡量減少葉根后部湍流以及測(cè)量點(diǎn)距離對(duì)風(fēng)速計(jì)測(cè)量偏差的影響，在綜合考慮風(fēng)速計(jì)外形尺寸、安裝空間要求以及不影響其正常工作的基礎(chǔ)上，將風(fēng)速計(jì)的安裝位置調(diào)整為：兩個(gè)風(fēng)速計(jì)安裝在氣象架同側(cè)，且間距由1000 mm縮短至250 mm，具體方案如圖6所示。

圖6 改造后得風(fēng)速計(jì)安裝位置示意圖Fig.6 diagram of the anemometer installation locations after modificaiton

表4是四臺(tái)風(fēng)機(jī)（A號(hào)、B號(hào)、C號(hào)、D號(hào)）在風(fēng)速計(jì)安裝間距改造后，某10 min內(nèi)偏差值統(tǒng)計(jì)。

經(jīng)風(fēng)場(chǎng)實(shí)際檢驗(yàn)，運(yùn)行效果良好，兩風(fēng)速計(jì)測(cè)量結(jié)果偏差大大降低，測(cè)量結(jié)果準(zhǔn)確性明顯提高。

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)流體力學(xué)的分析可知，葉根對(duì)來(lái)流風(fēng)具有一定的擾動(dòng)作用，當(dāng)風(fēng)吹過(guò)葉根時(shí)，在其后方的區(qū)域產(chǎn)生湍流，且這個(gè)湍流的影響區(qū)隨風(fēng)速的大小而變化。位于葉根后面、機(jī)艙頂上且相距一定距離的兩風(fēng)速計(jì)受到湍流影響，其測(cè)量結(jié)果偏差較大。風(fēng)速具有空間相關(guān)性，其相關(guān)性隨測(cè)點(diǎn)距離的增加而減小，即兩風(fēng)速計(jì)的安裝距離越大，測(cè)量結(jié)果偏差也越大。因此，縮短兩風(fēng)速計(jì)間的安裝間距，可使兩風(fēng)速計(jì)能以較快速度同時(shí)處于相同的流體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中，降低不同流體狀態(tài)對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，同時(shí)可提高兩測(cè)點(diǎn)間風(fēng)速的空間相關(guān)性，從而降低測(cè)量結(jié)果間的偏差，為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組提供更加準(zhǔn)確的參考風(fēng)速，提高機(jī)組的運(yùn)行效率。

表4 改造后4臺(tái)風(fēng)機(jī)風(fēng)速計(jì)偏差統(tǒng)計(jì)表（任取10 min均方根統(tǒng)計(jì)）Tab.4 Anemometer deviation statistics of 4 wind turbines after modification（based on the rms statistics of any interval of 10 min）

[1] 陳虎，孟克其勞，馬建光.基于MATLAB的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組建模和仿真研究[J].節(jié)能技術(shù)，2012，30（1）：24-28.CHEN Hu，MENG Keqilao，MA Jian-guang.The modeling and simulation study of wind turbine based on MATLAB[J].Energy Conservation Technology，2012，30（1）：24-28（in Chinese）.

[2] 趙吳鵬，王彪.傳動(dòng)鏈模型對(duì)風(fēng)機(jī)低電壓穿越能力的影響[J].節(jié)能技術(shù)，2012，30（4）：335-352.ZHAO Wu-peng，WANG Biao.Drive-train model for wind turbine LVRT capability influence[J].Energy Conservation Technology，2012，30（2）:335-352（in Chinese）.

[3] 楊建安，李健，徐志強(qiáng)，等.基于互補(bǔ)濾波器的大型定轉(zhuǎn)速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組有效風(fēng)速信號(hào)測(cè)量方法[J].陜西電力，2011（11）:22-25.YANG Jian-an，LI Jian，XU Zhi-qiang，et al.Probe into the measurement method of effective wind speed signal for fixed-speed wind turbines based on complementary filters[J].Shaanxi Electric Power，2011（11）:22-25（in Chinese）.

[4] 謝建華，汪萍萍，張煥宇.風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)的插補(bǔ)和修正[J].能源工程，2010（6）:35-37.XIE Jian-hua， WANG Ping-ping， ZHANG Huan-yu.Interpolation and correction of anemometric data on wind power plant[J].Energy Engineering，2010（6）:35-37（in Chinese）.

[5] 劉軍濤，吉超盈.基于BP-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速短期預(yù)報(bào)技術(shù)研究[J].西北水電，2013（4）:81-84.LIU Jun-tao，JI Chao-ying.Study on BP-neural-networkbased technology for short-term forecast of wind speed[J].Northwest Hydropower，2013（4）:81-84（in Chinese）.

[6] 賀德馨.風(fēng)工程與工業(yè)空氣動(dòng)力學(xué)[M].北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2006（1）.

[7] 禹華謙主編.工程流體力學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2004.

[8] 王晨光，龔光彩，蘇歡.分布式光伏發(fā)電與冷熱源耦合系統(tǒng)探討[J].節(jié)能技術(shù)，2012，30（2）:145-150.WANG Chen-guang，GONG Guang-cai，SU Huan.A coupled system of distributed PV and cold&heat sources[J].Energy Conservation Technology，2012，30（2）:145-150（in Chinese）.

[9] 高勝利，馮文秀，申強(qiáng)，等.風(fēng)光互補(bǔ)逆變器控制方法的研究與仿真[J].節(jié)能技術(shù)，2012，30（5）：405-410.GAO Sheng-li，F(xiàn)ENG Wen-xiu，SHEN Qiang，et al.The research and simulation of wind and solar inverter control method[J].Energy Conservation Technology，2012，30（5）：405-410（in Chinese）.

[10]孫巖，林剛，鄭崇偉，等.1951～2010年沈陽(yáng)地區(qū)風(fēng)速及風(fēng)能資源特征分析[J].節(jié)能，2013（1）:7-9.SUN Yan，LIN Gang，ZHENG Chong-wei，et al.Wind speed and wind resource characteristics analysis from 1951 to 2010 in Shenyang[J].Energy Conservation，2013（1）:7-9（in Chinese）.

[11]曹娜，于群，戴慧珠.計(jì)及隨機(jī)波動(dòng)風(fēng)速、風(fēng)向的風(fēng)電場(chǎng)建模方法研究[J].電網(wǎng)與清潔能源，2013（4）:85-90.CAO Na，YU Qun，DAI Hui-zhu.A study on wind farm modeling method with the stochastic volatility of wind velocity and wind direction considered[J].Power System and Clean Energy，2013（4）:85-90（in Chinese）.

[12]TORIUMI R，KATSUCHI H，F(xiàn)URUYA N.A study on spatial correlation of natural wind[J].Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，87（2000）:203-216.