王松岭,靳超然,刘 梅,吴正人,刘维维
(华北电力大学 a. 能源动力与机械工程学院; b. 经济与管理学院,河北保定071003)
风力机运行对近地层风速及湍动能影响的研究
王松岭a,靳超然b,刘梅b,吴正人a,刘维维a
(华北电力大学 a. 能源动力与机械工程学院; b. 经济与管理学院,河北保定071003)
摘要:为研究风力机运行对大气边界层的潜在影响,采用GAMBIT软件建立风力机及风场模型,应用UDF技术加载边界层速度分布函数作为流场入口边界条件,基于尾流特性及湍流理论,应用FLUENT软件对单台风力机运行对大气边界层底部近地层的影响进行模拟,通过分析风力机下游流场的特点来探索风力机对大气边界层内的速度及湍动能的影响,以期分析边界层的变化情况。结果表明,风力机的运行使边界层内风速、湍动能均发生较大变化,这将进一步影响边界层某些参数,进而可能改变风电场周边的环境气候。
关键词:大气边界层;风力机;风速;湍动能;数值模拟
中图分类号:TK811
文献标识码:A
DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.10.013
收稿日期:2015-06-12。
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(2015MS114)。
作者简介:王松岭(1954-),男,教授,博士生导师,研究方向为热力设备及大型回转机械安全、经济运行,流体动力学理论及应用,E-mail:hdwangsl@163.com。
Abstract:For the study of the potential influence of the wind turbine to the fluid flow in the atmospheric boundary layer, Gambit software was chosen to build the horizontal axis wind turbine and the whole flow field, the velocity distribution function of the boundary layer was loaded by the UDF as the inlet boundary condition. Based on the wake model, combined the turbulence theory, Fluent software was used to simulate the fluid flow in the bottom of the atmospheric boundary layer caused by the single wind turbine. By analyzing the characteristics of the downstream flow of the turbine, the paper explores the effect of the wind turbine to the velocity and the turbulent kinetic energy in the atmospheric boundary layer, then analyzes the changes of the atmospheric boundary layer in the field. The result shows that the wind turbine makes velocity and turbulent kinetic energy change obviously, which may influence some parameters of the boundary layer, and change the environment even the migration of pollutants around the wind farm.
Keywords:atmospheric boundary layer; wind turbine; wind speed; turbulent kinetic energy; numerical simulation
0引言
风力发电是可再生能源中最具规模化开发条件的发电技术之一,作为清洁能源,其是解决能源短缺、能源安全和环境问题(污染问题、碳排放等)的有力手段之一。但是,风电场的运行截取了正常参与大气循环的气流,改变自然循环,风力机吸收风的动能后使边界层内的湍流强度增高,风速降低。而大气边界层内湍流引起的各种物理量的交换和输送会改变局地能量分布和水汽交换,使风速、温度等发生变化,进而改变某些环境物理参数[1],所以开展风力机对边界层的研究对风电场周边边界层的影响有着重要意义。文献[2]通过模拟实验研究不同大气稳定度条件下风电场对地表气温的影响。胡菊[3]利用区域气候模式研究了风电场建设30年后大气边界层内温度及湿度的变化特征。Porte-Agel[4]应用大涡模拟对风电场对当地气象潜在影响研究提供了大量证明,提出风电场对气象的影响与风力机降低当地风速、加强竖直方向上的动量、热量、湿度的混合是密不可分的。Wang[5]利用CCM3模型、Maria[6]利用旋转叶片动量理论,研究结果均证明:大型风电场会对电场周边区域、乃至全球的环境和气候的影响是不容忽略的。文献[7,8]采用风洞实验分别来研究风电场区域内的通量传输和边界层湍流及表面粗糙度对尾流的影响。本文应用计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)进行相应的模拟计算。CFD通常用于风力机的尾流流场分析[9~10]及气动性能模拟等[11~12],但是通过CFD将两者结合,研究风力机运行对大气边界层影响的文献较少。本文采用FLUENT对单台风力机周围的流场进行数值模拟,对风力机所引起的流场变化进行研究,以此分析风力机对周围大气边界层的影响情况,同时为能源与环境之间的关系提供一定的指导作用。
1计算模型及网格处理
利用叶素-动量理论在GAMBIT中建立1.2 MW风力机叶轮模型,模型如图1所示。
图1 风力机叶轮模型
旋转流场是包含叶片在内的扁圆盘,整体流场区域是包含扁圆盘在内的整个流场,将其简化为长方体状,模型长宽高分别为1 200 m,300 m,300 m。风力机位于入口后180 m处,即相当于3d处,d为风轮直径,来流到达此处时已充分发展,整体流场模型如图2所示。
图2 整体流场区域尺寸
对模型进行网格划分,通过调试340万、418万、580万三套网格划分方案,对其进行网格无关性验证,以轮毂中心线上的湍动能变化为参考,发现两种较多网格数量模型的计算结果与网格数量最少的模型的计算结果差别较大,而两种较细网格的计算结果近似一致。因此最终选用中间网格即418万的网格模型进行计算。
进口:为速度入口边界条件。采用边界层指数方程[13]:
(1)
式中:U0为Z0高度处的风速;Z0为参考高度;UZ为Z高度处的风速,Z为任意高度;a为地面粗糙度系数。针对A类地貌(沙漠、海岛、湖岸、海岸、开阔水面等)进行模拟,取U0为10,Z0为10,a为0.16,应用UDF(user-defined function,用户自定义函数)编译中性状态时A类地貌对应的风速廓线。
出口:边界条件为outflow;
叶片及轮毂:旋转固体壁面wall;
流场底面:无滑移边界条件wall,A类大气边界层所对应的地面粗糙高度为0.01 m;
流场顶面及侧面:对称边界条件,即symmetry。
风力机周围流体随着叶片及轮毂共同以19.27 r/min的转速旋转,将模型简化为三维稳态不可压缩流动,流动过程与外界无换热。采用SST k-w紊流模型,基于定常雷诺时均N-S方程进行数值模拟。速度与压力之间的耦合采用SIMPLIC算法,对流项差分格式采用二阶迎风格式,连续方程的无量纲残差及所有变量降到10-3以下计为收敛。
2计算结果与分析
大气边界层是地球与大气之间进行物质和能量交换的桥梁,大气边界层靠近地面,其主要特点是运动的湍流特性,湍流交换决定了边界层内各种变量的分布及变化,所以针对风力机对边界层的影响,从速度和湍动能两个方面来分析。
气流经过旋转的风力机后,由于风力机的存在,对来流有阻碍作用,因此下游流场发生很大变化,位于风轮后不同距离处的速度随高度的变化的具体数据如表1所示。
表1 风力机下游不同截面不同高度处的风速 m/s
从表1可以看出,在相同高度处,40 m,60 m处的速度均随距离的增加而增加,其他高度处的速度分布与距离远近无明显规律。风力机下游中,距离风力机同一位置处,除2d外,其他处的速度大体上随高度的增加而增加,具体速度分布云图如图3所示。
图3 不同截面上的速度云图
位于风轮后不同距离处的XY平面的速度分布云图如图3所示。从图3中可以更加直观地看出,流体经过风力机后将使边界层内速度分布发生变化。近风轮部分很明显地看到经过叶轮之后风速的衰减情况,而后随着流体向下游流动,尾流逐渐扩散到周围区域,下游的速度分布发生很大变化,但是下游速度的变化速率随距离增加逐渐趋于平缓,且在远尾流区域,依然在竖直方向可以看到有明显的速度分层现象,尾迹作用依旧很明显,在达到17倍直径后即流场出口处,速度分布情况依旧与来流速度分布存在差别。
湍流动能(Turbulent Kinetic Energy)是微气象学中的一个重要变量,是湍流强度的度量,关系到边界层内各种通量的输送和重新分配,在大气的能量平衡中起重要作用。由于风力机的运行在尾迹中产生湍流,搅动了气流,进而增强了对边界层的扰动作用,风力机下游不同距离处的湍动能数据如表2所示。
表2 风力机下游不同高度处的湍动能 m2/s2
从表2中可以看出距离风力机不同距离处的湍动能沿竖直方向的分布情况。湍动能的具体变化情况如图4所示。
图4 不同截面上的湍动能云图
首先,在同一高度处,湍动能随着下游距离的增大无一例外的均呈现减小的趋势。但是在距离风力机相同距离处,湍动能沿竖直方向的分布却略有不同:在近尾流区域,湍动能由地面先减小,直至达到叶轮底部,然后逐渐增大直至轮毂处,随后逐渐减小直至叶轮顶部,最后略微增大后基本不再变化。而在远尾流区域,湍动能由地面先减小直至叶轮底部,而后缓慢增加直至叶轮顶部偏上部位后几乎不再变化。
3结论
(1)对速度的影响:近风轮处、轮毂高度处的轴向速度衰减最快,随着尾流向下游流动,流体逐渐向周围扩散,速度逐渐缓慢增加,但速度增加的速率逐渐变缓,且尾迹范围逐渐扩大,但在下游距离风轮17d的位置处速度仍未恢复到原来状态。
(2)对湍动能的影响:近尾迹区域,由于风力机旋转的扰动作用,由地面至高空,湍动能呈现出先减小,后增大,再减小再增大的趋势;下游较远距离处,湍动能则先减小后增大;但随着向下游的延伸,湍动能逐渐降低且变化速率也逐渐降低。
(3)本文通过数值模拟,利用流体力学软件把风力机运行与大气边界层流动之间相互联系起来,可以用于研究风力机尾流流动,还可以预测风电场对当地环境的影响等方面,且对于日后研究能源的利用与环境之间的关系有一定的作用。
参考文献:
[1]赵宗慈,罗勇,江滢.风电场对气候变化影响研究进展[J].气候变化研究进展,2011,7(6):400-406.
[2]Baidya R S,Traiteur J J.Impacts of wind farms on surface air temperatures[J].Proceedings of the National Academy of the Sciences of the United States of America,2010,107(42):17899-17904.
[3]胡菊.大型风电场建设对区域气候影响的数值模拟研究[D].兰州:兰州大学,2012.
[4]Porté-Agel F,Wu Y T,Lu H,et al.Large-eddy simulation of atmospheric boundary layer flow through wind turbines and wind farms[J].Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics,2011,99(4):154-168.
[5]Wang C,Prinn R G.Potential climatic impacts and reliability of very large-scale wind farms[J].Atmospheric Chemistry and Physics,2010,10(4):2053-2061.
[6]Maria M R V S,Jacobson M Z.Investigating the effect of large wind farms on energy in the atmosphere[J].Energies,2009,2(4):816-838.
[7]Zhang W,Markfort C D,Porté-Agel F.Experimental study of the impact of large-scale wind farms on land-atmosphere exchanges[J].Environmental Research Letters,2013,8(1): 3865-3879.
[8]Chamorro L P,Porté-Agel F.A wind-tunnel investigation of wind-turbine wakes:boundary-layer turbulence effects[J].Boundary-Layer Meteorology,2008,132(1):129-149.
[9]贾瑞博,汪建文. 小翼对水平风力机流场特性的改变[J]. 华北电力大学学报,2010,37(5):83-87.
[10]郭静婷.用CFD方法模拟计算风力机尾流的研究[J].可再生能源,2010,28(4):43-45.
[11]祝贺,徐建源,腾云,等.风力机风轮气动性能三维流场数值模拟[J].中国电机工程学报,2010,30(17):85-90.
[12]张礼达,陈荣盛,张彦南,等. 风力机风轮叶片振动特性分析[J]. 电力科学与工程,2009,25(11):24-27.
[13]张镇.风电场中风力机尾流模拟研究[D].北京:华北电力大学,2012.
Numerical Study on the Influence of Wind Turbine on Wind Speed and Turbulent Kinetic Energy in Surface Layer
Wang Songlinga,Jin Chaorana,Liu Meib,Wu Zhengrena,Liu Weiweia(a.School of Energy Power and Mechanical Engineering; b.School of Economics and Management, North China Electric Power University, Baoding 071003, China)