采用“智能变体叶片”平稳化解深海浮式风机疲劳难题

随着全球对清洁能源需求的快速增长，深海风能开发正逐渐成为低碳转型的重要方向 。相比于陆地和近海风电，深海区域的风能资源更加丰富且稳定 。然而，由于深海无法建设固定式底座，高耸的巨型风机必须安装在漂浮式的平台上（即浮式海上风机，FWT）。在海洋环境中，风机不仅要承受瞬息万变的风力载荷，还要面对复杂的海浪冲击，这些都会严重威胁风机部件的运行寿命与安全性。

为了延长风机的使用寿命，传统的控制手段主要是“独立变桨控制（IPC）”，即通过机械驱动风机叶片转动角度来调节受力。但这种方式对叶片局部的高频波动响应较慢，且频繁转动庞大的叶片容易造成变桨机构的过早磨损。针对这一工程瓶颈，这篇研究借鉴直升机领域的微调技术，引入了“智能转子（Smart Rotor）”概念，通过在叶片尖端安装可以快速微调的“可变形后缘襟翼（DTEF）”，成功实现了对深海浮式风机全系统疲劳负荷的平稳消减。

“可变形后缘襟翼（DTEF）”的原理类似于现代客机机翼后侧的升降襟翼。研究团队通过改进气动-水动-伺服-弹性联合仿真代码，将这一微型构件精密嵌入到了国际通用的NREL 5兆瓦（MW）张力腿式（TLP）浮式风机模型中。

为了直观理解这一智能叶片的构造，论文首先展示了叶片剖面的气动控制原理。如图1(a)所示，团队在最容易受到气动波动干扰的叶片外侧尖端（约占叶片总半径的70%-90%区域），安装了长度为局部弦长10%的后缘襟翼。其偏转角度可以被平稳控制在±10°之间。图1(b)展示了襟翼偏转对NACA64618翼型升力特性的改变。当襟翼向下偏转时（+10 deg），整个升力曲线会平稳上移；反之向上偏转（-10 deg）时则会下移。通过这股灵动的局部微调力量，AI 控制器能够以极快的响应速度抹平风力带来的高频局部载荷脉动。

在海洋中，浮式风机之所以会产生严重的疲劳损伤，是因为入射的波动海风、规律拍击的海浪，会与风机叶片、塔筒以及浮式平台的固有振动模式产生共振与叠加。研究团队设计了一套自适应的闭环PID控制器，用来实时调控这三枚“微型羽翼”：

如图2(a)所示，系统首先采集各个叶片根部实时的挥舞向弯曲矩信号（M_y1, M_y2, M_y3）。通过反科尔曼变换（Inverse Coleman Transformation），将旋转坐标系下的信号转换为固定坐标系下的轮毂偏航与俯仰力矩。如图2(b)所示，经PID算法计算出最优的减振控制量后，再通过科尔曼正变换重新分配给每枚襟翼，精准下达偏转角度（φ₁, φ₂, φ₃）指令。这种自适应微调动作的底层物理逻辑打破了原本风、浪、叶片三者之间的“同步耦合关系”。通过智能改变气动攻角，人为增加了整个流固耦合系统的“气动阻尼”，从而让各种振动能量无法汇聚和滚雪球。

为测试这套智能变体叶片的真实效能，研究团队按照国际电工委员会（IEC）标准，模拟了复杂的正常湍流风况（NTM）与正常海况（NSS）。研究重点考察了风机在传统的低风速段（Zone II）、额定风速段以及高风速段（Zone III，如 22 m/s）的综合力学表现。测试结果表明，虽然减震机构只装在叶片上，但其带来的保护效应顺着整个传力路径延伸到了风机的各个核心部件：

图4的统计柱状图中可以看到，在各类风速下，叶片根部弯曲矩（M_y1）和塔顶低速轴的俯仰力矩（M_Lssy）的标准差（STD，代表波动剧烈程度）普遍实现了25-40%的平稳消减。得益于上部气动推力波动的平抑（Fig. 8），塔顶的俯仰力矩（M_Yawy）以及塔基的扭转力矩（M_Tbz）也同步获得了约20-25%的平稳降幅。平台自身的横摇（D_sway）和偏航摆动（β_yaw）同样得到了有效抑制。数据特别指出，在超过额定风速的22 m/s工况下（绿色三角数据点），智能襟翼的减载性能达到了峰值，风机的发电机功率（P_w）和转速波动平稳降低了12-24%，带来了更加平滑的电网输出质量。 通过雨流计数法与Miner疲劳损伤理论的进一步精确折算（DEL 指标），关键部件的损伤等效载荷整体下降了 11.8-18.3% 。

实证计算表明，由于襟翼在频繁微调过程中主动削减了一部分环境风力的过度冲击（这本质上降低了叶片全翼展方向上的有效气动攻角），浮式风机的年发电量（AEP）在仿真中轻微下降了约1.35%。但对于设计寿命长达25年的深海工程而言，用1.35%的微小电量折损，换取全系统主要核心钢结构25%以上的疲劳载荷消减、显着降低高昂的深海运维换件成本，在工程整体的经济账本上无疑是非常划算的。研究也客观指出，由于海浪直接拍击半潜平台的低频能量极强，新型叶片目前无法改善张力腿平台特有的低频纵荡（Surge）和纵摇（Pitch）非线性响应，这需要未来结合底部的系泊优化来共同协同解决。

作者简介：张明明，风能工程领域专家。曾任中国科学院工程热物理研究所研究员、博士生导师。现任哈尔滨工业大学（深圳）机电工程与自动化学院教授、绿色低碳能源创新技术研究所所长。长期从事风电叶片空气动力学、风电场及复杂地形条件下风力机相互作用与优化设计、风电场选址及控制等方向研究。

DOI：10.1016/j.renene.2018.11.079