风力发电技术-廖明夫
风力发电机组塔筒涡致横振研究
风力发电机组塔筒涡致横振研究董占琢;廖晖【摘要】文章应用计算流体力学(CFD)及有限元数值分析方法分析了FD82E型2MW抗台风机组的塔筒横向振动问题.根据雷诺相似准则,通过CFD方法研究了涡激振动产生的升、阻力系数及其频率同雷诺数的关系.运用有限元方法计算了塔筒的模态,分析了塔筒在涡激振动下的谐响应,并校核了激振力导致共振时塔筒结构的安全性.对机组吊装的风速条件进行论证分析,为现场吊装提供理论依据.【期刊名称】《东方汽轮机》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】9页(P4-11,19)【关键词】涡激振动;CFD计算;模态;谐响应;吊装风速【作者】董占琢;廖晖【作者单位】东方汽轮机有限公司,四川德阳,618000;东方汽轮机有限公司,四川德阳,618000【正文语种】中文0 引言高耸结构横风向振动的机理较为复杂，影响因素很多，在工程结构中较为常见且机理相对清楚的横向风振内容包括：涡激振动[1]、驰振[2]、颤振[3]。
本文所研究的塔筒横截面为规则圆形，不存在攻角问题，风绕流塔筒时不会发生驰振和颤振，主要是由卡门涡街的漩涡发放引起的垂直于来流方向的涡激振动。
风绕流塔筒产生的卡门涡街以及升阻力方向如图1所示。
图1 卡门涡街与升阻力方向1 塔筒涡激振动CFD计算1.1 雷诺相似准则风绕塔筒的流动主要受粘性力、压力和惯性力的作用。
从力学相似的观点看，若两个流场在对应点作用的同种力方向相同、大小成同一比例，则满足动力相似。
在几何相似的前提下，两个流动只要在对应点满足代表粘性力与惯性力比值的雷诺数相等，则表示压力与惯性力之比的欧拉准则必然相等，因此风绕流塔筒满足雷诺相似条件。
只需给出不同雷诺数下的力系数的大小即可表示不同直径、不同风速下的受力。
1.2 二维圆形CFD计算圆柱绕流问题是典型的钝体大分离问题，本文采用SST湍流模型进行计算。
1.2.1 计算网格采用图2所示的计算网格。
计算域大小为10D×20D，计算网格总数34302。
风力发电 人才为本-董礼
风电发展，人才为本---中国风电人才培养研讨会纪实西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所董礼近年来，我国风电发展迅速，已成为全球第二大风电市场。
在快速发展过程中，风电人才短缺的问题也逐步暴露出来，正在成为阻碍我国风电健康、持续发展的“瓶颈”。
要实现风电2020年的远景发展目标，人才培养、特别是高端人才培养是风电行业面临的长期任务。
2010年北京风能大会期间，由中国西北工业大学、德国InWEnt基金会与中国可再生能源规模化项目办公室共同组织了“中国风电人才培养研讨会”，中国风能协会理事长贺德馨、中国资源综合利用协会可再生能源专业委员会主任朱俊生、中国农业机械协会风能设备分会秘书长祁和生、金风科技股份有限公司董事长武钢、华锐风电科技股份有限公司董事长韩俊良、中复集团总经理张定金等100多位风电行业的专家、企业领导、技术骨干参加了研讨会，研讨会由西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所所长廖明夫教授主持。
研讨会会场人才培养提高国际竞争力刚刚从德国归来的7名学员在会上分别报告了她们参加第二届“中德国际领导能力培训”一年期风电人才培养计划的学习、生活、经历和感受。
该计划是由中国西北工业大学与德国InWEnt基金会共同实施，旨在为我国风电行业培养技术骨干和后备领袖。
来自金风科技的李力副总经理代表培训组做了“人才培养提高国际竞争力”的报告，系统地介绍了此次长期培训的内容和收获。
李力女士感言，从西工大的风电基础知识培训到在德国的德语系统学习，从国际领导能力课程到专业实习，整个培训过程收获的不仅仅是知识和技能，更重要的是开阔了视野，提升了组织管理能力，增强了参与国际活动的能动性，锻炼了跨文化交流的新思维。
来自风能协会的王永丽、中复集团的黄艳玲、辉腾锡勒风电场的袁欣、中水珠江规划勘探设计院的朱凤霞、西工大的郑秀芳分别介绍了培训及实习中自己的感受和收获。
她们的报告受到与会者赞许。
大家达成共识，应加强国际合作，通过产、学、研结合，实施人才培养战略，提高国际竞争力。
转子特性参数的预估和临界响应的预报
转子特性参数的预估和临界响应的预报
廖明夫;蒲秋洪;钟志才
【期刊名称】《航空动力学报》
【年(卷),期】2003(18)3
【摘要】建立了转于系统临界转速和阻尼比的估计方法。
利用转子升速至80％～90％的临界转速之前的数据就可估计出转子的临界转速和阻尼比,而无须使转子越过临界转速。
由此可避免转子过临界时的剧烈振动。
本文还给出了转子在临界转速处的不平衡响应的预报方法。
实验结果表明,本文建立的方法是有效的。
【总页数】6页(P367-372)
【关键词】转子;临界转速;阻尼比;临界响应;不平衡响应;航空发动机
【作者】廖明夫;蒲秋洪;钟志才
【作者单位】西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所;中国燃气涡轮研究院【正文语种】中文
【中图分类】V231.96
【相关文献】
1.气体静压轴承-转子系统临界转速预估方法研究 [J], 马文琦;朱軻峰;黄鑫
2.转子系统穿越临界转速瞬态响应的振幅特性分析 [J], 丁鸿昌;吕楠;樊玉华
3.转子各参数对鱼雷涡轮机启动过程响应特性的影响 [J], 张盼盼;宋文;史小锋;伊寅
4.转子各参数对鱼雷涡轮机启动过程响应特性的影响 [J], 张盼盼;宋文;史小锋;伊
寅
5.裂纹转子过亚临界转速瞬态响应特性 [J], 邹剑;陈进;董广明
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风力机塔架瞬态响应分析
风力机塔架瞬态响应分析尹尧杰;廖明夫;吕品;王四季【摘要】风力机累积装机容量增长,单机容量变大,使得风力机塔架瞬态响应更加突出.为分析风力机塔架的瞬态响应,利用二节点3D Timoshenko梁对塔架进行了有限元离散化建模,考虑塔架的剪切效应,重力钢化效应,分析了塔架振动的固有属性.建立了塔架动力学运动方程,分析了塔架所受的时变载荷.以某型1.5MW风力机的三种塔架(刚性、柔性、混合式)作为算例,分别计算了这三种塔架在阵风与电网电压发生跌落时所受的时变载荷,考虑了风轮的气动阻尼,利用模态叠加法与Newmark积分法求解塔架动力学方程得到塔架的瞬态响应.结果表明,阵风与电网电压跌落都会对塔架产生冲击效应,尤其是塔架前后方向,影响机组的稳定运行,其中混合式塔架的冲击位移最小.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2016(000)007【总页数】6页(P213-217,221)【关键词】风力机;塔架;阵风;电压跌落;气动阻尼;瞬态响应【作者】尹尧杰;廖明夫;吕品;王四季【作者单位】西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710129;西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710129;西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710129;西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710129【正文语种】中文【中图分类】TH16;TK83风力机塔架作为风力机主要承载部件，在风力机整个运行过程中起着非常重要的作用[1]。
风能技术的快速发展，使得风力机的单机容量变大，主要部件也在相应的增大，例如很多风力机塔架高度超过百米以上，部件柔性增强，暂态动态特性更加显著。
另外，风力机累积容量的也在逐渐增长，其在电力系统中比例越来越大，与电力系统的耦合效应也越来越强，电网载荷会对风力机部件产生暂态冲击载荷[2]。
风力机塔架的稳定性及动态响应对整机的性能与安全运行有很大的影响[3]。
因此分析和研究风力机塔架的暂态特性特别重要。
变桨距风电机组被动式制动液压系统技术优化
设 制 动 器 液 压 缸 的压 力 控 制 阀在 工 作 点 Ａ Ａ， ＝ 制 动压力 为 Ｐ， 式（） Ｉ 对 ３的阀工作 点（ｌ Ｊ 行线 性化 。 Ａ， 进 Ｐ
可 得
式中
＝ － Ｋ Ｋ ｌ 誓 （ ４ ）
Ｋ 一 流量增益系数 ；
２１ ０２年第 ４期 ｂ 表札 ５ ３
用手动泵也可短暂地为制动器或蓄能器充压 ， 操
作 时一 边 打压 ， 同时 用手 提 起 双联 阀手柄 ， 即手动 让 阀 Ｙ１接通 ， Ｙ 阀 ２断 开 ， 力 油 即 可进 人 制 动 器缸 。 压
当压力超过 ４ｂｒ ， ８ａ 时 即可克服 弹簧力 ， 将制动器张
开 。当把 双联 阀手柄 放下 时 ， Ｙ１ 开 ， Ｙ２ 通 ， 阀 断 阀 接 制 动器 因失 压而制 动 。
开 ，压 力表 １ 速达 到与 压力 表 ２ 相 同的压 力 ， ５迅 １ 即
３ 风 力发 电机 组制动器 的数 学建 模
被 动式 液 压刹 车 具 有 巨大 的制 动力 矩 储备 功 能 和较 高 的可靠性 ， 而工艺 特性 运用 的好坏 则 主要体 现 在制 动作 业 的安 全性 上 。 对被 动式 液压 刹车 的建模 分 析 主要是 对刹 车钳 的工 艺特性 进行 分析 ， 被动 式 液压 刹 车 的工 艺特 性包 括 响应 特性 和微 调特性 两 个指标 。 响应 特性 是指 制动 器操作 的反 映速 度 ， 而微调 特性 是 指 阀控制 制动 压力 产生微 小 变化 的能力 。 建模 过 程 中 ， 忽略 管路 的沿程 压力损 失 和局 部压 力 损失 ，忽 略制 动 阀 开启 时 液压 油 的 瞬时 冲 击 与泄 漏 ， 略制动 油管 、 忽 制动 液缸体 弹性 变形 。 被 动 式液 压 制动 器 的工作 过 程是 典 型 的 阀控 单 作 用缸 的模 型 ， 进 入 （ 出为负） 动器 的制 动液 缸 对 流 制 的流量 Ｑ进行 分析有
风能资源评估系统软件开发
关键词 : Weibull 模型 ; 通用模型 ; 风能资源评估 ; 经济分 析 ; 软件开发
Abstract : Based on Chi naπs rich wi nd resource , complex te rrai n & p hysiognomy a nd weat her condition , a new wi nd resource assess ment syste m is develop ed i n t his p ap er so as t o p rovide tec hnical mea ns f or wi nd resource assess me nt i n Chi na . For diff e re nt wi nd sp eed dist ribution t his syste m of2 f ers diff e re nt wi nd sp eed dist ribution model , w hic h imp rove t he ve racit y of t he assess ment . Ot he r t ha n commonly used sof twa re f or wi nd sp eed a nalysis f or yea rly , mont hly a nd daily wind sp eed c ha nge or wind direction dist ribution , t he system ca n also complete evaluation of generated elect ricit y of one wi nd f a rm by t he curve c ha nge of t urbi ne p ower . From t he a bove result t he wi nd f a r m’s rep ort of economic a2 nalysis is ge nerated. Comp a ri ng t he result of t he exp e ri men2 tation wit h t he result f rom t he newest Ge r ma n wi nd resource assess me nt sof twa re na med W PL 53 , we ca n see t he eff ec2 tive ness of t he syste m develop ment , w hich resolves our wi nd resource assess ment i n complex i nsta nce a nd it is relia ble f or us t o be value of ref ere nce t o wi nd resource assess me nt a nd selecting t he wind f arm.
基于实测数据分析的风电功率预测
基于实测数据分析的风电功率预测胡渊;谭宗柒;朱华玲;张涛【摘要】由于风力发电所利用的近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点,对风电场的发电功率进行尽可能准确的预测是风电发展的关键.本文根据某风场的实测数据,采用了时间序列中的自回归移动平均模型(ARMA),对风电功率进行了实时预测;为进一步提高风电功率实时预测的精确性,本文提出了一种基于BP神经网络和ARMA组合模型的预测方法,并对上述实测数据采用该方法进行了实时预测,预测结果表明:组合模型的预测结果与单独的自回归移动平均模型相比,风电功率的实时预测的均方根误差和百分比误差分别减少了4.01％和3.25％,工程中可以采用该组合模型对风电功率进行预测,%Close wind of what wind power generation used features volatility, intermittence and low energy density etc. So it is key to the development of wind power that the accurately predicting the wind power generation power. According to measured data of a wind field, this paper uses time series auto-regression moving average(ARMA) model for wind power real-time prediction. To further enhance the accuracy of realtime prediction of wind power, this paper puts forward a predicting method based on the BP neutal network and ARM A model portfolios; and with this method the measured data are used for the real-time prediction. The prediction results show that: compared the results of combination model with ARMA model, wind power real-time prediction of the RMS error and percentage error are reduced to 4. 01% and 3. 25% respectively; This combination predicting model of wind power can be used to predict the wind power.【期刊名称】《三峡大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(034)005【总页数】4页(P48-51)【关键词】风电功率预测;ARMA模型;组合预测【作者】胡渊;谭宗柒;朱华玲;张涛【作者单位】三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌 443002;北碚供电局,重庆北碚400700;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌 443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌 443002;三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌 443002【正文语种】中文【中图分类】TM715风力发电主要利用的是近地风能，近地风具有波动性、间歇性等特点，因而风电功率也是波动的.当大规模的风电场接入电网运行时，大幅度的风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响.如果可以对风电场的发电功率进行实时预测，电力调度部门就能够根据预测的风电发电功率预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全［1－5].经过多年的积累，欧洲和美国已经有多款商业化的风电功率预测软件，如丹麦的 WPPT和Prediktor、西班牙的SIPREOLICO等.由于我国对于风能的研究主要集中在风力发电机组的变频控制、对电力系统的影响等方面，而关于风电场功率预测的研究才刚刚起步，要得到较精确的风电功率预测结果难度很大［6].目前风电功率预测的模型主要有：①时间序列方法，主要包括自回归移动平均模型、自回归条件异方差模型、人工神经网络方法等，采用时间序列方法可对风速做时间序列分析，然后将其转换成风电场输出功率，也可直接对风电场输出功率做时间序列分析；②基于数值天气预报的预测模型，即利用气象部门提供的数值气象预报模型，对风电场或附近某个点的天气情况进行预测，建立预测模型，并结合其他输入，将数值气象预报模型的预测值转换成风电场的功率输出［7－8].由于时间序列同时蕴含着数据顺序和数据大小，表现出客观世界的某一动态过程，能反映出客观世界及其变化的信息，又由于风电场功率数据具有按时间排序和离散性［9]的特征，故本文提出采用时间序列分析方法对风电场功率进行预测，并根据时间序列分析方法来寻求一种更好的预测方法，以提高预测精度.1 自回归移动平均模型预测1.1 模型建立采用时间序列分析方法对风电场的发电功率进行预测.对风电机组输出功率数据建立自回归移动平均模型 ARMA（n，m）如下［9－11]：式中，φi（i＝1，2，…，n）为自回归参数；θj（j＝1，2，…，n）为移动平均参数；｛αt｝是均值为零、方差为σ2a的正态白噪声过程.为保证计算精度、减小舍入误差、避免溢出，对风电机组原始输出功率序列进行标准化处理.记｛x（0）t｝为原始输出功率序列，对｛x（0）t｝中各数据进行如下标准化处理：式中，μx 与σ2x 分别为的均值与方差的估值，它们的算法如下：以上两式中，N为功率序列的个数.对由式（2）所得的时序｛xt｝按式（1）进行功率建模，得到预测功率序列｛SWt｝如下：1.2 模型求解在选定模型后，需进行模型的定阶和模型参数的估计，模型定阶和模型参数估计是应用时间序列分析法进行建模时很重要的过程，该过程的适当与否直接影响到模型预测的精度.在ARMA（n，m）模型的阶数确定时，采用的是AIC准则函数定阶，使得AIC准则函数极小时的n和m值即为该模型的最佳阶数［12]；在估计自回归移动平均模型ARMA（n，m）的参数φi，θj 和σ2a 时，采用了先后估计法［13]，即先根据 Yule－Walker法估计φi，后采用近似极大似然法估计θj.原始数据由某风电场58台风电机组给出，每台机组的额定输出功率为850kW.给出了2006年5月10日至2006年6月6日时间段内该风电场中指定的4台风电机组（A、B、C、D）输出功率数据（分别记为PA，PB，PC，PD；另设该4台机组总输出功率为P4）及全场58台机组总输出功率数据（记为P58）.该模型把5月31日P58的总输出功率作为已知历史序列，对6月1日的总输出功率进行预测.图1为5月31日P58的总输出功率序列的自相关函数和偏相关函数图，从图中可以看出，此处应用ARMA（n，m）模型进行预测合理；图2为采用ARMA （n，m）模型预测的6月1日P58总输出功率与实测值的对比图［14].2 基于ARMA和BP神经网络的组合模型预测2.1 模型建立为了提高风电功率实时预测的准确程度，改善风电联网运行的性能，重新构建了实时预测模型.首先分析了影响风电功率的各影响因素，主要有风速和风向，空气密度等因素，再结合给出的数据信息，从数据中可以得到风速和风向信息，即邻近时间段的发电功率序列［xt，xt－1，…，xt－m1]；也可以挖掘到空气密度信息，因为空气密度与温度和气压有关，而邻近几天中同一时刻的温度和气压很接近，即邻近几天中同一时刻的发电功率序列［yt，yt－1，…，yt－m1].分别利用这两个发电功率序列，采用自回归移动平均模型（ARMA）方法进行预测，为了充分提取两组预测结果信息，使得预测准确性得到提高，文中考虑再把这两个预测的风电功率结果作为BP神经网络模型的输入，神经网络最后的输出即为最后的预测结果［15－18].组合模型的原理示意图如图3所示.图3 原理示意图2.2 模型求解该模型中把5月10日至5月31日P58的总输出功率作为已知历史序列，对6月1日的总输出功率进行预测.功率序列［xt，xt＋1，…，xt＋m]为5月31日P58的总输出功率，功率序列［yt，yt＋1，…，yt＋m]为5月10日至5月31日每日相同时点P58的总输出功率（96个时点，共96组功率序列），分别通过ARMA 模型预测出6月1日的总输出功率的初始结果；再把这两个预测结果输入到经过训练的BP神经网络，最后输出即为最终预测结果，求解过程如图4所示.图4 组合模型求解过程图5为采用组合模型预测的6月1日P58总输出功率与实测值的对比图.3 结果分析从图2和图5可以很直观地看出，单独采用自回归移动平均模型（ARMA）进行预测与实测值的变化趋势较为一致，而采用ARMA和BP神经网络的组合模型进行预测与实测值吻合得较好.图5 P58总输出功率实测值与预测值根据均方根误差公式（6）和百分比误差公式（7），分别计算了上述自回归移动平均模型（ARMA）和组合预测模型两种方法的均方根误差和百分比误差.计算结果见表1.式中，Cap为风电场开机容量.表1 模型预测的准确率及合格率预测方法均方根误差／% 百分比误差／%ARMA 12.52 10.1组合模型8.51 6.85从表1的数据可以看出，ARMA模型预测的均方根误差和百分比误差分别为12.52%和10.1%，组合模型预测的均方根误差和百分比误差分别为8.51%和6.85%.对P58总输出功率采用组合模型预测方法后均方根误差和百分比误差分别减少了4.01%和3.25%，组合模型更能充分利用各自模型所包含的信息，具有更高的预测精度.4 结论风电功率预测对电力系统的安全、稳定、经济运行以及提高运行效益具有重要意义.自回归移动平均模型适合数据波动性大且没有规律的预测，其预测的均方根误差和百分比误差较小，故使用ARMA模型对风电功率进行实时预测可以达到理想的效果.并由此推导出组合预测模型的方法，有效地提高了预测精度.在根据已有历史数据的基础上，为风电功率的预测提供了一种行之有效的方法，并且为今后对风电功率预测的研究提供了一定的理论依据.参考文献：［1]谷兴凯，范高峰，王晓蓉，等.风电功率预测技术综述［J].电网技术，2007，31（2）：335－338.［2]廖明夫，Gasch R，Twele J.风力发电技术［M].西安：西北工业大学出版社，2009.［3]张希良.风能开发技术［M].北京：化学工业出版社，2005.［4]王素霞.国内外风力发电的情况及发展趋势［J].电力技术经济，2007，19（1）：29－31.［5]时庆花，高山，陈昊.2种风电功率预测模型的比较［J].能源技术经济，2011，23（6）：31－35.［6]杨桂兴，常喜强，王维庆，等.对风电功率预测系统中预测精度的讨论［J].电网与清洁能源，2011，27（1）：67－71.［7]徐曼，乔颖，鲁宗相.短期风电功率预测误差综合评价方法［J].电力系统自动化，2011，35（12）：20－26.［8]刘玉.基于实测数据分析的大型风电场风电功率预测研究［J].黑龙江电力，2011，33（1）：11－15.［9]丁明，张立军，吴义纯.基于时间序列的风电场风速预测模型［J].电力自动化设备，2005，25（8）：32－34.［10]高俊芳，吴清.时间序列ARMA模型及其应用［J].上海工程技术大学学报，1996，10（4）：68－73.［11]李建康.时间序列建模应用［J].江苏工学院学报，1994，15（2）：72－77. ［12]许国辉，余春林.时间序列分析方法的研究［J].广州大学学报：自然科学版，2003，2（6）：556－559.［13]杨位钦，顾岚.时间序列分析与动态数据建模［M].北京：北京工业学院出版社，1986.［14]韩爽，杨勇平，刘永前.三种方法在风速预测中的研究应用［J].华北电力学报，2008，35（3）：57－61.［15]李蔚，盛德仁，陈坚红，等.双重BP神经网络组合模型在实时数据预测中的应用［J].中国机电工程学报，2007，27（17）：94－97.［16]范高峰，王伟胜，刘纯.基于人工神经网络的风电功率短期预测系统［J].电网技术，2008，32（22）：72－76.［17]蔡凯，谭伦农，李春林，等.时间序列与神经网络法相结合的短期风速预测［J].电网技术，2008，32（8）：82－86.［18]杨叔子，吴雅，王治藩，等.时间序列分析的工程应用［M].武汉：华中科技大学出版社，1991.。
浅论风电机组功率曲线的优化措施
浅论风电机组功率曲线的优化措施摘要：本文通过分析风电机组实际功率曲线与标准功率曲线的差异，介绍了采用叶片加装涡流发生器案改善风电机组功率曲线的方法，为以后的改造提供了思路和解决方案。
关键词：与标准功率曲线的差异；现状；优化措施一、风电机组实际功率曲线与标准功率曲线的差异根据风力发电机在一段时间内输出功率和同一时刻的风速之间的对应关系，就可以得到风电机组的实际功率曲线，比较理想的状态则是单独设立一套独立的检测系统，记录机组的功率数据，同时测量环境气温、大气压力和环境风速等各种环境参数，根据记录的数据，测绘出风电机组的实际功率曲线，以此同时，根据环境气温、大气压力对实际功率曲线进行修正，观察机组实际功率曲线与标准功率曲线的差异是否属于正常范围。
在实际工作中，由于受现场条件和机组数量较大的限制，多利用机组控制系统的测量数据，通过中央监控系统进行记录，这种方式存在两种缺点：一是多数风力机的风速仪位于叶轮的后部，风速的测量准确度受到影响，其次机组控制系统没有环境气温和大气压力等环境参数的测量或是所得到的测量值不准，需要补充其他辅助装置进行数据的补充。
因此，采取这种方法分析处理得到的机组实际功率曲线应允许有一定的误差。
二、风电机组功率曲线现状由于各种原因，不少业主对功率曲线有着“严格”的要求。
为了达标，厂家只有采取多种修正方式。
如果一个风电场（如：33台机组）同一机型的每一台机组，不需要严格的限制条件就能在每个时段、每个风速段上生成的功率曲线都符合合同约定，在合同要求之上。
那么，其功率曲线可能是采取多种措施或手段进行了修正。
而这种“修正”往往既不利于良好地反映机组性能，又不利于机组维修和调整。
有的甚至因对功率曲线的过度调整而危及部件寿命，增加故障几率等。
由某国外机组的功率曲线数据可知（见表1、表2），提高机组的额定功率可以降低其满负荷风速。
如为了降低功率曲线上的满负荷风速，减小湍流强度对功率曲线的不利影响，不顾及设备安全，过度地调高机组额定功率，势必增加变频器、发电机等部件的故障几率。
风电机组风轮直径确定的方法
风电机组风轮直径确定的方法刘卫【摘要】It is di cult for wind turbine manufacturers or designers to de ne diameter of wind turbine. By providing a function and iterative method in this article, an unknown diameter of designing wind turbine will be calculated from diameter of designed wind turbine. Through four kinds of 1.5MW wind turbines’diameter with same wind resource, diameter of2MW, 2.5MW, 3MW, 3.6MW, 5MW, 6MW, 12MW's wind turbine is calculated. And the impeller diameter deviation was given by this method. erefore, this method can shorten wind turbines' diameter, reduce wind turbines' load. A deviation trend chart has been drawn a er analyzing the deviation, which showed that the relative deviation will increase with the increasing of wind generator power.% 如何较精确地确定风电机组的风轮直径是困扰风电机组整机制造厂家和设计者的一个难题.本文给出了一个精确计算公式和一种迭代计算方法，从已知的功率等级的风电机组风轮直径精确推导出待设计功率等级的风轮直径，并以中国应用最广泛的1.5MW风电机组四种风轮直径为例，计算出相同风能资源条件下2MW、2.5MW、3MW、3.6MW、5MW、6MW、12MW风电机组的不同风轮直径，并给出采用此方法前后的风轮直径的偏差，说明采取此方法可以缩减相同风能资源条件下的风轮直径，降低风电机组载荷.在进行了误差分析后，给出了误差的趋势图，说明随着风电机组功率的增加，相对误差也在增加.【期刊名称】《风能》【年(卷),期】2013(000)003【总页数】5页(P96-100)【关键词】风力发电;风轮直径;修正公式;迭代计算;偏差分析【作者】刘卫【作者单位】国电联合动力技术有限公司北京 100039【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言对于风电机组设计者来说，确定风电机组的风轮直径是概念设计阶段非常核心的问题，一旦风轮直径设计选择失误，与市场需求偏差较大，则整个设计工作都可能要重来。
廖明夫:风电人才培养的践行者
廖明夫：风电人才培养的践行者赵靓【摘要】西北工业大学的廖明夫,所学所授的主要专业并非风电,但这位航空发动机设计专业的教授,却在风电教育领域具有不可小觑的影响.除了"博导"外,他还有另外一个头衔,即西北工业大学、柏林工业大学旋转机械与风能装置测控研究所所长.这个头衔所带来的隐喻是,他应该是两所大学校际合作的突出代表.【期刊名称】《风能》【年(卷),期】2012(000)004【总页数】5页(P16-20)【作者】赵靓【作者单位】【正文语种】中文西北工业大学的廖明夫，所学所授的主要专业并非风电，但这位航空发动机设计专业的教授，却在风电教育领域具有不可小觑的影响。
除了“博导”外，他还有另外一个头衔，即西北工业大学、柏林工业大学旋转机械与风能装置测控研究所所长。
这个头衔所带来的隐喻是，他应该是两所大学校际合作的突出代表。
实际情况既是这样，亦非仅此而已。
廖明夫除了与德国柏林工业大学合作之外，还与德国国际继续教育与发展基金会（InWEnt基金会）合作，联合开展中德风电人才培养，对我国风电的发展做出了不少贡献。
在中、德政府的大力支持之下，中德双方密切合作，10年来共组织各类培训及研讨会34次，参加活动的中国风电企业和机构达到50多家，参与活动的中方专家和学员共计1000多人次；负责组织、授课、指导设计和实习的德方单位达50多家，德方专家150多人次，其中几乎囊括了所有德国当代风电发展的奠基者和著名专家。
这些活动所获得的成果是，其所培养的100余名学员已成为各个公司的总经理、总工程师、风场厂长、部门经理等企业带头人，为我国风电持续发展奠定了良好的人才基础。
接触德国风电教育2007年廖明夫教授与Gasch教授在柏林上世纪80年代，西北工业大学与德国柏林工业大学开始合作交流，主要领域是旋转机械动力学，合作倡导者为德国柏林工业大学的Robert Gasch教授。
1988年，Gasch教授来到西北工业大学交流，被聘为西北工业大学教授。
风力发电机组功率曲线探讨
风力发电机组功率曲线探讨摘要：针对风力发电机组实际功率曲线与标准功率曲线有偏差问题，本文先在理论上进行分析同时结合风场实际运行情况进行探讨，得出影响风力发电机组功率曲线的因素主要有：风场风力发电机组所在处的温度T及大气压强P、测量的风速及叶片受到的污染等因素，并分别对每个影响因素进行分析，最后提出提高风力发电机组功率曲线的措施，其实际效果有待在实际中验证。
关键词：风力发电机组；功率曲线；因素；方法1 引言风力发电机组在设计和试验过程中，机组的功率曲线是一个非常重要的指标，风力发电机组生产商在向用户提供设备时，均提交了机组的标准功率曲线，但因各地自然资源的差异，风力发电机组在实际运行过程中的实际功率曲线与标准功率曲线有一定差异。
当实际功率曲线高于标准功率曲线时，风力发电机组处于过负荷状态，可能对机组造成不应有的损害，而实际功率曲线低于标准功率曲线，又使风力发电机组的发电量下降，投资者的投资不能得到及时回报。
2风力发电机组功率曲线分析在过去的20多年中，风力发电机组的直径和额定功率快速增加，直径从1983年的15m到目前的120m，风力发电机功率从55Kw到现在的6000Kw，同时机组可利用率也达到了97%甚至更高，在很短时间内，风力发电技术得到高速发展，并且获得了大规模应用，形成了具有影响力的能源产业[1]。
1：风速仪的测量精度大部分风速仪都经过国家气象局或者省气象局的校准，但由于使用的环境比较恶劣，尤其是在北方寒冷的冬天，容易出现机械式风速仪“冻死”等情况，为此容易出现测量的风速出现误差，而对超声波型风速仪来说，这方面影响稍少点，但影响也不能完全忽略。
2：风速的变化太快，风机来不及偏航当风场风向变化很快时（如几秒内风向切变很大，但风速变化很小），风机偏航系统采集的信号是一段时间的风向信号，而几秒钟内风机偏航系统还来不及偏航（实际情况也不允许），从而出现对应风速下风机功率偏低情况，其原因是风机在这段时间内没有完全对好风，也就没有最大地捕获风能。
风切变对风力机功率的影响
风切变对风力机功率的影响
廖明夫;徐可;吴斌;袁凯峰
【期刊名称】《沈阳工业大学学报》
【年(卷),期】2008(030)002
【摘要】风切变是风的典型特征之一.在风场建设和风力机设计与安装时,风切变的因素往往被忽略,从而造成风力机的功率损失.为此,基于对数律分布的风切变模型,以真实的风场情况为例,模拟风切变状态和额定功率为1.5 MW的风力机,就风切变对风力机功率的影响进行了详细的研究.结果表明,风切变引起的风力机总功率损失由风场风含功率损失和风力机设计功率损失两部分构成.提出了对应于由风切变所引起的影响的解决方案,可为风场的建设和风力机的设计与安装提供参考.
【总页数】5页(P163-167)
【作者】廖明夫;徐可;吴斌;袁凯峰
【作者单位】西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所,西安,710072;西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所,西安,710072;西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所,西安,710072;内蒙古华电辉腾锡勒风力发电有限公司,呼和浩特,010020
【正文语种】中文
【中图分类】TK83
【相关文献】
1.风切变和塔影效应对风力机变桨距控制的影响分析 [J], 周波;龚华军;甄子洋
2.风切变对大直径风力机风轮输出功率影响的初探 [J], 吴永忠;王欢欢
3.风切变下塔影效应对大型水平轴风力机气动性能的影响 [J], 杨从新;张建梅;王印;杨浩南
4.风切变效应对风力机叶片结构性能的影响分析 [J], 杨瑞;全佩;张康康
5.风切变对风力机尾流湍流特征影响的研究 [J], 侯亚丽;汪建文;王强;王鑫厅
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风力机现场动平衡的信号预处理方法研究
风力机现场动平衡的信号预处理方法研究李明;廖明夫;王四季【摘要】针对风力机现场动平衡中叶轮转速波动的工况特点，提出一种依据转速信号对振动信号进行整周期截取合并的信号预处理方法。
此方法解决动平衡中振动幅值和相位的跳动问题，提高配重计算的稳定性和准确性。
利用Lab Windows/CVI设计出基于此方法的动平衡数据采集处理软件，采用多线程技术对软件整体架构进行设计，提高软件的实时性与可靠性。
经外场实测验证，该方法提高现场动平衡的效率，具有一定的工程应用价值。
%Due to the fluctuation of rotating speed of wind turbines in dynamic balance, a signal preprocessing method, which intercept the vibration signals periodically and combine them according to the rotating speed signal, is developed. The problem of jumps of phases and amplitudes in the dynamic balance is solved, and the stability and accuracy of the balance weight computation are improved. The software, which collects the dynamic balance signals, is designed based on Lab Windows/CVI. The real-time property and reliability of the software are improved by using multithreading technique. Through the test, the efficiency of this signal preprocessing method for in-situ dynamic balancing is verified. This method has some significance for engineering application.【期刊名称】《噪声与振动控制》【年(卷),期】2014(000)003【总页数】5页(P160-164)【关键词】振动与波;风力机;现场动平衡;信号预处理;变风况;多线程【作者】李明;廖明夫;王四季【作者单位】西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所，西安 710072;西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所，西安 710072;西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所，西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TK83质量不平衡是风力机的常见故障之一。
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．中国风电制造业介绍Control for Rotating Machinery％的地区受到酸雨的影响Institute of Monitoring and Control for Rotating Machinery and Wind Turbines－Prof.Dr.MingFu Liao目前风力发电技术是可再生能源发电中最成熟的技术风资源分布中国风资源储量与利用风资源贫乏地区风资源适中地区风资源较好地区风资源丰富地区中国风资源分布国内最具丰富风能的地区主要分布于东南沿岸附近的海岛、内蒙古、新疆、甘肃的河西走廊，以及东北、西北以及东南沿海地带。
01.2006Control for Rotating Machinery Prof.Dr.MingFu Liao２ ． 中国风资源储量与利用Ø 已建风电场分布 ，９ ２ 个风电场图中画圈部分为已建风电场较为集中的几个地区：新疆、 内蒙古、河北、东三省、辽东半岛地带及东南沿海地区。
内蒙古辉腾锡勒 风电场 总装机约40万kWInstitute of Monitoring and Control for Rotating Machinery and Wind Turbines － Prof. Dr. MingFu Liao２ ． 中国风资源储量与利用排行前三名 1河北232.6 吉林325.3省累计装机容量 内蒙 50.9 (万kW) 制造商新增 装机容量(%)中国 丹麦 33.4 23.4 Vestas 金风西班牙 16.0 GamesaInstitute of Monitoring and Control for Rotating Machinery and Wind Turbines － Prof. Dr. MingFu Liao风力发电１ ．中国能源与环境现状 ２ ．中国风资源储量与利用 ３ ．中国风能利用的前景 ４ ．各国风电政策对比分析 ５ ．风力发电技术 ６ ．中国风电制造业介绍Calculated and measured Temperature CO2 only Riseverified increase (measured)CO2 and aerosolsInstitute of Monitoring and Control for Rotating Machinery and Wind Turbines － Prof. Dr. MingFu Liao３ ． 中国风能利用的前景Ø 风电发展市场前景 中德土地资源空间与装机容量对比中国２ 国土面积（ 万ｋ ｍ ）德国 35.7 20661960目前装机容量（ Ｍ Ｗ ） 2589至2006年风能资源的利用量：0.3% 至2005年风能利用领域从业人员：4400Institute of Monitoring and Control for Rotating Machinery and Wind Turbines － Prof. Dr. MingFu Liao３ ． 中国风能利用的前景2020年的计划目标装机容量：3000 万kW；占2005年火电装机容量的6%。
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