《麻省理工学院风机新模型颠覆贝茨极限?》

  • 来源专题:能源情报网监测服务平台
  • 编译者: 郭楷模
  • 发布时间:2024-08-30
  • 日前,《自然·通讯》杂志(Nature Communications)发表了麻省理工大学(MIT)工程团队的一篇有关风机叶轮的空气动力学模型的论文《风机叶轮空气动力学跨运行状态统一动量模型》(Unified momentum model for rotor aerodynamics across operating regimes),该研究公开了一种新型的风电机组模型,被认为可在复杂的条件下提高风机的输出功率。

    MIT官方新闻表示,该新模型仍然基于基础物理学原理,新理论旨在改进和优化目前应用的风电机组叶片的设计和运行,以及风电场的设计和风电机组的控制方式。

    国内部分风电媒体报道称该理论模型颠覆了“贝茨极限”(Betz limit),也即风机最多只能利用59.3%的风能的基本理论。

    该理论模型是否真的具有颠覆性?对风电产业未来又有多大影响?且让我们看看MIT团队官方新闻怎么说。

    贝茨极限(Betz’s limit)是指在风能转换过程中,风力发电机最高可以达到的理论转换效率。根据这个理论,风力发电机的最大转换效率为59.3%,也就是说,无论风力多强,风力发电机最多只能将风能的约59.3%转换为电能。

    一个多世纪以来,螺旋桨和风力发电机的设计一直采用成熟的空气动力学原理。然而,工程师发现这些原理存在着一定的局限性,尤其是在极端条件下。为了弥补这一不足,工程师根据经验观察添加了临时的 “修正系数”。

    近期,麻省理工学院的工程师们开发了一种全新的综合理论,称为统一动量模型(Unified Momentum Model)。该模型基于理论分析,并通过计算流体动力学(CFD)建模的方法进行验证,以确保其准确性和可靠性。

    该理论可以精确描绘风电机组叶轮的空气动力学特性,即使在高压力、高速度或叶片在某个特定倾角等情况下也是如此。

    领导该项研究的 Michael Howland 表示,他们团队开发的工程模型,是一种快速运行工具,旨在为加快风电样机的设计、控制和优化工作。MIT团队建模的目的是为风能研究领域找到方向,以便更积极地开发应对气候变化所需的风电机组的性能并提高可靠性。

    新模型有助于优化风电场的布局和运行,从而提高发电量并降低成本。

    这一新模型最令人兴奋的一点是它具有立即应用的潜力。这意味着风电场将能够实时优化现有的风电机组设置,而无需任何硬件的更新。这有助于在确保安全的同时最大限度地提高功率输出。

    Howland补充说,这一点正是令人兴奋的地方,因为新方法有可能对整个风电价值链产生立即和直接的影响。

    新模型克服了以前的局限性

    以前的模型被称为动量理论(momentum theory),该理论是在 19 世纪提出的,一直被广泛使用。然而,当涉及到更大的风力和更高的速度时,该理论就有了局限性。

    新模型通过结合全面的计算空气动力学建模,为动量进行建模,从而解决了这些制约因素。

    MIT在其对外新闻稿中强调了旧模型的一些局限性。

    转子(螺旋桨、叶轮等)如何与其流体环境(如空气、水或其他物质)相互作用的最初模型是在 19 世纪晚期提出的,这一模型被称为动量理论(momentum theory)。利用这一理论,工程师可以从给定的转子(或叶轮)设计和配置入手,确定该转子可以产生的最大功率,反之,如果是螺旋桨,则计算需要多少功率才能产生给定的推进力。

    Howland表示:”动量理论方程是在风能教科书上首先会接触到的内容,也是在课堂上讲授风能时首先会谈到的内容。根据这一理论,物理学家阿尔伯特·贝茨(Albert Betz )在 1920 年计算出了理论上能从风中提取的最大能量。这个能量被称为贝茨极限(Betz limit,),即最大不超过风能的 59.3%。

    Howland 表示,就在该理论提出几年后,其他人发现贝茨极限有问题,即在叶片旋转速度更快或叶片角度不同的情况下,当推力更大时,动量理论就会“以一种非常戏剧性的方式”崩溃。

    该理论不仅无法预测较高转速或不同叶片角度时推力的变化量,甚至也无法预测推力的变化方向。理论认为,在超过一定转速或叶片角度时,推力应该开始下降,而实验却显示相反的情况——推力会继续增加。

    Howland 认为这不仅是量上的错误,更是质上的错误。

    此外,当转子(或叶轮)与气流之间存在任何错位时,该理论也会失效。Howland 表示这种失效的情况在风电场中“无处不在”,因为风电机组需要不断根据风向变化进行方向的调整。

    事实上,Howland 和他的团队在2022 年发表于《自然·能源》杂志的一篇较早的论文《基于预测模型的集中式风电场运行方法可提高公用事业级风电场发电量》(Collective wind farm operation based on a predictive model increases utility-scale energy production)中就已发现,在风电场内,故意使一些风电机组相对于进入的气流方向略微进行错位,可以减少对下游风电机组的尾流干扰,从而显著提高风力发电场的整体功率输出。

    上图为一个集中式风电场的流量控制概念。现有公用事业规模的风电机组在运行过程中,只能最大限度地提高各自的发电量,从而产生湍流(紫色表示),这种湍流会降低下风向风电机组的发电量。采用全新的集中式风电场控制系统可偏转风电机组产生的湍流,从而减少这湍流带来的影响(如橙色所示)。据介绍,该系统在印度应用在一个拥有三台机组的阵列中,使得发电量提高了 32%。

    过去,工程师们在设计风机叶片的外形、风电场中风机的布局或风电机组的日常运行计划时,都是根据一些风洞试验和风电场运营经验,在原有数学公式的基础上进行临时调整,但并没有明确的理论依据。

    与此不同的是,为了得出新的模型,MIT研究小组利用详细的空气动力学计算模型分析了气流与风电机组之间的相互作用。他们发现,最初的模型假定叶轮后面的气压下降会在下游不远处迅速恢复到正常的环境压力。但事实证明,随着推力的不断增加,“这种假设越来越不准确”。

    Howland 表示,这种不准确性发生在非常接近贝茨极限点的地方,一般而言,贝茨极限点理论上可以预测风电机组的最大性能,该点也是风机运行时的理想状态。

    但MIT团队发现,贝茨关于风电机组运行状态的预测,实际上在团队认为的可以使风机功率最大化的运行设定点的 10% 范围内,理论就完全失效了。

    而通过建模,MIT研究团队还找到了一种方法来弥补原始公式对一维建模的依赖,此前的一维建模条件下是假设叶轮/转子始终与气流方向精确对齐的。为此,他们还在研究过程中使用了为预测航空航天应用中三维机翼的升力而开发的基本方程。

    研究人员在理论分析的基础上得出了他们称之为统一动量模型(unified momentum model)的新模型,然后利用计算流体动力学建模(CFD modeling)方法对其进行了验证。在尚未发表的后续工作中,该团队还正在利用风洞和现场测试进行进一步的验证。

    新的公式的一个很有趣的结果是,它改变了贝茨极限的计算方法,公式显示,可以提取比原有公式预测更多的功率。

    虽然这并不是一个重大的变化——变化只有百分之几的量——但有趣的是,MIT的最新理论表明,拥有百年经验法则的贝茨极限理论值因为新的理论的出现实际“被修改了”。

    Howland 特别强调,这一理论可以立即派上用场。新的模型展示了如何从与气流错位的风电机组中获得最大功率,而贝茨极限理论无法解释这一点。

    特别是,只需控制单个风电机组和风机阵列有关的方位,而无需对风电场现有硬件进行任何修改即可实现。

    事实上,根据Howland及其团队两年前的研究,这种提升发电量的方法早已经实现了,也即只需要研究风电场中风电机组之间的尾流相互作用,且是以现有的经验公式为基础的提高发电量的方法。

    Howland表示,最新论文中的突破是该团队之前优化公用事业规模风电场工作的自然延伸。此前的分析过程中,团队看到了现有方法在分析风电机组的作用力和预测发电量方面存在的不足。这是因为,利用经验主义进行的现有建模方法无法完成工作。

    在风电场中,由于尾流效应,单个风电机组会消耗邻近风电机组的部分能量。精确的尾流建模方案不仅对设计风电场的风机布局非常重要,而且对风电场的运行也非常重要,该方案可以决定如何设定阵列中每个风电机组的角度和速度。

    Howland说,直到现在,即使是风电场运营商、制造商和机组叶片的设计者,如果不使用经验修正,他们也无法预测风电机组的功率输出到底会多大程度上受到特定变化(如与风的角度)的影响。“这是因为没有相关的理论,这这也是我们团队所做的工作。”

    Howland表示,团队的新理论可以直接告诉客户,在没有任何经验修正的情况下,该如何实际操作风电机组,从而最大限度地提高风机的功率。

    由于流体的流态类似,因此该模型同样适用于飞机或船舶的螺旋桨,以及潮汐或河流涡轮机等以水流做动力的涡轮机。虽然本次研究中并没有关注到这些领域,但在理论建模过程中有涉及。

    新理论以一组数学公式的形式存在,用户可以将其纳入到自己的软件中,也可以从 GitHub 上免费下载开源的软件包。(https://github.com/Howland-Lab/Unified-Momentum-Model)

    该项研究工作为霍兰德实验室(Howland Lab)两个正在进行研究的其中一项的阶段成果,得到了美国国家科学基金会和西门子歌美飒可再生能源公司的支持。该实验室由MIT土木与环境工程系助理教授Michael F. Howland负责。

  • 原文来源:https://www.nengyuanjie.net/article/97787.html
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    • Morgan Sheng是一位在基础研究和药物发现方面具有丰富经验的神经生物学家和医师科学家,他已加入麻省理工学院和哈佛大学,担任其最新核心成员,并担任该研究所斯坦利精神病研究中心的联合主任。经过十年的工业,他还将回到麻省理工学院,担任脑与认知科学系的神经科学教授,他将成为麦戈文脑研究所和Picower学习与记忆研究所的附属机构。 作为斯坦利中心的联合主任,盛将与斯坦利中心主任史蒂文海曼合作,与Broad的治疗发展中心一起,监督该中心的科学愿景和方向,以及监督该中心的治疗工作。 1994年,他在马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院开始了他的学术生涯,以分子和细胞神经科学为中心,后来转到麻省理工学院担任Menicon神经科学教授。 2001年至2008年,他在麻省理工学院担任脑与认知科学系和生物系教授,是Picower学习与记忆研究所的成员,并且是霍华德休斯医学研究所的研究员。 “摩根的开创性研究加速了对健康和疾病中大脑突触的理解,”Eric Lander说。 “我们很高兴让他加入Broad,他作为医生科学家和药物发现者的专业知识将帮助我们在精神疾病的理解和治疗方面取得进展。” Sheng在过去的10年里一直在Genentech,一家卓越的生物技术公司担任神经科学副总裁。在那里,他建立并领导了世界一流的神经科学部门和研究计划,重点是阐明病理机制,开发治疗神经退行性疾病和疼痛的新疗法,以及具有基本科学意义和治疗相关性的照明途径。 Sheng及其同事对突触减弱和缺失的分子机制,神经胶质细胞和先天免疫在神经退行性疾病中的作用以及遗传危险因素在阿尔茨海默病,帕金森病和额颞叶痴呆的发病机制中的作用做出了重要发现。 在MGH和MIT期间,Sheng对突触的结构和功能(脑细胞之间的通信连接)的分子研究增强了我们对认知功能和功能障碍的神经基础的理解,包括学习和记忆,神经发育障碍和痴呆。他的研究揭示了突触后膜中蛋白质复合物的形态和复杂性,调节了神经元连接的显着可塑性。 “我很高兴能回到学术界并在布罗德建立一个研究实验室,”盛说。 “我们处于一个关键时刻,正在出现的遗传和生物学见解可以改变我们研究,诊断和治疗精神疾病的方式。我期待加入这个创新研究人员社区,运用我的专业知识发现新疗法,改善精神疾病患者的生活。“ “摩根作为医生和科学家的独特视角,以及他对转化神经科学的强大承诺,将促使斯坦利中心将生物学见解转化为精神疾病的新疗法,”海曼说。 盛在英国伦敦完成了他的医学培训和普通医学住院医师。 1990年,他获得博士学位。哈佛大学分子遗传学专业,并在加州大学旧金山分校完成博士后研究。 盛是英国皇家学会(英国),医学科学院(英国)和美国科学促进会的当选院士。盛的研究成果已被多个奖项所认可,包括基金会IPSEN神经可塑性奖和神经科学学会青年研究员奖。