高效微風發電裝置的數值模擬與風洞試驗

關玉明，李祥利，苗藝男，韓曉耀

（河北工業大學機械工程學院，天津 300130）

1 引言

全球能源危機和環境污染，助推了新能源和可再生能源的開發利用。風能作為一種清潔的可再生資源，其儲量巨大，分布廣，具有取之不盡、用之不竭，不污染環境等諸多優點，已成為世界各國新能源發展的重要方向。中國是風能大國，風資源總量達20億kW，其中陸上及近海的風資源達15億kW，風能開發利用的潛力巨大，利用風力發電對調整能源結構、減輕環境污染、解決能源危機等有著非常重要的意義［1］。

微風根據風級定義為2 級及以下等級的風速，其風速為（0.3~3.3）m/s，傳統的風電技術對于風輪切入風速，至少需要3m/s才能用于發電，對于3m/s以下的微風卻無能為力，造成能源的極大浪費［2?3］。且傳統的水平軸風力機發電效率大多在0.4左右，很難以達到貝茲極限0.593，如何提高風能利用率、增加風力發電機的輸出功率是風能利用的關鍵所在。風能功率和風速的3次方成正比關系，增加風輪的風速可以有效增加風力機的輸出功率［4?6］。因此，介紹一種基于文丘里效應的新型微風發電裝置，在低風速地域也可充分發電，同時可將輸出功率進一步提高，并對其可行性進行數值模擬仿真分析以及風洞試驗。

2 高效微風發電裝置的結構

2.1 微風發電原理

該高效微風發電裝置，其原理通過“文丘里效應”實現風速的提高，“文丘里效應”通風原理示意圖，如圖1所示。氣流從進風口進入，經過中間喉管后從出風口流出。根據不可壓縮流連續方程：

式中：V1—進風口風速；V2—喉管部位風速；V3—出風口風速；A1—進風口橫截面積；A2—喉管部位橫截面積；A3—出風口橫截面積；Q—流經管道的氣體流量。

風通過進風口進入管道，在內部利用“文丘里效應”，文丘里管內的氣流是連續的，由于A1和A3大于A2，所以喉管部位的氣流速度V2大于V1和V3，在喉管部位安裝風力發電機即可獲得較高的風速，如圖1所示。

圖1 “文丘里效應”通風原理示意圖Fig.1 Schematic Diagram of th‘eVenturi Effect’Ventilation Principle

風進入文丘里管內，隨著管道橫截面積逐漸縮小，從而使風速迅速增加，使風在內部產生變化，聚集的風可使風力發電機的風輪快速轉動，從而使風力發電機發電功率大大增加，達到高效微風發電的目的。當風通過風力發電機后，到達出風口位置，同樣利用“文丘里效應”增加風通過的面積，從而降低出風的速度，減少了內部空氣與外部空氣的相對阻力，使得出風口更容易排風。

2.2 萬向迎風結構

傳統的水平軸風力機通過偏航系統，使風力發電機組的風輪始終處于迎風狀態，以便最大限度地吸收風能，提高風力發電機組的發電效率。對小型風力機一般由尾舵實現對風，對大型風力發電機則采用電力或液壓驅動的方式讓機艙通過齒輪傳動使風輪對準風向來完成對風動作［7］。

低速風場大多處于復雜地形區域，粗糙不平的地表降低了近地風速，且在風場中形成了大量湍流，因此，若充分利用低速風能，就必須考慮風力發電裝置在風向多變環境下的適應能力。對于水平軸風力機而言，在微風狀態下，對風動作緩慢而困難，其大多適用于風向相對固定的區域，且大型風力機則需要較高的啟動風速。因此，對于適合利用微風發電的地域，微風發電裝置需要設置萬向迎風結構，來充分應對多變的風向。

具有萬向迎風結構的微風發電裝置三維模型，如圖2所示。采用多層聚風組件，使得聚風面積大大增加，每兩個聚風組件之間的連接采用等角度（30°）間隔的豎直隔板，多豎直隔板隔開的聚風組件使發電裝置能夠收集來自四面八方的微風，對于任意水平方向來流，都可以進入發電裝置內部高效聚集發電，即萬向迎風，大大增加了發電效率。

圖2 萬向迎風微風發電裝置三維模型Fig.2 Three?Dimensional Model of Universal Windward Breeze Power Generation Device

3 高效微風發電裝置的數值模擬

3.1 幾何建模與網格劃分

為了確保在仿真計算中能夠有效進行，需要對模型進行合理簡化，去除微風發電裝置中的鋼結構骨架，運用SolidWorks建立其簡化模型，如圖3所示。模型整體高度2.75m，將簡化模型導入ANSYS Workbench15.0的Geomety中，并建立簡化模型的流場區域，流場區域包括整個微風發電裝置的流場，在模型的數值模擬中，結合實際情況，建立的整體流場區域長度12m，寬度6m，高度6m，考慮到尾流影響，來風方向流域尺寸設為4m，背風方向流域尺寸設為8m，將長方體流場區域與模型進行布爾運算，得到實際中的流體計算域。

圖3 簡化的微風發電裝置三維模型Fig.3 Simplified Three?Dimensional Model of Breeze Power Generation Device

網格劃分是進行有限元數值模擬分析至關重要的一步，它直接影響數值計算分析結果的精確性，網格劃分的目的是對CFD模型實現離散化，是把求解域分解成可得到精確解的適當數量的單元。利用Workbench Meshing的網格劃分算法，對流體計算域劃分網格，采用自由網格進行網格劃分，微風發電裝置模型復雜，需要在模型周圍進行網格加密處理［8］。為了獲得較高的網格質量，對發電裝置模型表面進行膨脹處理，采用平滑過渡方式，其中過渡比0.272，最大膨脹層數5，增長率1.2。由流場區域網格劃分可得，整個流場計算域的網格數為1624900，節點數為286093。流場計算域的網格劃分，如圖4所示。

圖4 流場計算域的網格劃分Fig.4 Meshing of Flow Field Calculation Domain

3.2 數學模型

假設微風發電裝置模型為剛體，基于穩態不可壓縮三維定常雷諾時均N?S方程（RANS）進行數值模擬，湍流模型采用重整化群模型（RNG k ?ε）。

（1）雷諾平均的Navier?Stokes（RANS）方程，即控制方程：

式中：ρ—氣體密度；ui、uj—速度時均量；p—壓力；μ—流體粘性系數；ui′、uj′—脈動速度［9］。

（2）RNG k ?ε模型

采用雙方程模型的RNG k ?ε模型，其在處理高應變率流動時比標準k ?ε模型適應性更強，并且在高應變率及流線彎曲程度較大的流場運動中有更好的效果［10］。對于不可壓縮流體，RNG k ?ε模型的湍動能輸運方程和耗散率輸運方程為：

式中：Gk—由于平均速度梯度引起的湍動能產生項；μt—湍流粘性系數，αk、αε—湍動能k和耗散率ε的有效湍流普朗特數的倒數；C1ε、C2ε、Cμ、αk、αε—經驗常數，C1ε=1.42，C2ε=1.68，Cμ=0.0845，αk=αε=0.7179。

RNG k ?ε模型在ε方程中加了一個條件，為湍流普朗特數提供了一個解析公式，而標準k ?ε 模型是用戶提供的常數，且RNG理論提供了一個取決于正確對待近壁區域的解析公式，該公式考慮了低雷諾數流動黏性，這些特點使得RNG k ?ε模型具有更高的精度［11］。

3.3 數值計算方法與邊界條件

本次微風發電模型的數值計算選擇三維雙精度求解器，以提高求解精度，為提高求解速度，采用并行計算，在求解器中選擇隱式（implicit）和穩態（steady）求解，且基于壓力的求解器，速度采用絕對速度（Absolute）。風速為3m/s 時的雷諾系數Re遠大于4000，所以流體的流動狀態為高雷諾數流動，湍流模型采用RNG k ?ε模型，近壁面處理采用標準壁面函數。

采用有限體積法對計算區域和控制方程進行離散化，得到離散方程，用有限體積法導出的方程可以保證守恒特性，其中動量、湍動能和湍流耗散率的離散格式均采用二階迎風格式，對離散方程進行求解采用分離解法，采用默認的亞松弛因子，壓力速度耦合算法為SIMPLE 算法，即求解壓力耦合方程組的半隱式方法，其邊界條件如下：

速度入口：流域入口面為速度入口邊界，為驗證微風及高速風對模型同樣適用，采用不同來流風速對三維模型進行數值模擬，來流風速V0變化為2.5m/s，5.0m/s，7.0m/s，10m/s；

速度出口：流域出口面選擇自由出流，設置為outflow；

微風發電裝置模型為壁面邊界，絕對靜止且無滑移邊界條件；流域其余外壁為對稱邊界。

監視器的設置，監測殘差值在迭代計算過程中，當各個物理變量的殘差值都達到收斂標準時，計算就會發生收斂。Fluent默認的收斂標準是：當所有變量的殘差值都降到低于10?3數量級時，就認為計算收斂。采用標準化方法進行初始化求解，計算起始于入口邊界，迭代次數設置為1000，然后開始迭代求解。

3.4 結果與分析

3.4.1 不同風速下流場中心面速度場分布

四種不同來流風速時流場中心面的速度分布云圖，如圖5所示，模型在不同來流風速下的計算結果，如表1所示。

圖5 不同風速下流場中心面流速分布Fig.5 Flow Velocity Distribution at the Center of the Flow Field at Different Wind Speeds

由圖5與表1可以得出，由于存在阻力作用，微風發電模型入口處風速較來流風速有所降低，但由喉管處風速可知，該模型確實具有提高流速的效果，相比來流風速，速度增益為1.38?1.42，且隨來流風速的增大而增大但幅度不大。由喉管處的速度分布可知，喉管中間部位的流速較高，由于管道對氣流的粘滯性，喉管近壁面區域流速明顯降低。因此，在喉管內安裝風力機葉片應避開低流速區域。

表1 不同來流風速的計算結果Tab.1 Calculation Results of Different Incoming Wind Speeds

3.4.2 不同風速下流場中心面壓力場分布

四種不同來流風速時流場中心面的壓力分布云圖，如圖6所示。由圖6可以看出，模型迎風方向為正壓力，背風方向為負壓力，且都隨來流風速的增大而增大，由于來流方向的氣流受到模型的阻力作用，將風壓由動壓轉為靜壓，壓力達到最大值，模型內部的靜壓與模型外部靜壓相比要小，且喉管處出現負壓值，由此產生抽吸作用使得模型內部的流量及風速增大，達到發電功率增加的目的。

圖6 不同風速下流場中心面壓力分布Fig.6 Pressure Distribution at the Center of the Flow Field at Different Wind Speeds

4 高效微風發電裝置的風洞試驗

4.1 風洞與測試設備

為驗證數值模擬方法的有效性，對所研究的微風發電裝置進行風洞試驗。本次風洞試驗是在河北鐵道大學風工程研究中心的串聯雙試驗段回流邊界層風洞，其低速試驗段寬4.4m，高3.0m，長24.0m，最大風速大于30.0m/s，高速試驗段寬2.2m，高2m，長5.0m，最大風速大于80.0m/s。低速驗段流場達到優秀邊界層風洞流場標準，高速試驗段流場達到優秀工業空氣動力學風洞標準。低速試驗段內配備有三維移測架系統，可在24m試驗段內通長和橫向、縱向移動，在連續吹風狀態下完成風場的測量。本次試驗在低速試驗段進行，其速度不穩定性小于等于0.6%，速度場不均勻性小于等于0.4%，湍流強度小于等于0.4%。

測試設備：風速測量采用澳大利亞TFI 公司生產的壓力探頭，測量不同工況下的風速。壓力測量采用美國PSI公司生產的壓力掃描閥和數據處理軟件組成風壓測量、記錄和處理系統［12］。

4.2 試驗方法

風洞試驗與試驗模型，如圖7所示。風洞控制系統，如圖8所示。將試驗模型固定于低速段的轉盤上，在模型前方設置皮托管風速儀，用來監測來流風場風速，本次試驗設定來流風速為（2.5~10）m/s。

圖7 風洞試驗與試驗模型Fig.7 Wind Tunnel Test and Test Model

圖8 風洞控制系統Fig.8 Wind Tunnel Control System

在模型入口中間位置、喉管位置設置測速壓力探頭以及測壓孔，來測量速度變化和壓力變化，測試設備安裝完成后，利用控制系統開始風洞試驗。

4.3 試驗結果與分析

對數值模擬計算獲得的喉管速度增益K和模型進出口壓差P與試驗值進行比較，繪制出的來流風速V0與喉管速度增益K、模型進出口壓差P的關系曲線，如圖9、圖10所示。

從圖9和圖10可以看出，風洞試驗測試結果比數值模擬計算值略大，且誤差保持在10%以內，其原因是數值模擬對模型的簡化使其存在一定誤差。數值模擬計算的喉管速度增益K和模型進出口壓差P與試驗值均隨著來流風速V0的增加呈上升趨勢，其中試驗測試的喉管速度增益K約1.4，與數值模擬計算值基本一致，驗證了數值模擬的有效性，進一步驗證了該微風發電裝置能夠有效提高來流風速，提高發電功率。

圖9 V0?K關系曲線Fig.9 V0?K Relationship Curve

圖10 V0?P關系曲線Fig.10 V0?P Relationship Curve

5 結論

（1）設計了一種高效微風發電裝置，其發電原理依據“文丘里效應”提高了來流風速，萬向迎風結構消除了傳統風力機的對風時間，增加了多變風向環境下的適應性，提高工作效率。

（2）通過Fluent仿真分析可知，相對于來流風速，喉管處速度增益在（1.38~1.42），且隨來流風速增大而增大，提速效果較好，在低風速地域也可以充分利用風能，對于3m/s以下的微風可有效提高到工作風速，大大增加了發電功率。

（3）對微風發電裝置進行風洞試驗，對比數值模擬結果與試驗結果表明，微風發電裝置數值模擬與試驗所得速度和壓力數據基本一致，速度增益均達到1.4左右，說明設計的高效微風發電裝置在提速、提效方面具有準確性和可靠性。