王聪，黄洁亭，张勇，韩爽

(1.龙源(北京)风电工程设计咨询有限公司，北京市 100034；2.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市 102206)

风电机组叶片结冰研究现状与进展

王聪1，黄洁亭2，张勇1，韩爽2

(1.龙源(北京)风电工程设计咨询有限公司，北京市 100034；2.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市 102206)

随着寒冷气候地区风电场建设规模的不断扩大，叶片结冰问题日益突出。我国云贵高原地区风电场机组叶片受冰冻影响，每年有2个月的冰冻期。叶片积冰严重时会导致叶片断裂，威胁风电场人员安全；同时叶片覆冰造成机组效率降低，年发电量损失1%～10%，恶劣地区为20%～50%。因此有必要对叶片结冰机理及其对风电机组的影响进行深入研究。总结了风电机组叶片结冰原因、结冰类型、结冰过程和现阶段国外研究机构的主要研究成果，探究在不同气象参数以及结冰强度条件下，结冰对叶片气动性能和风电场发电量的影响并分析结冰对策，以避免机组结冰可能引起的问题，减少风电场建设的不确定性因素，弥补国内叶片结冰的研究空白。

风力发电；寒冷气候；叶片结冰；电量损失

0 引 言

鉴于化石燃料消费对生态环境所造成的负面影响，近些年可再生能源备受关注。其中，技术最成熟的可再生能源—风能得到迅速发展。高原、寒冷地区，以及山脊、山顶的风能资源十分丰富，具有很大的开发价值。然而这些地方温度低，海拔高，湿度大，很容易造成叶片结冰，引起风电机组叶片气动性能的变化：一方面会导致叶片过载、叶片冰载荷分布不均，进而造成风电机组出力下降；另一方面在叶片旋转过程中，当冰层黏着力下降时极易出现冰块脱落，造成运营事故。欧洲地区将近20%的地区，包括欧洲北部、英国、德国、阿尔卑斯山和意大利中部风电场均发生过叶片结冰[1]。欧洲国家已广泛开展风电场环境低温及叶片结冰影响研究。

我国具有开发潜力的风能资源主要集中分布在“三北”地区(东北、西北、华北)、东南沿海以及岛屿等，尤其是“三北”地区往往处于寒冷地区，冬季结冰概率较高。当风力机安装在这类地区时，在一定的环境温度下，叶片很容易结冰，造成上网电量下降。在我国，这方面的研究相对较少。因此系统地了解结冰发生的原因、过程，准确衡量叶片结冰对风电场发电量的影响具有十分重要的意义。

1 结冰原因及类型

国际能源机构(International Energy Agency，IEA)定义风电寒冷气候区域为：存在冰冻事件，或者温度低于标准风电机组的操作限度的地区[2]。有的地区仅仅受低温或者冰冻影响，有的则同时存在低温和冰冻现象，这些地区均称为寒冷气候区域。理论上，任何环境温度不低于-25 ℃的地区都不会发生有效结冰现象[3]。

国际标准组织(International Organization for Standardization，ISO)对大气结冰作如下定义[4]：悬浮或者降落的液滴、雨、湿润的雪凝聚在暴露于大气中的物体表面的物理过程。不同的结冰类型对叶片气动外形的影响也是不同的。Carlsson[5]通过测量不同类型的积冰，寻找电量损失和结冰类型之间的关系。Rindeskär[6]和Laakso[2]将结冰类型进行分类并分别做数值和物理模拟。一般地，风电机组大气结冰可分为2类：(1)冻雾覆冰 (in-cloud icing)，包括雾凇冰(rime ice)和釉结冰(glaze ice)；(2)降雨型结冰(precipitation icing)，包括冻雨(freezing rain)、小雨(drizzle)及湿润的雪(wet snow)[3]。现着重介绍雾凇冰、釉结冰、湿度较高的雪和冰霜。

雾凇冰：具有较小粒径的过冷云滴或雾滴，随气流浮动，迅速冻结在物体表面上形成雾凇或混合凇。如果液滴较小，将会形成如雾凇般柔软的冰晶。如果液滴较大，雾凇冰会变硬，如松针般非对称地附着在结构体的迎风表面。雾凇冰晶体结构相当不规则，表面凹凸不平，通常形成于-20～0 ℃。由于湿润的空气遇到裸露的山脊受迫抬升，风速相应增大，因而山地容易形成这类冰。硬质雾凇冰通常呈白色，或半透明形态，密度为600～900 kg/m3，牢固附着于建筑物表面，很难除去。软质雾凇冰是由薄冰针或者冰片形成的脆性冰。一般形成于较小的冰颗粒并以三角形递增方式沿着迎风方向逐步发展，其密度介于200～600 kg/m3，易于清除。

釉结冰：这是由冻雨、冰冻细雨或者是云层内湿润的冰晶黏着在结构体表面，形成的一种光滑、透明、均匀的冰层。环境温度为-6～0 ℃时，易于形成此类冰，其密度最高，大概为900 kg/m3。这种冰多出现于以下2种情况：(1)当逆温层出现并同时伴有暖锋过境，或者在山谷地区，冷空气被外部暖空气包裹。高空悬浮的暖空气融化雪晶体后形成雨滴，通过近地面空气层时形成冻雨或冰冻细雨。(2)当机组叶片碰触到湿润的云层时。此时，地表温度接近于0 ℃，撞击地表的水滴不冻结。叶片表面一开始实际上是液态水，在叶片扫掠过程中发生结冰。在风和重力的作用下，表面液态水可以绕叶片流动，因而叶片的背风面也有可能结冰。

湿度较高的降雪：部分融化的雪晶体，含有较高的液态水成分，具有较高的粘度，可附着于物体表面。当气温骤降时，湿度较高的雪就会冻结。0～3 ℃时，易发生雪积累现象，密度为300～600 kg/m3。

冰霜： 是低温、高湿度地区较为常见的水蒸气升华结冰现象。由于霜降密度小，强度低，不足以对结构体产生较大的冰载荷，一般情况下不予考虑。

2 结冰过程

结冰事件可用气象结冰、设备结冰、培养期及恢复期来描述[7]，该方法适用于暴露在大气环境中的任何结构体或器件。期间具备有利的气象积冰条件称为气象结冰，或者称为有效结冰阶段；冰遗留在结构体或设备表面或是叶片结冰干扰了风电机组的正常运行，这些均称为设备结冰。理论上，温度低于-25 ℃时，设备均处于有效结冰阶段。当气象条件允许时，测风仪或叶片表面并不是立刻结冰，而是有一定的延迟，该阶段被称为培养期。由于使用除冰措施(如采用热涂层表面)，培养期会更长。设备表面的冰继续慢慢地积累，直到不具备气象结冰条件。此时设备表面积累的冰层仍会保持一段时间，直至完全融化或者脱落，这段时期称为恢复期。这段时间可能会比气象结冰的时间还要长。

有些地区冬天日照时间长，冰层会迅速消融；而在北方，气象结冰条件结束后，设备上还残存有大量的积冰。一般采用结冰效果指标来描述当地叶片结冰难易和持续程度。结冰效果指标可定义为设备结冰周期与气象结冰周期的比值。

3 叶片结冰研究现状及趋势

目前，一些企业及科研单位致力于开发适用于某个地区的叶片结冰预测模型，但现阶段主要倾向于研究冰冻如何影响测风塔及风速仪。此外，如何将这种结冰情况量化为具体的发电量损失，建立结冰强度和发电量损失之间的定量关系，也是亟待解决的问题。通过查阅资料和相关文献，风电机组叶片结冰的主要研究方向有以下4个方面。

3.1 结冰气候条件模拟

气象结冰主要与气温，风速，液态水含量(liquid water content，LWC)以及水滴中间体积直径(median volume diameter，MVD)有关。通过分析近地面的气象观测数据及数值天气预报数据(如：云层高度、空气温度、卫星云图)，运用统计方法，结合气象参数，推断结冰的气候条件。这种方法在某些地区产生较好的结果[8]。但由于其结果极大地依赖于测量质量和测量密度；此外，当地的地形地貌影响空气的垂直运动以及外推结果的准确性，以及地形间接改变了云层底部高度、大气液态水含量以及降雨等因素，因而很难确定特定区域的结冰条件。有研究表明相对湿度参数并不适合表征结冰气候条件[9-10]。

3.2 积冰模型模拟

气象结冰模型不仅是气象参数的函数，同时与积冰对象的实际属性(如尺寸、形状)、与平均风向的相对位置以及设备的柔性有关[3]。Morgan进行了比对试验，发现旋转的风轮相较于静止部件更易于积累更多的冰[11]。过冷水滴速度和最高风速间的相对速度决定积冰速率。叶片外缘较根部而言扫掠面积更大，能够收集到更多的水分，因而叶尖处极易于结冰。即使轮毂不结冰，叶片旋转过程中，叶尖触及较低云层时也可能结冰。随着风电机组尺寸日益增大，叶尖结冰的问题更为突出。

结构体表面的积冰量和积冰类型的影响因素有很多，其中最重要的是空气温度、云层中液态水含量以及风速。已知较高的风速会导致较多的冰沉积。目前存在2种常用冰积模型，一种是基于自由转动的垂直圆柱体的冰积仿真Makkonen模型[12]。挪威、芬兰、瑞士将数值天气与Makkonen冰积模型耦合，绘制出国家冰冻区域分布图。冰的结构、形状和密度取决于冰是由云滴、雨滴、雪花还是水蒸气形成的。

Makkonen公式：

dM/dt=α1α2α3wAv

(1)

式中：A为物体的横截面；w为颗粒的质量浓度，如雨水、雪或水蒸气和云滴；V为颗粒速度；α1～α3为修正因子，其中α1为碰撞系数，对小体积雨滴而言接近0，α2为粘滞系数，对干燥的雪而言为0，α3为吸积系数。

另一种是二维[13-14]及三维[15]叶片积冰仿真模型。芬兰技术研究中心开发了一种模拟在干燥及湿润环境下冰的增长过程的Turbice模型并应用于风洞实验中；美国国家航空航天局格伦研究中心的Lewice 模型起初用来模拟飞机机翼动态积冰情况。该模型模拟除冰过程中所需的加热量，同时提供液滴轨迹、液体收集效率、能量和质量平衡、积冰的形状和厚度等信息。Turbice和Lewice二维叶片模型模拟条件均是定常的外部环境。通过从数值天气模型获取温度、液态水含量和风速信息，以及液滴体积浓度数之后，模拟圆柱结构的累积冰载荷。这类模型主要针对架空电力线路的冰冻仿真，无法将圆柱体的冰模拟结果转化为风力机叶片。三维Fensap-ice模型仅应用于飞机叶片积冰仿真。

到目前为止，还没有一套完整的物理模型能够通过考虑气象条件(如风速)或机械因素(如振动或弯曲对风电机组叶片的影响)，将积冰过程参数化并且能够模拟长期结冰过程。

3.3 结冰对电量影响的预测

由于风电大规模接入电网，合理预测发电量对电网稳定运行有着重要意义。COST(European Cooperation in Science and Technology)行动，包括14个欧洲国家和日本组成的欧洲“结构体大气积冰”行动联盟旨在复杂地形、特殊外部条件预测风电电量和电量突变。

轻度及中度结冰事件会造成发电量的减少。当机组结冰较为严重时，将会导致风电场电量突然下滑。若是在大型风电场中发生此类事件将会严重影响电网的稳定性。因此有必要通过耦合冰积模型和数值天气模型，参考风电机组功率曲线，预测冰冻条件下风电机组的发电量，提供未来72 h的风电机组发电量，也包括由于冰冻所导致的潜在电量损失，或者未来更短时间内(如0～6 h)的积冰情况。这对于风电机组控制及除冰系统的提前动作具有十分重要的意义。但通过风洞实验及数值模拟的方式预测寒冷气候下的风电场发电量技术目前不具有可操作性。这是由于没有独立性的数据能够验证冰冻条件下风电场电量预测的准确性。

3.4 结冰电量损失计算

风电机组结冰期发电量计算方法整体划分为计算模拟和实地试验。总结文献中积冰叶片电量损失研究方法，可归结为以下4个方向：(1)通过风洞实验及数值模拟方法，修正积冰叶片的风电机组功率曲线。(2)建立风速、冰载荷或者结冰速率和发电量之间的三维功率曲线图。通过三维函数关系可以方便查到一定风速、结冰条件下机组发电量。(3)前后比较型，即计算结冰条件下与非结冰条件下的发电量差额。这种评估方法因明显缺乏验证过的冰载荷数据及冰冻事件发展过程分析而具有较大的不确定性，无法完全断定是否因结冰导致了发电量的减少。同时积冰强度、积冰叶片的实际损伤值也难以计算。(4)根据结冰频率对风电场进行分类，以此建立相应等级下风电场发电量损失参考值。但这种方法缺乏结冰频率数据，因而具有不确定性。

目前，已经有风洞实验以及数值模拟方法量化由于叶片结冰所导致的电量损失[16-18]。Jasinski[19]介绍了450 kW失速型风电机组不同转速下的结冰电量损失。然而模拟计算结果是瞬时值，不能预测年损失量。Homola[20]运用CFD(computational fluid dynamics)计算方法估计了美国可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory，NREL) 5 MW参考风力机的瞬时损失值。通过模拟冰冻过程，结果表明：(1)在7～11 m/s的风速区间内电量损失达27%；(2)叶片内部靠近轮毂的根部区域对外部冰冻条件不敏感，因而这部分的电量损失很少；(3)叶片上残存的少量冰晶也会导致风功率的减少。Botta[21]分析了意大利山脊试验场风电机组连续2年采样频率为10 min的风速数据及发电量年损失。该试验选用标准机型，因此风电机组上的风速计没有防冰设备。假定结冰期是风电机组不可利用以及整个能量损失的原因，进而比较4种工况下，结冰期理论发电量与实际电量来判断年电量损失值。通过相同周期内含加热除冰的风速仪的测风数据和正常条件下的功率曲线得到理论值。采用这种方法，风电场的年发电量损失值在10%～20%。Alberts[22]研究发现相对湿度大、温度低于冰点，叶片结冰的概率会增大，因而建立风电机组叶片结冰概率矩阵，描述结冰概率和大气温度及空气湿度间的函数关系，估计预期能量损失。2009年瑞典北部风电场电量损失Elforsk 报告中用10 min风速对应的功率数据绘制夏季功率曲线，据此计算出一定阶段内实际和理想发电量的比值。经过敏感性分析后认为功率比低于85%是叶片结冰所致。气温低于2 ℃的冬季损失值，较夏季严重许多。从2005年10月至2009年3月夏季损失 6.6%，冬季为27%[23]。瑞典哥特兰大学Malmsten[24]对瑞典10个风电场进行了案例研究，采用MERRA(Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications)再分析数据，建立夏季时段日风速和日发电量间的非线性关系，并且将此函数关系推演到冬季日风速和日发电量作为预期发电量，并与实际发电量比较，借此定量分析冬季冰冻气候所产生的发电量损失。该方法可以捕获总体冰冻趋势，即瑞典北部地区较南部冰冻更为频繁，发电量损失更严重。Erik[6]运用统计及物理方法建立冰积模型，并与同一时期冰载荷测量仪器IceMonitors和用来判断积冰类型的探测仪HoloOptics提供的实际数据进行比较。采用ERA-Interim气象数据模拟冰载荷，借以分析与长期气象数据的相关性，建立电量损失和冰荷载之间的函数关系。结果显示虽然物理模型未考虑冰融化期间叶片表面冰脱落和积冰类型的密度修正问题，但其整体结果较好。

近些年风电机组除冰、去冰、防冰等辅助工具发展迅速，因此还需要验证叶片结冰过程中，使用商用除冰、防冰系统对风功率输出的影响。

4 结冰对策分析

从风电机组脱落的冰块往往体积较大，因此有极大的安全隐患。虽然目前没有因冰冻造成人员伤亡的记录，但是如果没有采取有效的预防措施，积冰叶片对于风电机组维护人员或者邻近区域的人员构成巨大的生命威胁。因而有必要安装结冰传感器，测量空气中液态水含量以及液滴尺寸分布。但目前没有成熟的冰测量装置，仅局限于建立有效的除冰及防冰装置。

瑞典Bleikievare风电场和Uljabuouda风电场采用VestasV90的2 MW风力机并安装电加热除冰系统[25]。电加热系统通常加热表面，安装在风电机组的叶片前缘；电热阻镶嵌或者层叠排列于叶片表面，电热阻元件或者热锡箔可在运行和停机状态下工作；结冰状况检测器和叶片表面温度传感器用来控制加热系统，同时应防止叶片过度加热以及金属箔遭雷击。瑞士Enercon风电机组热空气除冰系统[26]以电动风扇式加热器产生的热空气直接加热叶片内部空气。这种除冰系统普遍采用内置式加热源或者辐射源，将叶片内部空气加热，而后传递到叶片表面，快速有效地除去叶片上的积冰。热除冰系统曾经应用于瑞士St.Brais 测试中心并收到良好效果，其加热系统能量损失大概是85 kW，也就是说如果采用热除冰系统，额定风速下，风电机组输出功率也能达到额定功率的96%[6]。热除冰系统较上述电加热系统而言，不会影响叶片的气动性能，同时也没有雷击的危险，但叶片是良好热绝缘材质，因而加热温度较高[27]。有学者指出热加热方法效率过低[28]，可采取微波加热技术，使叶片表面温度高于冰点。机械除冰采用叶片自主振动抖落或者松动表面浮冰的方法，但较薄的冰往往粘附力强，难以抖落[29]。或者参照航天工业常用的充气橡胶涂层方法，当橡胶充气后可将叶片表面浮冰破碎[25]。此方法干扰风力机叶片的气动性能，同时增加维护成本。Battisti[30]在叶片前后缘沿叶片延展方向开设小孔，在叶片表层形成一层空气保护层，可以使空气中大部分水滴的运动轨迹因小孔气流而发生偏转。

近些年来，普遍强调开发涂层技术作为被动除冰表面[6,31-32]。然而IFAM (the fraunhofer institute for manufacturing technology and advanced materials) 机构试验发现：疏水性只是目前可预见的抗冰属性的决定因素之一，而且这种涂层未必是防冰涂层[6]。增加涂层的疏水性，反而更易于结冰。概念涂层[6]通过化学方法使得抑制剂溢出，从而降低冰凝固点。生物涂层[6]将具有抗冷冻特质的生物蛋白质作为涂层。由于这种涂层的分子配置和结构可以改变凝固点，但同时不会影响融化点，造成凝固点和融化点存在温差，即“热滞后”现象。这些分子被称为“热滞后”蛋白质或者抗冷冻蛋白质(Antifreezeproteins，AFPs)。另一种方法是通过建立亲水中心，将多余的水分都集中于某一区域，使得水分子都粘附于某一特定环境区域，使得叶片表面的积冰易于快速脱落[6]。整体上，现场测试多采用疏水涂层技术作为风电机组的除冰系统，其他方法(如概念涂层、生物涂层)也仅限于实验室阶段。

应对叶片结冰，需要准确确定加热系统的启停时间，平衡设备安装成本和电量损失，同时要考虑除冰、防冰系统对大型风电机组叶片结构的长期影响。

5 结 语

本文介绍了叶片结冰的原因及类型，详细描述叶片结冰过程，概括阐述了目前国外的研究成果，主要包括5个方面：(1)根据气象观测数据及数值天气预报，模拟结冰气象条件；(2)结合经验公式建立冰积模型，提前防范叶片甩冰，减少安全隐患；(3)预测冰冻条件下的发电量，提前电网调配，调整机组控制策略，及时操作机组启停；(4)评估结冰条件下风电场的发电量损失，提供较为可靠的可行性研究报告，方便业主决策投资；(5)为了弥补由叶片结冰而导致发电量的损失，风电场可酌情安装叶片除冰和防冰系统。

风电机组的冰冻问题应当引起足够重视。一方面随着风电机组体积增大，叶片加长，轮毂高度增加，势必会增大叶片结冰概率，因此开发叶尖冰检测技术是十分必要的。另一方面，测风仪表面的残余冰会直接影响风资源的测量结果。准确评估结冰条件下风电场的发电量损失；结合物理和统计方法，预测叶片结冰，势必成为今后冰积叶片的研究趋势。

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(编辑：张小飞)

StatusandAdvanceinResearchonBladeIcingofWindTurbines

WANG Cong1, HUANG Jieting2, ZHANG Yong1, HAN Shuang2

(1. Longyuan (Beijing) Wind Power Engineering & Consulting Co., Ltd., Beijing 100034, China;2. State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

With the expansion of wind farms in cold climate areas, the problem of blade icing becomes increasingly prominent. The wind turbines in Yunnan-Guizhou Plateau have been obsessed with such severe icing events and annually experience icing period of two months. Heavy icing events may cause blade fracture and threaten personnel safety in wind farm; meanwhile blade icing will reduce generating efficiency so significantly that the annul wind power losses is about 1%～10%, and at harsh areas about 20%～50%. So it is necessary to take in-depth study on the mechanism of blade icing and its effects on wind turbines. This paper summarized the icing reason, icing types, ice-forming process on blade in wind turbines, as well as the main research results of foreign research institutes at present stage. Then, according to different meteorological parameters and icing intensities, the influence of icing on blade’s aerodynamic performance and wind power generation were studied and the countermeasures of blade icing were suggested, which could avoid the problems caused by blade icing, reduce the uncertainty of wind farm construction, and make up the gaps in the domestic research of blade icing.

wind power generation; cold climate; blade icing; power losses

国家自然科学基金项目(51206051)。

TM 614

： A

： 1000-7229(2014)02-0070-06

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.02.014

2013- 09- 06

：2013- 10- 24

王聪(1982)，女，硕士研究生，工程师，主要从事风电场前期资源评估，风电场微观选址的工作，E-mail：wangcong@clypg.com.cn;

黄洁亭(1988)，女，硕士研究生，研究方向为风资源评估及风速概率分布理论，E-mail：hjieting@gmail.com;

张勇(1977)，男，硕士研究生，工程师，主要从事风电场前期资源评估，风电场微观选址的工作, E-mail： zhangyong@clypg.com.cn;

韩爽(1974)，女，工学博士，副教授，主要从事风力发电的研究, E-mail：hanshuang1008@sina.com。