风力机叶片覆冰机理与防除冰技术研究进展

2023-12-27赵斌廖静任延杰杜小泽

排灌机械工程学报 2023年12期

赵斌,廖静,任延杰*,杜小泽

(1. 长沙理工大学能源与动力工程学院,湖南长沙410114; 2. 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室,北京 102206)

在“双碳”目标战略背景下,风能作为一种清洁高效的可再生能源,具有强大的竞争力与良好的商业开发前景.国际可再生能源署(IRENA)最新数据显示,截至2021年底,全球风能发电装机容量高达823.484 GW,在全球可再生能源装机容量中占比达26.8%.其中,中国风电累计装机容量达328.5 GW,占全球风电累计装机容量的40.4%.作为全球风电累计装机容量最大贡献国家,中国的风能利用起步较晚,但仍保持快速增长的态势[1].

在大气热力效应、地形地貌、气压梯度力以及科里奥利力共同作用下,国内风能资源具有明显的空间不均衡分布特点,其中华北、西北、东北地区等北方高寒地区陆上风能资源丰富,风能利用规模大.近年来,随着“千乡万村驭风计划”的实施,分散式风电发展迅速,中南部地区风能利用规模不断扩大.然而,国内北方高寒地区和中南部地区风电场普遍存在冬季冰冻问题.

覆冰(也称结冰)将恶化叶片气动性能,导致风能捕获能力下降,功率损失占比最高达50%[2],严重时可能导致风电机组脱网停机,造成巨大的经济损失.据统计,1998—2003年间瑞典共计发生1 337例风电机组停机事故,其中92%的停机事件与冬季覆冰相关[3].在湖南省2020年12月的寒潮中,全省共计83个风电场中高达85.3%的风电机组出现停机故障.此外,覆冰可能导致风轮气动载荷不平衡,引起风力机部件的疲劳损伤,造成塔架弯曲甚至倒塌,叶片甩冰,威胁人们的生命安全.风力机叶片冬季覆冰问题已引发了业界的广泛关注,是目前风电行业发展亟须解决的关键问题.

风力机叶片覆冰过程涉及空气动力学、热力学、传热传质学、流体力学等多种复杂的物理场,受复杂云雾参数的影响,覆冰相变过程复杂,导致风力机覆冰机理复杂.基于覆冰机理的研究,研究人员对风力机叶片覆冰故障诊断与预测方法、风力机防除冰技术已开展了深入而广泛的研究.文中概述覆冰形成机理、覆冰类型以及覆冰的影响因素,重点分析风力机叶片覆冰故障诊断与预测方法存在的问题,对风力机叶片的防除冰方法与技术的研究现状进行系统地论述,并探讨分析防除冰方法现存的关键问题与应用现状.

1 风力机叶片覆冰机理

1.1 覆冰形成机理

风力机覆冰主要有2种:过冷水滴撞击覆冰与降水覆冰.由于降水覆冰数值计算困难,试验难以开展,因此,目前风力机叶片覆冰机理的研究主要集中在过冷水滴撞击覆冰.过冷水滴撞击覆冰实质是高熵无序液滴向低熵有序冰晶转变的相变过程,在低于-40 ℃低温环境下,液滴自发发生相变覆冰.在-40～0 ℃内,液滴处于过冷状态,覆冰需要克服冰晶成核势垒.覆冰过程包括冰成核、冰生长与传播、冰黏附3个阶段.

图1为风力机叶片覆冰示意图.

图1 风力机叶片覆冰示意图

大气云层中的冰晶与暖流相遇,温度上升促使冰晶吸热相变成过冷水滴,下落的过冷水滴撞击风力机叶片表面冷凝覆冰,受到撞击的叶片表面提供结晶核.随着环境温度下降,成核速率加快,当液滴温度达到成核温度即发生覆冰.液滴分子不断撞击晶核表面,按照晶格结构进行连接,冰持续生长与传播.上述过程中伴随着凝固潜热的释放,液滴温度降低至冻结温度后开始形成冰晶.

1.2 覆冰类型

风力机叶片出现覆冰现象时的环境往往存在3种相态水(水滴、水蒸气、冰晶),并且具有较高湿度以及较高风速等气象特点.随着覆冰时间的增加,翼型表面过冷水滴不断发生撞击、反弹、铺展、黏附等动力学行为,冰晶持续生长与传播导致覆冰形状、厚度、位置出现差异,覆冰前后翼型周围流场变化共同决定了风力机叶片的覆冰类型,风力机叶片覆冰类型如表1所示,表中T为覆冰温度,ρ为密度,d为液滴直径.表1体现了覆冰类型对研究风力机叶片覆冰机理具有重要意义.

表1 风力机叶片覆冰类型

风力机叶片覆冰类型主要分为云内覆冰与降水覆冰.云内覆冰分为霜冰、明冰和混合冰3种,降水覆冰分为冻雨和湿雪2种.具体特点如下:

1) 霜冰是过冷水滴撞击0 ℃以下的叶片表面时瞬间凝结而成,其形成过程通常具有液态水含量低、环境温度低的特点.由于过冷水滴撞击叶片表面过程中,过冷水滴分子撞击瞬间冻结,冰晶内部冻结液滴分子之间存在较大间隙,因此霜冰具有重量轻、晶体疏松的特点.霜冰条件下,翼型前缘区域形成形状规则、狭窄的冰层,该冰层呈干增长方式且表面粗糙.冰形粗糙度造成翼型背风面失速提前,后缘区域失速加深,升力系数减小,损失气动性能.

2) 明冰是在大直径水滴、高液态水含量的气象条件下,瞬时覆冰与非瞬时覆冰同时发生而形成.部分液滴撞击翼型表面瞬间覆冰,其余液滴形成水膜向后缘区域流动.因此,距离翼型前缘一定距离区域形成不规则的双角状冰.随着覆冰时间增加,明冰呈湿增长方式,在结构致密的坚硬冰层上生长与传播,水滴收集区域扩大,覆冰厚度增加,覆冰重心后移.明冰条件下,翼型表面下游失速加深,出现明显流场分离,容易增加翼型不对称的机械载荷,造成塔架弯曲,对大型风力机的危害更加明显.

3) 混合冰是霜冰、明冰共混的一种冰层,过冷水滴撞击风力机叶片表面覆冰过程中,部分呈干增长方式,部分呈湿增长方式,因此同时具有霜冰、明冰覆冰特征,严重威胁了大型风电机组的正常稳定运行.

4) 冻雨是一种特殊降水覆冰,覆冰形成过程复杂.冰晶层的水汽凝结物冷却形成冰晶、雨雪,其下降到暖层过程中吸热形成过冷水滴.过冷水滴持续下降到冷层,碰撞0 ℃以下的风力机叶片表面后发生覆冰.

5) 湿雪是一种固液两相共存的冰层.环境温度达到0 ℃以上,雨雪中部分冰晶吸热融化,碰撞到0 ℃以下的风力机叶片表面重新冻结粘黏覆冰.

由于降水覆冰的冰晶黏结率、堆积率大于云内覆冰,因此冻雨、湿雪的密度、黏附力、除冰难度都大于云内覆冰类型.

1.3 覆冰的影响因素

风力机叶片覆冰的影响因素主要分为大气环境参数与叶片状态参数.大气环境参数主要有:风速、环境温度、液态水含量、水滴平均直径、覆冰时间等;翼型状态参数主要有:叶尖速比、攻角、厚度等[4].

1) 叶尖速比与攻角.当风力机处于低叶尖速比状态时,翼型表面覆冰厚度均匀,覆冰形状规则.随着叶尖速比增加,翼型表面覆冰厚度、质量增加,翼型前缘区域上下表面开始出现不规则、不对称覆冰[5].相同条件下,随着攻角增加,水收集系数增加,覆冰区域面积扩大.当风力机保持大攻角状态,发生气流分离、涡旋,达到临界叶尖速比时,出现严重动态失速,在翼型前缘区域形成不规则冰层[6].翼型表面流场分布、压力分布受到扰乱,升力系数减小,阻力系数增加,功率系数减小,严重危害气动性能.

2) 环境温度.在环境温度降低过程中,冻结系数增加,翼型表面覆冰质量增加,覆冰区域由叶根向叶尖移动[7].低温条件下,由于过冷水滴形成的水膜流动性差,因此,覆冰重心靠前,主要集中在翼型前缘区域.朱程香等[8]针对商用风力机(NACA63618),基于Messinger控制容积模型模拟翼型表面覆冰生长.研究表明,环境温度影响覆冰类型,较低温时形成雾凇,较高温形成雨凇.HOMOLA等[9]以5 MW定桨距风力机(NACA64618)为研究对象,探究叶片表面覆冰生长规律.研究表明,环境温度影响覆冰形状,较低温形成流向冰,稍高温以角状冰为主.

3) 水滴平均直径与风速.过冷水滴平均直径越大,其质量与惯性力越大.过冷水滴平均直径小或风速小时,少量过冷水滴撞击翼型表面,其余过冷水滴形成的水膜沿翼型轨迹线向翼型后缘区域流动,运动过程中不断黏附翼型表面并沉积成冰,严重影响覆冰形状;过冷水滴平均直径大或风速大时,局部撞击水滴数量增加,水收集系数增加,翼型表面覆冰质量增加,覆冰区域面积扩大.当环境温度保持不变,低风速向高风速转变过程中,对冻结系数的影响变小,对水收集系数影响变大,因此,随着覆冰时间增加,翼型表面覆冰质量、厚度变化不大[10].

4) 液态水含量.空气中的液态水含量是影响风力机叶片覆冰的主要因素,气象学上一般采用液态水含量表征覆冰程度.随着液态水含量增加,总撞击水滴数量增加.当环境温度较低时,过冷水滴覆冰速率增加,翼型表面覆冰质量增加,气动性能不断恶化.相同条件下,液态水含量越高,叶尖区域角状冰不断生长,翼型迎风面与前缘区域覆冰质量增加,水滴收集区域后移,覆冰区域面积不断扩大.舒立春等[11]利用人工环境室研究液态水含量、环境温度、风速对风力机叶片表面覆冰生长影响规律.当环境温度与风速保持不变,液态水含量从8 g/m3增加到24 g/m3,叶片前缘区域和迎风面覆冰质量从10 g增加到27 g,叶尖冰锥长度从9 mm增加到31 mm.

5) 叶片厚度.在环境温度与风速保持不变的情况下,随着叶片厚度增加,撞击水滴数量增加.过冷水滴形成水膜沿翼型表面轨迹线流动过程中,与翼型前缘区域相比,翼型后缘区域出现涡旋、分离现象.因此,覆冰重心后移,翼型表面后缘区域覆冰质量、厚度增加.于东玮等[12]基于FENSAP-ICE数值模拟雨凇环境下的风力机叶片覆冰过程,探究不同叶片厚度对覆冰质量与厚度的影响规律.研究发现,当叶片相对厚度从12.20%增加到35.59%,覆冰质量从2.107 kg增加到5.987 kg,覆冰厚度从0.023 2 m增加到0.048 2 m.

2 风力机叶片覆冰故障诊断与预测

现阶段大型风电机组转子高度超过100 m,叶片尖端高度高达200 m,未来有望研发更大尺寸叶片.冬季覆冰情况下,与传统能源机组(火电、水电)相比,高空风力机运行环境复杂且恶劣,输入来流条件受复杂云雾参数影响,运行情况下风力机状态参数数量多、随机性强、波动范围宽,风力机载荷复杂多变.国内风能利用呈现大型化趋势,风电机组的单机装机容量由兆瓦型向多兆瓦型发展.大型风电机组耦合多个部件,结构复杂.随着运行时间增加,覆冰风电机组的故障问题日益突出.亟须寻求精准科学的风力机叶片覆冰故障诊断与预测策略.

国内外在风力机叶片覆冰故障诊断与预测领域的研究主要集中在以下2个方面:一是风力机叶片覆冰故障诊断,二是风力机叶片覆冰故障预测.其中,故障诊断是通过风电机组运行参数与历史监测数据进行对比分析,判断是否超过限定阈值,智能识别故障发生类型、故障发生位置、故障发生原因等,并提供维护决策;故障预测是基于风电机组的历史监测数据,评估并预测当前风电机组的运行性能与故障趋势.

2.1 风力机叶片覆冰故障诊断

国内外很多大型风电场通常配置了防除冰系统,能够有效改善冬季叶片覆冰问题,降低经济损失,避免安全事故.然而,工程实际中,更大的技术难题在于如何构建精准科学的覆冰故障诊断系统,以此通过实时监测风电机组的状态参数,在覆冰情况进一步恶化之前,实现风电场的及时除冰.目前风力机叶片覆冰故障诊断领域研究主要集中在2个方面:

1) 基于叶片气动特性进行故障诊断.王鹏[13]针对2.5 MW覆冰风力机进行有限元模拟与风洞测试,探究覆冰厚度与板波各模态群速度的关系,提出了一种新型超声波技术覆冰故障诊断的方法,验证了超声波技术进行故障诊断的科学高效性.李录平等[14]基于WiFi传输风力机振动信号,提取模态振型曲率和模态振型曲率作为特征指标,建立了覆冰故障诊断模型,进行覆冰区域、厚度测试,验证了构建的故障诊断模型的可靠性与精确性,满足工程要求.该方法需要借助多种传感器直接检测风力机运行参数,设备昂贵导致投入成本过高.同时直接检测缺少算法计算与分析处理,精确性低.设备使用依赖大量专业知识与丰富工程经验,难以大范围推广.

2) 基于数据挖掘进行故障诊断.PENG等[15]基于KNN(K近邻算法)模型,提出一种改进的过采样平衡算法,将少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,解决样本不均衡的问题.试验验证了该算法进行风力机叶片覆冰故障诊断的精确性.TONG等[16]基于SVDD(向量数据描述)模型,开发一种创新的自适应加权策略,将自适应加权策略耦合传统固定加权策略,克服传统的加权核极限学习机在解决数据不平衡分类与覆冰故障诊断不足的缺点.该方法原始样本中存在数据异常、数据缺失、数据比例不均匀的问题.其中,覆冰故障数据占比非常小,容易造成覆冰故障数据识别低的情况,严重影响覆冰故障诊断的精确性.因此,有必要针对原始样本进行分类处理.若能改进智能算法解决样本数据类不均衡的问题,提取多种敏感特征值,探究特征值之间的隐含的关联,将提高覆冰故障诊断与预测的精确性与可靠性.

2.2 风力机叶片覆冰故障预测

作为一个多部件耦合的庞大设备装置,风电机组覆冰容易发生故障.通过建立精准科学的故障预测模型,在线评估风电机组的性能以及预测设备寿命,提供预防性维护策略,从而提高风电机组的运行安全性与可靠性.

目前风力机叶片覆冰故障预测领域研究主要集中在3个方面:一是基于叶片气动特性的覆冰故障预测,即在覆冰形成机理基础上,提取表征叶片覆冰程度的特征值,如噪声、振动频率、温度、风力机转速、风力机输出功率、风速等,基于SCADA(supervisory control and data acquisition)系统实时监测设备运行参数,实现风力机叶片的覆冰故障预测;二是基于数学模型的覆冰预测,通过小波分析提取特征值,建立特征值的概率模型,利用残差置信区间法分析特征值,基于最小二乘法建立计算矩阵并优化等输出预测值,预测值与监测值进行残差趋势分析,判断是否超过限定阈值实现叶片覆冰故障预测;三是基于数据挖掘的覆冰预测,基于SCADA中的实时监测数据,利用算法智能挖掘大样本数据中的故障信息,有效解决覆冰故障数据作为小样本数据,与正常数据之间的样本不均衡情况,提高风力机叶片覆冰故障预测的精确性.在3种覆冰故障预测方法中,建立数学模型法采集的样本数据少,模型精确性不高.若应用到其他设备时,需要重新调整模型参数,因此该方法可推广性弱、普适性差.基于数据挖掘方法中模型的选取对覆冰故障预测的精确性与可靠性至关重要.不同模型的对比效果见表2,表中F1值为精确率和召回率的调和平均数.利用错误率e、精确率a、召回率r以及F1值来评价模型质量的优劣.其中,F1值越高,所选模型精确率越高,模型质量越好,更加适合风力机叶片覆冰故障预测.

表2 不同模型的对比效果

3 风力机叶片防除冰方法与技术

防除冰技术包括防冰技术与除冰技术,防冰技术是在风电机组出现覆冰问题之前,采取积极措施延缓叶片表面覆冰,抑制表面冰层的生长与传播;除冰技术是在风电机组覆冰程度超过限定阈值时,运用相关技术手段,除去叶片表面的白霜、积雪、冰晶等.

3.1 防冰技术

3.1.1 超疏水涂层法

风力机叶片表面涂层发挥超疏水性能,通过延迟冻结时间、降低冰附着力,能够有效抑制叶片表面覆冰生长与传播.现阶段已见文献报道的超疏水涂层材料包括氟改性树脂、聚丙烯酸酯等.氟改性树脂主要包括聚偏氟乙烯(PVDF)与三氟氯乙烯(FEVE).其中,PVDF材料具有优异耐候性、耐粉化的特点,材料服役寿命高达20 a.然而,PVDF材料需要高温烘干固化,加工过程复杂;FEVE具有常温固化的优良特性,加工过程简化,可直接喷涂于大尺寸器件表面.丙烯酸树脂具有优异耐候性、耐腐蚀性、黏结性.但其耐磨性、疏水性较差,因此常用作风力机叶片超疏水涂层底漆.工程实际中,由于自然环境中风沙、雨雪的冲刷,超疏水表面的微纳米粗糙结构受到冲击与摩擦,不断磨损表面低表面能物质,涂层超疏水性能失效明显,涂层与叶片表面黏结性与耐磨性差,需要频繁修复.除此以外,多元化应用场景对超疏水涂层的性能提出更高要求,多功能超疏水涂层的研发成为亟须解决的重要问题.首先,需要在分子层面探究冰晶形成过程,揭示不同超疏水表面的冰成核、冰生长与传播、冰黏附作用机制;其次,提高超疏水涂层的耐候性、耐磨性及多功能性将成为抑制叶片表面覆冰生长与传播的一个关键问题.近年来,研究人员开发了多种多功能超疏水涂层.其中,超润滑/超疏水涂层利用其优异自润滑特性,降低冰附着力实现有效防冰[17];光/电热型超疏水涂层的高导热/电率能够提高叶片表面温度,实现主动除冰[18];超耐磨/超疏水涂层能够有效抵抗风沙、水射流等冲击摩擦,延长涂层服役寿命,降低修复频率,进一步推动超疏水涂层的工程应用[19].综上,基于超疏水表面覆冰特性研究,突破超疏水涂层领域的科学问题,研发适用于复杂环境的多功能超疏水涂层,已成为风力机叶片防除冰方法与技术的重要研究方向.

3.1.2 光热涂料法

在风力机叶片表面喷涂光热涂料,在可见光下充分发挥光热转换特性,充分吸收太阳辐射,提高叶片表面温度,延缓表面冰层的形成时间,起到一定程度的防冰作用.同时,操作简单,不用引入其他复杂体系,且可以适用于在役叶片,成本相对较低.光热涂料的应用具有显著的地域局限性,只能应用在低覆冰频率、短覆冰期、环境温度在0 °C以上或强太阳辐射地区,一定的时间年限需要进行维护,且冬季无法有效防冰,夏季却有叶片过热的危险.

3.1.3 化学溶剂法

在风力机叶片表面通过喷涂化学溶剂降低冰的凝固点,能够缓解表面覆冰以及加速表面融冰,除冰效率相对较高,但无法长时间停留在叶片表面,不能完全抑制覆冰或主动除冰.常见的化学溶剂有甲醇、乙醇、乙烯乙二醇,其有效防冰时间短,需要定期维护.现阶段防冰成本过高,且由于脱冰会造成环境污染,该技术目前主要用于飞机覆冰,无法广泛应用在风力机防冰.

3.2 除冰技术

3.2.1 电加热法

传统电加热技术通过叶片导热层中的电阻丝发热元件直接加热叶片,撞击叶片表面的过冷水滴温度被加热到0 ℃以上,无法在叶片表面冻结成冰,从而达到除冰效果.传统电热除冰结构以金属元件为主,存在能耗高、加热效率较低、与叶片材料的相容性较差、结构/功能难以一体化、损伤容限低等缺陷,不能满足新一代电热除冰系统的需求[20].传统电加热除冰系统加热区域为全部叶片,然而不同区域覆冰程度存在差异,平均加热容易造成热能浪费,除冰能耗过高且发电效率低.为了实现热能合理分配,众多学者针对分区加热进行了大量科学研究.研究发现,翼型前缘区域和迎风面覆冰最严重,叶尖覆冰严重影响气动性能,叶根覆冰对气动性能影响较小,且前缘区域30%的无冰状态即可保持翼型90%的气动性能[21].舒立春等[22]以300 kW风力机(S820)为研究对象,对叶片迎风面进行数值模拟与现场试验,设计电加热循环防除冰系统,集中加热前缘区域,循环加热其他覆冰区域,与传统电热法相比,能够节省25.9%的电能消耗.

为了防止局部过热对叶片材料造成损伤,限制叶片表面温度不能超过60 ℃.传统电加热法除冰技术主要利用电阻丝作为加热元件,电阻丝与叶片蒙皮界面结合力差,热传导效率低,受热不均匀,易造成叶片材料损伤.与电阻丝发热元件相比,相同加热时间条件下,高分子电热膜(PI膜、石墨烯加热膜、红外线加热膜等)利用其良好的界面结合力,降低传热热阻,传热效率更高,表面温度峰值更高,温度分布更均匀.其中,石墨烯因优越的导热、导电性能,在高分子电热膜除冰领域具有广阔的发展前景.田甜等[23]以电阻丝与石墨烯加热膜作为加热元件,研究热流密度与温度对电加热除冰的影响规律.相同热流密度条件下,石墨烯达到温度峰值更高,升温速率更快,验证了石墨烯加热膜作为电加热除冰加热元件的优越性.

3.2.2 气热法

与电加热除冰技术的直接加热叶片不同,气热除冰技术通过循环加热气流除冰.气热法除冰系统主要包括加热器、鼓风机、导风管道、挡风板等,图2为气热法除冰工作示意图[24].叶根区域处加热器加热气流,鼓风机将热气流沿箭头方向经由导风管道运输到叶尖区域,叶片内腔的热气流循环使叶片表面被加热到0 ℃以上,过冷水滴与叶片发生热交换,延缓液滴冻结时间,达到除冰效果.叶片内腔的热气流循环能够兼顾加热前缘区域与中后缘区域,并且在导风管出口安装挡风板,阻止热气流回流,能够重点加热前缘区域.王昭力等[24]以2 MW风力机为研究对象,开展气热除冰试验研究,结合12支温度传感器与红外热像仪获取叶片表面温度分布.研究表明,叶片前缘最高温度达38 ℃,距离前缘20 m处最高温度达32 ℃,距离前缘40 m处最高温度达25 ℃,可满足重点加热叶片前缘覆冰区域,兼顾叶片中后缘的除冰要求.吕庆等[25]基于气热除冰原理设计HAS系统,进行地面试验与挂机试验.研究表明,在-10～0 ℃条件下,该气热除冰系统40 min左右开始融冰,120 min左右除冰结束.除冰过程中,叶片表面温度达到0 ℃以上.该系统运行稳定、可靠,除冰效果显著.

图2 气热法除冰工作示意图

Enercon公司一直致力于气热法除冰技术的研究.然而,气热法存在高能耗、长延迟时间等缺点,逐渐将电加热法作为研发重点.采用单一电热法除冰使叶片表面温度加热到0 ℃以上,延缓液滴冻结时间;加热叶片表面到100 ℃促使液滴蒸发达到除冰效果.若设计风力机叶片表面局部涂覆超疏水涂层,液滴将在涂层表面回流、铺展.与高耗能的蒸发模式相比,电加热法耦合超疏水涂层将有效降低能耗.GAO等[26]针对翼型DU91-W2-250在覆冰隧道开展除冰试验研究.研究表明,电加热元件仅覆盖叶片前缘区域5%～10%,超疏水涂层覆盖风力机叶片表面,能够实现叶片无冰目标.与单一电加热法除冰系统相比,节省了90%电力损耗.但是,气热技术具有初始造价高、除冰能耗大等诸多缺点[27].为了保证气热除冰的有效性,工程上的气热除冰系统一般处于满功率运行状态,能耗较高.基于现有研究,预测未来将开发混合防除冰技术,结合多种防除冰技术的优点,寻找低碳环保且经济高效的防冰策略,解决风力机叶片表面覆冰问题.

3.2.3 电磁波束法

电磁波束法除冰分为微波法除冰、电磁脉冲法除冰、激光除冰.微波除冰技术主要通过加快翼型表面分子热运动,提高风力机叶片表面温度,达到融冰效果;电磁脉冲技术对电磁圈进行持续通电、断电操作,利用电磁感应原理振动除冰.上述2种方法可能会扰乱翼型表面流场分布,恶化气动性能,同时带来雷击隐患,暂未在风力机叶片除冰领域得到推广应用.目前,电磁脉冲法除冰技术只在飞机除冰上成功应用,国内的研究较少[28].激光除冰具有远距离、定向、非接触除冰、高除冰效率、大面积除冰的特点,高功率激光光束照射在覆冰层,厚冰层吸收辐射能量快速融化或升华,并经激光切割成冰小块,在自然风力、重力作用下实现自然除冰.因此,激光除冰方法能够作为一种重要的除冰技术广泛应用于风力机叶片除冰领域.

3.2.4 超声波法

超声波技术工作原理是板波和水平剪切波2种导波在风力机叶片表面传播.图3为复合板与冰层接触面上剪切应力示意图[29],在这3种应力中,τzx,τyz的作用是除冰,而τxy的作用是破冰.

图3 复合板与冰层接触面上剪切应力示意图

颜健等[30]通过搭建风力机叶片超声波除冰试验平台,针对内嵌压电陶瓷片叶片进行模态分析,基于曲率模态理论提取覆冰区域、厚度参数表征叶片覆冰状态,利用超声波剪切应力实现风力机叶片除冰;郭文峰等[31]开展覆冰风洞试验研究,探究超声波产生的微振动对铝板表面覆冰区域、厚度的影响规律.研究表明,超声波技术能够抑制覆冰生长与传播.此外,现有的研究发现,在超声波作用下液滴能够实现从Wenzel状态向Cassie状态转换,使得涂层材料具有可再生性能,降低涂层的修复频率与成本,这为风力机叶片防除冰方法与技术的发展提供了新的思路.目前,该除冰技术主要应用于飞机的除冰,并未普遍应用于风力机叶片的除冰.

3.2.5 机械法

机械法除冰是一项效率高、无能耗的除冰技术,因而得到了广泛应用.与能耗高的电加热法、气热法除冰相比,即使只有3%的除冰效率,也能达到30～100倍的除冰效果.机械法除冰主要分为人工除冰与机械设备除冰2种,其中人工除冰只能在停机状态下实现,且叶根区域振动效果不佳,同时存在甩冰的安全隐患.机械设备(活动气囊、气动带)除冰工作原理是向机械设备中压缩气体促使表面冰层破裂,在重力、离心力作用下实现自然除冰.然而,叶片表面设备安装将恶化叶片气动性能,且存在雷击风险.