DYNAMIC CATASTROPHE AND CONTROL OF OFFSHORE WIND POWER STRUCTURES IN TYPHOON ENVIRONMENT
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摘要: 开发海上风能是实现我国碳达峰、碳中和“3060”目标的重要举措. 海上风电的大型化是降本增效的主要途径, 已成为近年来的发展趋势. 目前海上风电基础结构设计标准由欧洲领衔; 区别于欧洲的海洋环境与地质条件, 我国海上风电结构面临强台风、软弱土等挑战, 极易发生动力灾变, 大型化可能进一步加剧风电结构灾变风险. 防灾降载的关键在于深入理解海上风电相关的空气动力学、水动力学、结构动力学、土动力学等的一体化耦合与智能控制. 本文围绕台风环境风机动力灾变与控制相关领域的交叉力学问题, 结合笔者团队近年研究成果, 较为详细地评述了国内外最新研究进展情况, 主要包括: 台风风场及其诱发的波浪场工程尺度性状, 台风环境中风机气动、水动载荷及智能控制策略, 风浪流多向载荷联合作用下基础失效模式与结构灾变机制, 以及考虑风浪流-结构-基础-海床-风机控制耦合作用的一体化分析设计方法. 在此基础上, 建议了我国海上风电大型化进程中仍有待突破的研究重点: 需更深入掌握台风风场工程尺度性状、台风和台风浪载荷特性, 需探索台风环境中的风机控制策略, 亟需建立台风环境中大型海上风电整机一体化设计理论并开发国产化工业软件. 上述相关领域的突破, 对于我国实现海上风能产业的全球引领, 具有重要的科学意义和工程应用价值.Abstract: The development of offshore wind energy has been playing an important role in contributing to the goal of "3060" of carbon peak and carbon neutralization in China. Upsizing of offshore wind turbine is the main approach for cost reduction and efficiency improvement, which has become an important trend in recent years. At present, the design standard of offshore wind structure and foundation is led by Europe. Differing from the favorable offshore environment and ground conditions in the North Sea in Europe, the offshore wind power structures in China has been facing two major challenges: strong typhoon and soft soil, and are thus prone to dynamic catastrophes. The trend of upsizing offshore wind turbines is likely to further aggravate the risk. The key to disaster mitigation lies in the in-depth understanding of the integrated coupling and intelligent control of aerodynamics, hydrodynamics, structural dynamics and soil dynamics related to offshore wind turbine structures. In this paper, the latest research progresses concerning inter-disciplinary studies on catastrophe and control of offshore wind turbines in typhoon environment (including the advances made by the writer’s research group), have been reviewed. The technical contents mainly include: engineering-scaled characteristics of typhoon and its resulting wave field, aerodynamic and hydrodynamic loads with intelligent control strategies for wind turbines in typhoon environment, the failure mechanism of foundations and turbine structures under the combined multi-directional actions from wind, wave and current, and the integrated analysis and design method considering the coupling between wind-wave-current-structure-foundation-intelligent control. On this basis, the key research areas that need to be addressed are suggested, including but not limited to: deeper insights into the engineering-scaled characteristics of typhoon and typhoon wave, research of control strategy for wind turbine in typhoon environment, development of integrated design theory and industrial software for large-scale offshore wind turbine in typhoon environment. Breakthroughs in the above related fields have both scientific value and practical significance for China to achieve a global leading position in the offshore wind and energy industry.
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引 言
2020年9月, 习近平主席在第75届联合国大会宣布: 中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值, 努力争取2060年前实现碳中和. 同年12月, 习近平主席在气候雄心峰会进一步宣布: 到2030年中国非化石能源占一次能源消费比重达到25%左右, 风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上. 海上风电具有储量大、高风速、低风切变、低湍流和不占用耕地等优势, 是未来风能开发的重点方向. 2020年底, 我国海上风电容量跃居全球第一. 截至当前, 我国海上风电装机容量约40 GW(约为1.5个三峡大坝装机容量); “十四五”期间, 我国沿海各省海上风电规划规划总量高达86 GW(详见表1), 开发任务仍十分艰巨. 由于工程投资大、风险高等原因, 我国海上风电开发技术总体仍滞后, 设计理论及规范主要参考国际IEC、欧洲DNV规范, 还缺乏系统的适用于我国海洋环境条件海上风机结构设计理论. 此外, 海上风电机组的大型化成为发展新趋势(图1), 这意味着更大的环境风、浪、流和运行载荷, 给海上风机基础与结构设计运营带来了严峻挑战.
表 1 我国“十四五”期间海上风电装机及规划容量统计Table 1. Statistics of available and planned offshore wind power in China during the 14th Five Year Plan periodProvince and city Existing capacity/GW Proposed to be added during the 14th Five Year Plan/GW Liaoning 9.81 8.59 Tianjin 0.845 1.155 Shandong 0.6 7.4 Shandong 5.73 9.27 Shanghai 0.6 1.8 Zhejiang 6.15 5 Fujian 5 10.3 Guangdong 4.2 17 Guangxi 6.53 7.5 Hainan — 12.3 Taiwan — 5.5 Total 39.465 85.815 欧洲目前仍是全球海上风电科技的研究中心, 国际主要海上风电结构设计规程也由欧洲主导, 如[IEC, 2009][1], [DNV-ST-0437, 2021][2], [DNV-ST-0126,2021][3]. 欧洲经验主要来自于北海海域的风电场建设(占欧洲海上风机80%份额), 其设计风谱Kaimal谱、Von-Karman谱、Mann谱等均属于良态风谱, 设计波浪谱多采用基于北海海域波浪实测数据获得的JONSWAP谱; 面向的海床地基是北海力学性状良好的密实砂土和超固结黏土. 然而, 我国东南沿海每年登陆台风(北美、欧洲、澳洲称为飓风)及超强台风9个, 台风袭击频繁, 海床主要为软弱的淤泥质黏土和粉砂土, 欧洲经验并不适用于我国近海风电场建设.
统计资料表明: 每年登陆我国东南沿海的台风及超强台风的影响区域基本覆盖我国已建、在建的所有近海风电场, 台风造成风机结构灾害事故时有发生. 2003年9月, 台风“杜鹃”在广州沿海登陆, 造成红海湾风电场9台风电机组叶片损坏[4]; 2006年8月10日, 台风“桑美”登陆浙江省苍南县, 鹤顶山风电场28台风电机组全部受损, 20台风机叶片严重损坏; 2010年10月23日, 台风“鲇鱼”在福建省漳浦县正面登陆, 六鳌风电场三期Z10号机组叶片折断; 2013年9月, 超强台风“天兔”袭击广东红海湾风电场, 不但再次造成多个叶片断裂损毁, 更造成8台风力机组塔架倒塌; 2018年7月9日, 台风“玛利亚”在福建省登陆, 大京风电场8号风机倒塔, 23号风机叶片折断, 闾峡风电场14号风机塔筒折断. 根据现场调查发现, 台风作用下风机的破坏模式主要分为三类: (1)风致颤振叶片破坏; (2)塔架失稳破坏; (3)基础整体倾覆, 塔架倒塌.
2021年修订的DNV规范[2]已引入了台风作为新的设计工况, 并且定义了台风影响下机械组件、电器组件、安全与控制系统等的附加要求, 比如: 需配备独立电源为安全与控制系统供电, 以应对台风天气电网中断的情况. 但是, 对于台风工程尺度风场特征、风谱特征及载荷计算方法、台风浪特征及载荷计算方法、软土地基的破坏机制和抗台控制策略还没有形成明确建议.
台风海域风电结构动力灾变涉及空气动力学、水动力学、岩土力学和结构动力学等多学科交叉, 是一个多尺度、多场耦合的科学问题. 本文将分别从台风工程尺度风场特征及其诱发的波浪场性状、台风环境中风机载荷及控制策略、台风环境中风机基础灾变机制、海上风电载荷−基础−结构整机动力分析方法及减灾对策四个方面阐述相关研究现状.
1. 台风风场及其诱发的波浪场性状
台风风场一般可分为台风眼、涡旋风雨区、外围大风区三部分: 台风眼位于台风中心, 直径约5 ~ 10 km, 风平浪静; 台风眼外侧为涡旋风雨区, 最大风力可达到17级以上; 再向外为外围大风区, 台风涡旋半径一般为500 ~ 1000 km. 图2(a)所示为台风风速径向分布, 图2(b)为典型的台风移动路径, 海上风机的台风灾害和台风风场特征及其移动路径密切相关.
1.1 台风风场特性
近年来, 学者们基于全球定位系统、巡航飞机、多普勒雷达、探空气球等开展了大量台风特性实测. 实测数据表明: 与良态风相比, 台风风速和风向角变化剧烈, 受底面粗糙度和大气环境场影响显著, 其各方面特性十分复杂. 下文从台风平均风剖面、台风湍流强度及台风脉动风谱等方面详细论述.
研究指出: 指数型公式Vz = V10(z/z0)a能较好地拟合一定高度的台风风剖[6]. 笔者团队[7]认为, 风切变指数a与最大风速半径、10 m高度处风速以及台风象限有关. Shu等[8]获取了2008 ~ 2012年经过香港的14条台风实测数据, 并基于494个合格风剖数据, 总结出图3所示的平均风剖面. 目前, 国内外对台风平均风切变的实测数据分析的结论尚不一致. IEC[1]给出了良态风下a = 0.14、极端风下a = 0.11简单且偏经验的取值, 无法真实反映台风切变的区域分布特征. 大量实测数据表明[9-10]: 台风风向会在较短时间内发生连续改变. 以2013年9月的台风“天兔”为例[11], 如图4所示, 其风向前后转变了约250°, 这必然导致整个风机受力方向变化. 因此, 有必要对台风风剖特性和参数进行精细化研究, 以实现复杂台风风况下的风机抗风设计.
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台风湍流强度与良态风场有明显的不同. Li等[12]研究指出台风期间湍流强度表现出随平均风速增大而减小的趋势; 高梓淇[13]也发现类似趋势, 但是当风速大于某临界值时减小趋势不明显. 我国近年陆上台风的实测结果见表2. 可见, 台风登陆前后的湍流强度发生较大变化, 不同高度、不同地貌的湍流强度变化较大, 台风的湍流强度普遍大于IEC[1]规定的常规风机设计值上限0.16. 因此, IEC规范对台风湍流强度的适用性还需要再评估.
表 2 实测台风近地湍流强度统计Table 2. Statistics of measured near-surface turbulence intensity of typhoonTyphoon Observation height/m Observation site Observation environment Turbulence intensity Prapiroon 0606 10 Bohe Town, Dianbai County, Guangdong Province open and flat facing
the sea0.26 (average) before landfall; 0.15 (average) after landfall Damrey 0518 10 Fort Point, Xuwen County, Guangdong Provinc gentle coast 0.32 (average) before landfall; 0.16 (average) after landfall Hagupit 0814 10 Dianchen, Dianbai County, Guangdong Province gentle coast 0.63 (average) before landfall; 0.20 (average) after landfall Morakot 0908 10, 30, 50 Cangnan County, Zhejiang Province hilly landform 0.193 (average); 0.146 (average); 0.134 (average) Soulik 1307 53 Xiapu County, Ningde City, Fujian Province coastal open landform 0.39 (maximum) before landfall; 0.43 (maximum) after landfall Muifa 1109 26 Lingang, Pudong, Shanghai open and flat facing
the sea0.63 (maximum); 0.33 (average); 0.20 (minimum) Nesat 1117 90 Zhanjiang City, Guangdong Province gentle coast 0.14 (average) Utor 1311 10 Maoming City, Guangdong Province gentle coast 0.16 (average) Neoguri 1408 10 Pudong, Shanghai open and flat facing
the sea0.32 (maximum) Kai-tak 1213 43 Inner Bay of Qinzhou Bay, Guangxi Province flat and open offshore 0.149 (average) Kalmaegi 1415 50 Wenchang City, Hainan Province flat terrain 0.55 (maximum); 0.15 (average) Fitow 1323 168 Wenzhou City, Zhejiang Province complex landform 0.21 (average) Chan-hom 1509 80 Shanghai urban 0.453 (average) Rumbia 1818 497 Shanghai urban high altitude 0.135 (average) Mangkhut 1822 32 Taishan City, Guangdong Province gentle coast 0.29 (average) 国内外学者已针对台风脉动风谱做过大量实测研究. 林立等[14]基于台风“纳沙”(2017)和“海棠”(2017)的风速实测数据, 指出不同区域的实际台风风场需要不同的经验谱来表征. 欧进萍等[15]、陈朝晖等[16]对中国台风年鉴长期资料进行了统计分析, 建立了中国东南沿海台风概率模型和台风关键参数. 图5展示了佛罗里达海湾飓风谱[17]、中国南海台风谱[18]与Kaimal谱等的区别, 可见台风风谱与良态风谱差异较大, 影响中国沿海的台风与影响美国海湾的飓风也存在着明显差异. 图5横坐标采用了莫宁坐标, 其中Von-Karman谱、Kaimal谱的定义式和坐标变换公式分别如下
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图 5 实测台风风谱与各通用风功率谱比较Figure 5. Comparison between measured typhoon wind spectrum and general wind power spectrum$$ \frac{{nS(n)}}{{\sigma _u^2}} = \frac{{4f}}{{{{(1 + 70.8{f^2})}^{5/6}}}},{\text{ }}f = \frac{{nL_u^x}}{U} $$ (1) $$ \frac{{nS(n)}}{{\sigma _u^2}} = \frac{{200f}}{{{{(1 + 50f)}^{5/3}}}},{\text{ }}f = \frac{{nz}}{U} $$ (2) 其中, n为频率, S(n)为脉动风速功率谱, σu为脉动风速标准偏差, U为10 m高度处平均风速,
$ {{L}}_{{u}}^{{x}} $ 为顺风向湍流积分尺度, z为参考高度.事实上, 台风过程中脉动风谱在三个正交方向上(来流纵向、横向和竖向)各有不同, 而且具有时变特性, 如台风的非平稳特征[19-20]. Cai等[20]提出了一种最优的时变平均风速估计算法用于处理台风实测数据, 发现当采用台风时变风场模型时得到了不同于平稳模型的台风脉动风场特性, 如脉动风速谱和湍流强度等. 但这方面的研究还十分缺乏. 因而, 迫切需要利用现场实测采集多点高频三维风速数据, 研究台风风场工程尺度参数(风速、风向、风谱、湍流度)的时空演化规律.
另外, 湍流积分尺度也是描述风场湍流特性的重要参数之一. 但该参数在不同的台风实测中变化较大, 而且取值大小也受到计算方法和数据质量的影响[12]. 根据台风和飓风的实测数据, 顺风向湍流积分尺度取值基本在100 ~ 300 m左右[12]. 风场相关性通常用两点脉动风速时程在频域上的统计相关性, 即相干函数来描述. Davenport于1961年提出了著名的相干函数指数衰减模型, 该模型沿用至今并被广泛采用.
目前, 国外IEC[1]和DNV[2]规范多针对北大西洋良态风, 并未针对台风进行专门考虑, 更未考虑我国台风风场工程尺度特征及其参数. 因此, 有必要通过收集我国历史台风等实测数据, 结合最新的台风多尺度数值模拟技术及再分析数据集, 开展系统的统计、模拟、分析和归纳等工作, 准确揭示我国台风风场的工程尺度性状. 笔者团队基于历史台风数据和气象再分析数据, 研究提出了基于机器学习的西北太平洋台风全路径模拟新方法[21-22], 该全路径模拟方法能很好重现西北太平洋历史台风关键参数的统计特征(如图6所示), 并能高效评估气候变化背景下中国沿海及近海区域的将来台风灾害风险[23]. 基于西北太平洋台风全路径模拟新方法[21-22], 随机生成了影响我国东南海域的大量台风事件, 图7给出了21世纪末期在高排放条件下(SSP585)我国东南近海区域50年重现期台风设计风速分区图. SSP585是指常规发展社会路径及 2100 年辐射强迫稳定在 8.5 W/m2 的高排放情景.
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图 6 中国沿海各站点历史和模拟的台风统计参数Figure 6. Comparison of TC parameters from simulation and historical dataset for coastal sites of China![]()
图 7 到21世纪末期在高排放条件下我国东南近海区域50年重现期台风设计风速分区图Figure 7. Typhoon wind speed distribution of 50-year return periods under high emission condition in the late of 21st century1.2 台风诱发的波浪场特征
国内外研究表明[24-25]: 台风引起的波浪场具有独特的空间形态和方向特征, 台风路径与风电场位置的相对关系决定了波浪幅值和频谱特征. Young[24]采用“延长风区”结合卫星实测结果分析了澳洲飓风区域波浪场特征. 飓风风场和波浪场空间分布均具有不对称性, 如图8所示[25], 图中箭头分别表示风速矢量和有效波高矢量, 有效波高分布的不对称程度大于风场, 飓风眼右侧的波浪与飓风风场传播方向一致, 而在左侧波浪与风场传播方向相反, 致使风场和波浪场分布具有明显的“右偏性”特征[24-26]. Ochi[26]总结了北美飓风引起的波浪场特征: 在最大风速区域, 波浪的方向主要追随风的方向, 在台风眼以内的波浪表现为局部风引起的短峰波浪, 在台风眼前方区域的波浪表现为沿径向方向传播, 台风眼后方区域的波浪大多波长短, 波陡小. 台风浪一般是以风浪和涌浪的混合形式存在, 通过对台风“韦森特”“利奇马”过境期间珠江口和浙江沿海实测海浪资料分析发现, 随着台风靠近、登陆和远离, 台风浪波型均经历了混合浪−风浪−混合浪的变化过程[27-28]. 针对我国南海海域0801号台风“浣熊”的研究发现, 台风浪有效波高的分布和演变受台风系统强度和移动的影响, 台风过程中涌浪场与风浪场的分布几乎相反, 涌浪场的大值区对应风浪场的低值区, 台风浪场中涌浪所占比例及分布范围均随台风的发展而增大, 并不随台风的衰减而减小[29].
对于台风诱发的波浪场特征, 目前的主要研究手段包括现场测试(波浪浮标)、遥感(扫描雷达高度计、合成孔径雷达等)、数值模拟等. Young[24, 30]分析了澳洲海域16个飓风期间的229个飓风浪一维海浪谱, 发现当实测位置距离台风中心小于8倍最大风速半径, 台风浪的频谱呈现单峰谱形, 与JONSWAP谱和Donelan谱拟合较好. 墨西哥湾海域飓风浪谱主要由右侧象限的单一模态主导, 但在左侧象限会变成双模态或三模态[31]. 国内学者基于浮标实测数据分析了不同台风过境期间我国南海与东海海域的台风浪频谱特征[32-34]. 研究表明“灿都”台风浪频谱低频部分与JONSWAP谱拟合较好, 高频部分实测波谱则大于JONSWAP谱[32]; “温比亚”、“飞燕”和“尤特”台风浪谱大多表现为单峰谱形[33]; “泰利”台风期间波谱以双峰为主, 外海涌浪与风浪形成混合浪, 低频涌浪成分占比大, 高频风浪成分占比小[34]; “苏迪罗”、“杜鹃”台风浪频谱模型的关键参数依赖于台风的时间变化, 如图9所示, 存在双谱型和单谱型波浪谱, 在台风浪成长和衰减阶段主要以双谱型为主, 在峰值阶段主要以单谱型为主, 与传统JONSWAP谱和Ochi-Hubble谱存在显著差异[35].
由于海上观测资料匮乏, 现场测量费用较高, 资料难获取, 数值模拟也是台风浪研究的重要手段之一, 应用较多的模型主要有Boussinesq方程、缓坡方程及能量平衡方程计算模型, 其中WAM模式、近岸海浪数值模型SWAN模式和WAVEWATCHIII模式均属于第三代海浪模式. 国内外学者针对台风过程中海浪的分布特征开展了一系列数值研究[36-38], 构建了台风浪与风暴潮耦合的高精度数学模型, 研究了东海舟山群岛、南海北部、广东桂山等海域的台风浪波高分布与频谱特征[39-41]. 研究表明在台风浪传播过程中, 海面长周期的波动主要是风暴潮和天文潮带来的水面变化, 在近海特别是我国东南海域, 风暴潮产生的增水与天文潮差为同一量级. 因此, 对于台风浪传播与破碎特性的计算必须考虑风暴潮影响[42]. 然而, 已有的基于SWAN海浪模式的台风浪研究主要针对外海区域, 对台风浪由外海向近岸传播过程中, 水深变浅、波浪破碎、波生流、水汽掺混、台风涌浪传播特征、风暴潮对台风浪的影响等认识还不足. 台风浪模型的关键参数依赖于台风的时间变化, 且对于理想风场和台风浪空间分布的假设主要是用于风浪主导的情况下, 多用于台风中心附近, 并未考虑近岸传播涌浪的影响, 不适用于台风过境期间整个台风波浪场模型.
目前, 关于台风条件下工程设计的波浪要素研究仍存在一定的缺陷, 比如设计波浪要素确定方法均是基于北美、澳洲台风浪数据库发展的, 对我国台风浪数据的适用性尚未明确. 国际上关于台风浪频谱描述主要采用欧洲北海JONSWAP谱, 并不完全适用于我国台风频发的东南海域, 且台风浪频谱特征随台风路径与台风浪不同发展阶段变化明显. 在近海水深一般在10 ~ 50 m, 水深变浅、波浪破碎对台风浪的工程尺度性状有重要影响. 如何精细化准确模拟台风诱发的海上风电场极端波浪场特征, 获得台风浪频谱时空演变规律是目前亟需解决的关键技术难点之一.
2. 台风环境中风机载荷及控制策略
2.1 台风环境中风机气动载荷
海上风机叶轮直径可达百米以上, 受环境风场作用大, 给风机基础结构带来巨大的倾覆力矩. 因此, 一般将叶轮上的气动载荷作为风机整体结构设计的主要控制载荷. 目前, 通常采用经典的叶素动量理论(BEM)进行计算. BEM方法基于动力理论和叶素理论, 将叶片沿长度方向分解为多个叶素, 通过叶片每个叶素所受升力和阻力求解叶片乃至整个叶轮的气动载荷(图10). Boukhezzar等[43]基于BEM方法研究了风力机变速变浆策略对风机性能和气动载荷的影响. 任年鑫等[44]根据台风“达维”的实测数据, 使用BEM方法研究大型海上风力发电机在台风工况下的气动载荷. 实际上, 1.1节表明台风环境的台风平均风剖、台风湍流强度和脉动风谱等都与良态风有着很大不同, 独特的台风风场导致其中风机叶片周围的流场很难满足理想二维流条件和BEM的基本假设, 因此BEM方法不一定适用. 王景全等[45]研究了台风“杜鹃”作用下风机叶片的破坏性征, 认为风机气动载荷超过设计载荷是其破坏的主要原因. 吴金城等[46]根据台风“桑美”风场特征, 从理论和工程角度分析了风机在台风气动载荷下的失效模式. Li等[47]提出, 现行的风机控制系统大都未考虑极端台风的设计场景, 风机结构在台风载荷下容易出现损伤.
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图 10 台风风场特征及其移动路径叶片气动载荷计算的BEM方法Figure 10. BEM method for calculating the aerodynamic load on the blades of typhoon wind field characteristics and its track台风工况相比良态风具有风速大、湍流度高、风向变化快等特点, 传统的BEM理论是在平稳风速假设下对气动载荷进行计算分析, 不能直接应用于台风环境下的空气动力载荷计算. 目前, 对台风下叶片的受力机制与分析设计仍不全面. 此外, 在工况设计上, 应基于概率的角度分析特定工况的极限组合, 而不是考虑不同工况的简单叠加.
2.2 台风环境中风机水动力载荷
在台风过境过程, 波浪能量迅速集中、波高急剧增大, 形成具有异常大波高和强非线性特征的极端波浪. 当极端波浪从深水传播至近岸浅水区域时, 受浅水效应影响, 导致波浪破碎. 破碎波砰击作用会引发风机结构的脉冲动力响应, 产生瞬时骤增的砰击载荷, 严重危害海上风电结构安全.
如图11所示, 波浪破碎后砰击在桩柱结构上, 将产生强烈的瞬时砰击力, 具有典型的脉冲载荷特性[48-49]. 研究发现[48]: 破碎波浪的前部形状决定了砰击脉冲压力值由零上升到峰值的时间. 以英国Blyth海上风电场为工程背景的研究表明, 由于未考虑波浪破碎, 线性和非线性波浪理论均低估了波浪载荷, 严重危害海上风电结构安全. 当非线性波浪的高阶谐波分量频率接近风机结构的自振频率时, 导致风机结构出现颤振现象, 结构动力响应幅值将显著增大, 加剧风机结构的疲劳损伤.
为了准确预估波浪破碎砰击载荷, 国际上部分学者开展了波浪爬升及破碎波砰击单桩基础的试验及数值研究[50-51]. 研究表明, 准静力载荷与Morison结果基本一致, 而抨击载荷部分则与大量波浪水体对圆柱瞬时作用相关. 国内杨建民团队[52]、董国海团队[53]等开展了一系列孤立波、崩破波、卷破波等波浪砰击桩基的试验及数值研究, 研究了桩周波浪场时空分布及波浪砰击载荷特性, 重点分析了海流流速、海底坡度、波浪周期、波高等因素对破碎波浪砰击载荷的影响. 笔者团队[49, 54]研究阐明了海床可渗透性对波浪破碎点和单桩上波浪砰击力的影响机制, 揭示了大直径单桩基础破碎波砰击作用机理, 提出了大直径单桩基础规则波与不规则波浪砰击载荷计算分析方法(图12)[49].
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上述已开展的研究提供了非线性波砰击力的一些基本特征, 但针对台风环境中强非线性破碎波浪的砰击载荷计算还有待进一步深入研究. 目前, 国际通用的海上风电规范如IEC规范[1]、DNV规范[2]等关于台风环境中风机支撑结构上波浪载荷的计算方法尚需完善, 亟需提出适用于我国台风海域的极端波浪载荷计算分析方法. 此外, 在海上风电一体化设计中如何考虑极端波浪砰击载荷对风机结构动力响应的影响也是亟需解决的关键技术难点.
2.3 风电J型管缆水动力特性
输电海缆作为海上风电场的生命线, 既是海上风机结构的关键构件, 也是薄弱环节. 据统计发现, 80%的海上风电场发生过海缆失效事故, 海缆故障理赔金额约占海上风电理赔总金额的75%, 其中近触底区弯曲段和上部浪溅区出现故障最为频繁[55]. 在海上风电基础输电海缆外部通常设置海缆保护J型套管, 其上部与风机基础相连, 下部延伸至海床. 此外, 通常会在J型管处设置喇叭口与弯曲限制器来防止近触底区管缆的过度弯曲破坏. 笔者团队[55]针对高桩承台和导管架基础风机型式提出了一种采用高强聚氨酯J型保护管的新型海缆防护技术(如图13所示), 具有防腐性能好, 耐磨性佳及高强度等优点, 可有效保护海缆使用寿命, 及防止海缆过渡弯曲. 该技术已在福建等海上风电场工程中逐步得到应用, 突破了风电海缆J型悬跨段施工费时、易动力破断的技术瓶颈, 备受海洋工程界关注.
在台风极端波浪和强海流作用下, 海上风电近触底区J型管缆沿展向的流场时空演变特征与水动力载荷特性呈现复杂的三维效应, J型管缆周围局部冲刷加剧, 引起管缆大幅悬跨并产生涡激振动和往复摆动, 导致海缆疲劳破坏. 笔者团队[56]研究发现, 与竖直管缆相比, 轴向流的存在引起近触底区J型管缆结构动力响应和尾流旋涡脱落形态的显著变化(如图14所示), 尤其在近触底区曲率变化剧烈区域, 强轴向流引起斜向旋涡脱落, 导致湍流流场三维模态延滞. 研究发现当倾斜角度大于45°时, 不相关性原则计算偏差会逐渐增大, 该原则不再适用, 管体曲率变化、雷诺数及来流方向对弯曲管体剪切层稳定性及湍流流场存在显著影响, 影响管缆的冲刷扩展速率及沟槽形状尺寸. 笔者团队[57]研究指出J型管缆对触底区循环扰动对地基反力分布有较大影响, 从而影响到热点位置.
现有关于弯曲管体涡激振动的研究通常采用不相关性原则来分析其尾流形态及结构响应特性, 等效为与管体轴向垂直的来流速度分量引起的涡激振动. 然而研究表明, 该不相关性原则的合理性仍存在较大争议. 管体弯曲曲率变化会引起涡激振动流场的不对称性, 对横向和流向涡激振动产生显著影响, 凹形管体在锁定区间外仍存在较大的振幅响应[58]. 弯曲管体水平段流场会明显影响其结构动力响应特性, 大曲率弯曲管体涡激振动加速度和位移频谱均呈现宽频形式, 存在多个谱峰频率, 管体结构动力响应特性存在明显差异[59].
对台风海况海上风电J型管缆水动力载荷特性的研究还处于探索阶段, 在工程实践中缺乏系统的水动力载荷设计规范可供指导. 由于所处海洋环境的差异, 欧洲海上风电J型管缆的设计经验并不完全适用于我国台风频发、环境恶劣的东南海域. 现有海洋管缆水动力载荷的研究成果因忽略了轴向流的影响, 并不能准确反映J型管缆水动力载荷特性, 缺乏适用于台风海域的海上风电J型管缆水动力载荷计算分析方法.
2.4 海上风机智能控制策略和载荷优化
海上风电机组配有智能控制策略, 主要通过变桨、偏航来实现发电产能寻优, 载荷不超极限. 如图15所示, 根据现场风速大小, 海上风电机组工作状态通常在以下四个区域内切换[60-61]: 区域1, 风速低于切入值, 机组处于停机状态, 不发电; 区域2, 风速高于切入值, 机组开始发电, 此时桨距角一般处于一个恒定的小负数, 通过控制电磁转矩保证最大捕风效率; 区域3, 风速达额定值, 控制系统不断调整桨距角使得风机功率和转速维持在额定值; 区域4, 当风速大于切出风速后, 尤其在台风条件下, 机组再次进入停机状态, 此区域的停机不仅会带来机组产能的损失, 还会因气动阻尼消失而加剧整机振动. 现有针对控制的研究主要聚焦区域2和3, 区域4中台风环境下的抗台控制仍是空白.
针对区域2和3(如图15所示), 许多学者通过改进PID控制方法来优化智能控制策略. Boukhezzar等[62]对比发现, 相比于线性控制系统, 非线性控制具有更好的控制效果和鲁棒性. 近期, 笔者团队[60]使用L1自适应控制理论应对风电系统的非仿射特性, 在不使用系统精确数学模型和风速信息的条件下有效降低了极端风况下风电机组风轮转速的超调. 进一步, 笔者团队[61]借助UDE原理和风速估计技术, 提出了如图16所示的前馈−反馈智能桨距角控制策略, 在不增加控制系统成本的情况下, 实现了在降低风电机组风轮转速超调的同时, 优化了机组关键部件的运行载荷.
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图 16 前馈−反馈智能桨距角控制方案Figure 16. Feedforward feedback intelligent pitch angle control scheme学者们开始聚焦于改进风机控制系统以实现风机载荷的优化, 面对极端台风条件, 主要由三种控制策略: 一是停机刹车; 二是停机空转; 三是使用备用电源, 机舱主方向随台风智能偏航和变桨(图17), 以减少极端风载荷. 第三种策略是目前的主要发展方向, 但是还缺少具体的控制措施. Xia等[63]采用LQ和PD方法实现风电机组的偏航控制以减少风机结构动力载荷. Boukhezzar等[41]利用基于神经网络算法的新型重复控制策略, 建立子空间识别范式, 实现叶片的独立变浆控制从而减少风机叶片的动态载荷. 世界著名整机制造商维斯塔斯推出了V117-4.2 MW型风电机组, 通过特定的载荷优化模块实现了台风下的稳定运行. 然而, 对于频发、多向、持续时间长的台风工况, 该机组的载荷优化控制性能有待改进[58].
综上, 现行的风机控制系统大都未考虑极端台风环境下的设计场景, 从而导致在台风载荷下风机结构易出现破坏. 因此, 鉴于我国近海属于台风多发区域, 且台风变向频繁, 曾出现多起台风引发的风机组损毁的事故, 有必要使用备用电源, 研发针对海上高强度湍流特性台风的更实时、快速的控制算法和控制策略, 降低外部环境激励载荷, 保障台风环境中风机的安全稳定.
3. 台风环境中风机基础灾变机制
如图18所示, 风、浪载荷耦合传递给地基基础, 并由海床地基承担. 我国近海海床以软弱土为主. 近海风机结构基础抗台风设计应满足两个关键要素: 一是确保极端载荷下风机结构不倒塌, 满足极限承载力要求; 二是台风过后风机下部支撑结构累计倾斜小于0.5°, 满足正常使用要求.
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图 18 风、浪载荷耦合传递给桩基和海床地基Figure 18. Coupled wind and wave loads transmitted to piled foundation3.1 桩基基础冲刷
在台风影响下, 海上风电场处于风、波浪、潮流等强动力共同作用的海洋环境下, 风机基础附近水流紊乱和马蹄形旋涡强度增强, 极易产生局部冲刷, 降低海上风机基础稳定性.
针对均匀砂质底床, 研究表明, 在单向流作用下单桩局部冲刷坑的最大深度(S)主要与流速(U)、水深(h)、底床中值粒径(D50)和冲刷时间有关, 无量纲冲刷深度S/D可表示为无量纲量(U/Uc, h/D, D/D50, t/te, Uc为底床的临界启动流速)的函数[64]. 不同桩体直径对冲刷深度也存在一定影响, 桩径越大, 尾涡的脱落频率和涡量越小, 冲深相应减小[65]. Dey等[66]采用声学多普勒流速仪监测了定床冲刷过程中桩周的流场特征(包括流速、湍流动能、雷诺应力), 分析了马蹄形漩涡的发展特征和底床切应力的变化, 结果发现, 随着冲刷坑的发展, 马蹄形漩涡尺度变大, 但向下游越来越弱; 在冲刷坑发展过程中, 桩前剪应力一直大于临界剪应力, 而在达到平衡状态时减小至小于临界剪应力. Kirkil等[67]研究了冲刷坑桩周马蹄形漩涡的发展变化特征及与桩周边界层的相互作用, 详细阐述了冲刷坑中底床泥沙输运的机制. Lança等[68]试验研究了水流黏性(即雷诺数)对桩体局部冲刷的影响, 由于室内模型与实际原型无法同时遵守雷诺相似和重力相似, 室内试验结果会比实际偏大. Ettmer等[69]试验研究发现, 动床冲刷冲深大于定床冲刷, 且随U/Uc的增大而增大, 1 < U/Uc < 4时泥沙输运主要为推移质运移, 表现为底床上沙丘的运移, U/Uc > 4时主要为悬移质输运, 到达冲刷平衡状态时, U/Uc = 1和8.5时最大冲深可分别达1.51D和3.3D.
笔者团队[70]采用摄像机实时监测了单桩桩周的冲刷深度变化, 试验研究了不同水深和流速条件下局部冲刷的发展特征如图19, 研究表明, 局部冲刷首先发生在桩侧前方并逐渐向桩周发展, 桩后先发生淤积后冲刷; 水深越大, 流速越大, 桩后淤积现象持续时间越短, 桩周冲刷发展迅速且均匀, 达到稳定所需时间越久.
为防止冲刷削弱桩基承载力, 不少学者对冲刷防护措施进行了研究, 提出桩周抛石、种植人工草等方法. 上述方法在强波流环境中效果欠佳. 笔者团队[71]研发了桩周浅层海床注浆加固技术(图20). 如图20(a)所示: 该方法通过将浆液注入桩周浅层土体, 显著提升桩周海床浅层土刚度、强度和抗冲刷能力. 该技术已应用于我国黄海海域某强波流环境下的海上风电工程. 基于多波束测试, 获得了浅层加固处理前后某桩周冲刷情况, 如图20(b)所示: 浅层处理前, 桩周最大冲深达9 m; 浅层加固处理一年后, 桩周未见明显冲刷. 浅层桩周土加固技术不仅能抵御强波流冲刷, 还能抑制台风载荷下桩身水平累积变形, 具体实施效果将在3.3中阐述.
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图 20 注浆实施方案及工程效果Figure 20. Field practice and effectiveness of jet-grouting on souring mitigation3.2 极端台风载荷作用下基础失效分析模型
在台风环境中, 风电基础的主要失效原因通常是地基承载力不足. 计算水平受荷桩承载力的常用方法是基于p-y曲线的文克勒地基梁法. 目前设计普遍采用的p-y模型由美国石油协会API推荐, 该模型是基于柔性桩现场实测数据拟合获得. 不少研究表明, API推荐的p-y模型不适用于大直径桩. 为了考虑“桩径效应”, 通常做法是在现有p-y模型表达式中直接引入桩径这一变量; 然而, 这些模型在改善大直径桩预测效果的同时, 往往不能兼顾小直径桩[72-75]. 主要的原因是桩径的增加可能改变桩周土体的破坏模式, 上述影响无法通过在p-y模型中简单引入桩径来体现.
不同于现有研究关注较多的柔性桩和刚性桩, 我国相当一部分海上风电单桩基础呈刚柔性 (直径为4 ~ 8 m, 长径比为8 ~ 12). 此处刚柔性桩划分参照Poulos等[76]提出的相对刚度概念, 即桩截面刚度和土体模量相对刚度EpIp/(EsL4)大于0.208为刚性桩, 小于0.0025为柔性桩, 处于两者之间为刚柔性桩. 为了研究刚柔性桩周土体破坏模式, 笔者团队[77]开展了离心模型试验和数值计算, 结果如图21(c)所示, 刚柔性桩周土体呈现出三区域破坏模式, 由浅到深分别为: 楔形破坏、水平面内绕桩满流破坏和竖立面内旋转剪切破坏, 不同破坏模式对桩周土体极限抗力影响显著. 进一步比对发现, 柔性桩周土体主要提供水平抗力(图21(a)); 刚性桩和刚柔性桩的上半部桩周土体主要提供水平抗力, 下部桩周土体以旋转抗力为主(图21(b)和图21(c)). API推荐的p-y模型由于仅考虑水平向的土阻力, 没有大直径单桩下部土体旋转抗力、剪力、和桩侧摩阻力等影响, 而会低估大直径桩水平承载力.
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为了更合理描述大直径桩周土体破坏模式的影响, Zhang等[78] 提出了双弹簧分析模型(图22(b)), 即在水平土阻力p-y弹簧模型基础上, 增加了桩底水平弹簧s-u. 在Zhang等[78]的基础上, Fu等[79]进一步提出了三弹簧分析模型(图22(c)), 即引入了分布式M-θ转动弹簧, 以考虑大直径桩侧摩阻力的贡献. 上述分析模型均未考虑大直径桩下部土体旋转抗力, 而可能低估其水平承载力. 为此, 笔者团队基于桩周土体三区域破坏模式[77]、不同破坏模式对应的水平承载力上限解[80], 提出了能有效考虑水平土阻力、桩底剪力和桩底反力弯矩的双弹簧模型: “p-y + M-θ”模型(图22(d))[81-82], 以实现在统一的框架下统一描述柔性、刚柔性和刚性桩的水平受荷响应. 在此基础上, 笔者团队基于能量方程获得了与p-y和M-θ模型相关的阻尼表达, 并在“p-y + M-θ”模型中加入阻尼器, 形成了桩土作用动力分析模型[83].
为验证“p-y + M-θ”模型的有效性, 笔者团队[83]系统对比了海上现场和离心机试验试桩试验结果, 测试对象包括柔性、刚柔性和刚性桩. 图23显示了典型的 “p-y + M-θ”模型预测效果. 可以看出, 该模型能够很好预测不同刚度大直径桩水平响应. 相比于现有规范推荐方法, 基于“p-y + M-θ”模型设计的柔性、刚柔相桩经济性显著, 能助力大型化海上风电降本增效.
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图 23 模型预测与实测桩身弯矩与变形对比Figure 23. Comparison between measured and predicted pile responses需要注意的是, 上述研究仅仅针对单一水平受载荷方向的桩土相互作用, 尚无研究揭示多向极端台风载荷作用下(考虑台风移动路径及风力转向)桩周土体的破坏模式以及桩侧土体抗力分布.
3.3 多向极端台风载荷引起的基础累积变形与控制
相比于正常运行工况, 台风过境更易使桩基产生永久累积倾斜. 为了探究影响桩基循环变形的主要因素, 一些学者[85]和笔者团队[86-87]开展了系列1g室内模型试验、离心机模型试验和现场足尺试验. 研究表明, 影响桩基累积变形的关键因素包括: 循环载荷特性(单、双向循环)、桩-土相对刚度、土的超固结比、桩顶施加的竖向载荷等.
关于预测大次数循环载荷下桩基累积变形的计算分析方法, 目前主要有半经验的刚度衰减模型[88]、亚塑性本构隐式数值计算[89]等. 刚度衰减模型采用显式求解, 计算简单、求解高效. Kuo等[90]基于该方法较好地模拟了砂土地基中大直径单桩的循环累积变形, 计算了服役期内循环载荷下地基长期累积响应. 该计算方法的主要问题是难以考虑部分排水的情况, 而台风过境影响一般在3 ~ 5天, 需要考虑部分排水的软弱地基情况. 笔者国际合作团队[89]在亚塑性本构模型的框架下提出了能够更好的预测土单元在大循环次数下收敛效应的全新粒间应变本构模型, 并利用该本构模型对单元试验及单桩循环离心机试验进行了反分析, 证明了该模型能够较好的反应循环作用下土单元及桩土循环变形特性.
上述研究多针对单向循环载荷下的桩基响应, 目前只有少数学者探究了多向载荷下桩基变形累积效应及模拟方法. 其中, Mayoral等[91]通过1g模型试验研究了多向桩土相互作用过程中的土体响应. McCarron等[92]和Su等[93]为量化多向循环载荷对桩基的影响, 提出了多向p-y模型. 这些模型沿桩身为每个深度指定了一个弹簧, 分解侧向土阻力为平行和垂直分量, 用边界面塑性理论描述每个方向的p-y响应. 尽管上述模型能反映桩基多向响应, 但却引入了附加参数, 比如McCarron的模型[92]需要10个参数. 为高效模拟多向循环作用, Lovera等[94]从水平单弹簧p-y模型扩展到多弹簧p-y模型, 用5个参数便模拟了桩基的多向载荷响应, 但仅适用于静力分析. 为此, Hong等[95]引入边界面模型, 将多弹簧p-y模型扩展到了多向循环响应分析.
总体而言, 目前对于基础受多向循环载荷作用下基础的累积变形物理机制尚不清楚, 试验研究多为1g模型试验, 分析模型仍需进一步完善, 以考虑长期的、复杂多变的多向载荷作用下的基础累积变形响应.
为抑制台风环境中桩基水平累积变形, 一些学者提出在泥面处的桩身加焊圆盘薄片护翼[96]以增加倾覆抗力. 然而, 在冲刷作用下, 圆盘薄片护翼易与海床表面脱开而失效. 笔者团队提出的浅层海床注浆加固技术[97-99]能有效避免上述问题. 为验证这一技术效果, 笔者团队系统开展了现场试验、离心机模型试验和数值模拟[97-99]. 研究结果表明, 在高幅值循环载荷作用下(对应台风海况), 桩周浅层加固可使桩身累积变形减小达85%(图24).
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图 24 浅层加固导致桩基循环累积变形降低Figure 24. Effect of jet-grouting on reduction of cumulative lateral pile displacement4. 海上风电载荷−控制−基础−结构整机动力分析方法
目前, 海上风机结构的动力分析仍然把上部风机塔架与下部基础分开考虑, 即: 风机载荷计算和上部结构动力分析归风机供应商负责, 风机供应商将风机塔架底部法兰面的载荷数据交付给基础设计方, 以完成风机基础承载力分析, 如图25所示.
然而, 外界风浪流环境、风机上部结构和下部基础海床是一个整体的动力系统, 现在的独立分隔分析方法, 忽略了载荷−塔架−基础相互耦合过程, 可能使风机(尤其是大型化风机)整机动力设计偏不安全. 近年来, 不少学者对风机整机动力分析做了有益尝试. Bisoi等[100]建立了如图26所示的海上风机分析模型: 将风机结构当成弹性梁, 同时考虑了上部结构和下部桩土相互作用(通过土弹簧实现), 实现了两者间的耦合.
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上述分析模型虽然实现了风机的整机建模, 且考虑了上部结构与下部基础海床的相互耦合, 但是其风浪流环境载荷计算及作用较为简化, 没有考虑风机载荷与风机动力响应的耦合, 无法准确反映风机所受的真实动力载荷特性. 更为重要的是, 在上述分析模型中, 都把风机机舱看成是一个置于风机顶端的质量块, 未考虑风机的控制系统; 然而, 实际中风机机舱内部存在风机智能控制系统, 其可根据外界环境条件(如风速、风向等)实时控制风机叶片变桨和偏航操作, 这将直接影响到风机瞬时载荷和结构动力响应.
为了更好地考虑气动载荷和风机控制策略的影响, Rezaei等[101]提出了如图27所示的海上风机动力分析模型. 其中, 气动载荷利用开源风机设计软件FAST计算, 该软件能很好地考虑风机控制与风机载荷的相互耦合. 随后将FAST计算出的风载荷连同波浪载荷, 共同作用于考虑桩土相互作用的风机整机有限元模型中, 分析风机动力疲劳响应. 该模型考虑了上部结构−下部桩土相互作用的耦合, 风机控制的影响也在风载荷中体现. 但是必须指出, 该模型利用FAST软件计算风载荷时, 是基于固定式基础风机的模拟, 即风机为一个悬臂梁阶段底端固定于泥面处, 基础刚度无穷大. 显然, 这种基础模拟方式忽略了真实桩土相互作用刚度, 直接影响到载荷计算的精准度, 使得动力分析结果可靠性未知.
目前, 主流的海上风机设计分析软件包括开源软件FAST、商业软件BLADED, HAWC2, FLEX5等. 基于模态分析法和多体动力学理论, 这些软件已经基本实现了外界风浪流−上部结构−风机智能控制这几部分的耦合, 但少有考虑风机下部真实桩土相互作用. 另外, 也鲜有针对如下科学和技术问题的相应模拟模块: 台风环境工程尺度性状、台风载荷与风机控制策略、台风诱发的风电基础动力灾变响应以及耦合上述动力过程的一体化分析方法等. 如FAST中, 风机基础被认为是固定在泥面位置, 基础刚度无穷大. 因此, 借助现有风机设计分析软件的功能, 对软件进行二次开发以耦合真实的桩土相互作用, 是实现风机一体化分析的捷径. 基于这样的理念, Loken等[102]通过二次开发将FAST原固定于泥面处的基础延长至泥面以下一定深度, 以延伸梁刚度模拟桩土刚度, 提出了等效模型如图28(a). 显然, 这不符合实际也显著影响单桩内力和变形响应特性. Jung等[103]在FAST中二次开发了桩土宏弹簧模型, 即在风机泥面处设置集中的非线性弹性的土弹簧来模拟桩土在泥面处的刚度, 以实现简化的桩土相互作用模拟(如图28(b)). 类似地, Krathe等[104]也在FAST中二次开发了泥面处的宏弹簧模型, 并进一步考虑了土弹簧的非线性滞回特性, 使得能桩土阻尼效应得以体现, 如图28(c)所示.
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图 28 基于FAST的海上风机简化分析模型Figure 28. Simplified analysis model of offshore wind turbine based on FAST综上所述, 现有海上风机分析模型大多数对风机载荷和疲劳响应的研究都基于刚度无穷大的固定式基础, 未考虑真实的桩土相互作用或桩土刚度. 为克服现有一体化模型的缺陷与不足, 构建适用于海上风机的多场耦合一体化分析方法. 笔者团队[104]近期通过二次开发FAST, 增加桩土相互作用模块(SSI模块), 如图29(a), 构建了耦合风浪流-风机控制-上部结构-下部基础海床相互作用的整机一体化计算模型, 如图29(b). 在该模型下, 团队研究了不同工况和桩土模型的动力响应特点, 并评价了海上风机单桩基础疲劳寿命.
研究发现, 采用如图30(a)所示的不同桩土相互作用模型对海上风机载荷有着显著的影响. 如图30(b)所示, 相比固定式基础, 3种p-y桩土模型(桩土刚度相对较低)弯矩峰值和振荡幅值都有所增大. 从图30(c)可发现, 风机在正常运行状态在泥面位置存在较大的水平弯矩, 但风机停机空转时泥面处弯矩均值接近零, 呈现双向振荡[83].
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当采用p-y + M-θ模型时, 风机在停机空转状态下的弯矩载荷振荡幅度比正常运行状态有显著增长, 这是因为停机时叶片顺桨造成气动阻尼的消失. 因此, 采用固定式基础进行分析将明显低估风机在停机状态下泥面处弯矩的振荡幅值, 严重低估基础结构的疲劳损伤.
与p-y + M-θ模型结果比较, 在停机顺桨状态下, 采用固定式基础模拟(即桩土刚度无穷大)将平均低估46%峰值弯矩, 而API p-y模型将平均高估71%峰值弯矩. 桩土刚度在风机一体化设计分析中除了会影响海上风机载荷外, 还将直接影响到风机基础疲劳寿命. 如图31所示, 采用API规范推荐的p-y模型模拟桩土刚度时将低估56%的单桩疲劳寿命, 而忽略桩土阻尼将低估24%的单桩疲劳寿命, 使得设计偏保守. 考虑到桩基最大疲劳应力作用于泥面下一定深度(最大疲劳深度), 使用固定式基础模型, 将增大基础疲劳破坏风险. 采用DNV规范推荐的S-N曲线法分析单桩基础疲劳, 并考虑不同工况出现频率, 得到图32所示的实际年疲劳损伤. 正常运行工况下(LC2-12)单桩疲劳损伤小, 但出现频率较高, 其对单桩年疲劳损伤占主导地位. 虽高风速状态(LC13-17)单桩疲劳损伤较大, 但因出现频率较低, 其对年疲劳损伤影响不大. 低风速停机状态(LC1)因出现频率较高, 反而将导致较高的疲劳损伤.
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综上所述, 基础-结构相互作用(包括桩土刚度和桩土阻尼)对海上风机载荷计算和整机动力疲劳分析有着显著影响, 在一体化分析时必须考虑, 然而现有的海上风机整机动力分析模型多为“半耦合”, 无法考虑载荷−基础−结构相互耦合效应, 目前亟需打破传统各部分要素独立分析的技术壁垒, 把海上风电机组, 包括风机塔架在内的支撑结构、下部基础−海床相互作用、风机控制策略以及外部风、浪、流等环境条件作为统一的整体动态系统进行时域模拟分析、校核和优化, 最终建立海上风机整机一体化的设计理论和软件平台.
5. 总结与展望
随着我国近海风电的大规模建设和大型化发展, 严苛的台风环境和软弱的海床条件给风电发展提出了严峻的技术挑战, 同时也使得海上风电设计蕴含着丰富的交叉力学内涵. 本文围绕台风环境风机动力灾变与控制相关领域的关键力学问题, 结合笔者团队近年来的研究成果, 较为详细地评述了国内外最新研究进展情况, 主要涵盖了: 台风环境工程尺度性状、台风载荷与风机控制策略、台风诱发的风电基础灾变以及耦合上述动力过程的一体化分析方法等.
为实现海上风机的抗台设计, 亟需利用现场实测三维风速数据, 对台风风剖特性和工程尺度参数进行精细化研究. 此外, 需准确模拟台风诱发的极端波浪场特征, 提出适用于我国台风海域的极端波浪载荷计算分析方法. 鉴于现行风机控制系统对极端台风环境缺乏考虑, 有必要研发针对台风的实时控制算法及策略, 降低激励载荷保障风机结构安全. 多向极端台风载荷作用下基础累积变形物理机制尚不清楚, 仍需进一步完善长期的、复杂多变的多向循环载荷作用下桩周土体的破坏模式及桩侧土体抗力分布, 以分析风浪长期作用下基础累积变形响应. 在上述基础上, 亟需打破环境条件、控制策略、支撑结构等要素独立分析的技术壁垒, 建立海上风机整机一体化的设计理论和软件平台.
海上风机动力灾变与控制虽然在国内外已有一些研究基础, 但是现行国际通用规范主要适用于欧洲良态海洋环境与地质条件, 难以指导我国强台风、软弱土等严苛环境中海上风电结构的安全、经济设计和运行. 为了更好支撑我国台风环境大型化风机的规模化建设, 助力我国3060战略目标, 本文也建议了仍需重点突破的方向: 需更深入掌握台风风场工程尺度性状、台风和台风浪载荷特性, 需探索台风环境中的风机控制策略, 亟需建立台风环境下大型海上风电整机一体化设计理论并开发相应国产化工业软件. 上述突破有助于我国实现海上风能产业的全球引领, 具有重要的科学意义和工程应用价值.
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图 5 实测台风风谱与各通用风功率谱比较
Figure 5. Comparison between measured typhoon wind spectrum and general wind power spectrum
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图 6 中国沿海各站点历史和模拟的台风统计参数
Figure 6. Comparison of TC parameters from simulation and historical dataset for coastal sites of China
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图 7 到21世纪末期在高排放条件下我国东南近海区域50年重现期台风设计风速分区图
Figure 7. Typhoon wind speed distribution of 50-year return periods under high emission condition in the late of 21st century
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图 10 台风风场特征及其移动路径叶片气动载荷计算的BEM方法
Figure 10. BEM method for calculating the aerodynamic load on the blades of typhoon wind field characteristics and its track
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图 16 前馈−反馈智能桨距角控制方案
Figure 16. Feedforward feedback intelligent pitch angle control scheme
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图 18 风、浪载荷耦合传递给桩基和海床地基
Figure 18. Coupled wind and wave loads transmitted to piled foundation
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图 20 注浆实施方案及工程效果
Figure 20. Field practice and effectiveness of jet-grouting on souring mitigation
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图 23 模型预测与实测桩身弯矩与变形对比
Figure 23. Comparison between measured and predicted pile responses
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图 24 浅层加固导致桩基循环累积变形降低
Figure 24. Effect of jet-grouting on reduction of cumulative lateral pile displacement
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图 28 基于FAST的海上风机简化分析模型
Figure 28. Simplified analysis model of offshore wind turbine based on FAST
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表 1 我国“十四五”期间海上风电装机及规划容量统计
Table 1 Statistics of available and planned offshore wind power in China during the 14th Five Year Plan period
Province and city Existing capacity/GW Proposed to be added during the 14th Five Year Plan/GW Liaoning 9.81 8.59 Tianjin 0.845 1.155 Shandong 0.6 7.4 Shandong 5.73 9.27 Shanghai 0.6 1.8 Zhejiang 6.15 5 Fujian 5 10.3 Guangdong 4.2 17 Guangxi 6.53 7.5 Hainan — 12.3 Taiwan — 5.5 Total 39.465 85.815 
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表 2 实测台风近地湍流强度统计
Table 2 Statistics of measured near-surface turbulence intensity of typhoon
Typhoon Observation height/m Observation site Observation environment Turbulence intensity Prapiroon 0606 10 Bohe Town, Dianbai County, Guangdong Province open and flat facing
the sea0.26 (average) before landfall; 0.15 (average) after landfall Damrey 0518 10 Fort Point, Xuwen County, Guangdong Provinc gentle coast 0.32 (average) before landfall; 0.16 (average) after landfall Hagupit 0814 10 Dianchen, Dianbai County, Guangdong Province gentle coast 0.63 (average) before landfall; 0.20 (average) after landfall Morakot 0908 10, 30, 50 Cangnan County, Zhejiang Province hilly landform 0.193 (average); 0.146 (average); 0.134 (average) Soulik 1307 53 Xiapu County, Ningde City, Fujian Province coastal open landform 0.39 (maximum) before landfall; 0.43 (maximum) after landfall Muifa 1109 26 Lingang, Pudong, Shanghai open and flat facing
the sea0.63 (maximum); 0.33 (average); 0.20 (minimum) Nesat 1117 90 Zhanjiang City, Guangdong Province gentle coast 0.14 (average) Utor 1311 10 Maoming City, Guangdong Province gentle coast 0.16 (average) Neoguri 1408 10 Pudong, Shanghai open and flat facing
the sea0.32 (maximum) Kai-tak 1213 43 Inner Bay of Qinzhou Bay, Guangxi Province flat and open offshore 0.149 (average) Kalmaegi 1415 50 Wenchang City, Hainan Province flat terrain 0.55 (maximum); 0.15 (average) Fitow 1323 168 Wenzhou City, Zhejiang Province complex landform 0.21 (average) Chan-hom 1509 80 Shanghai urban 0.453 (average) Rumbia 1818 497 Shanghai urban high altitude 0.135 (average) Mangkhut 1822 32 Taishan City, Guangdong Province gentle coast 0.29 (average)
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