风电平台叶片覆冰载荷模拟实验启动

随着我国风电产业向高海拔、低温高湿区域扩展，叶片覆冰问题已成为制约风电场安全高效运行的核心挑战。近期，国内科研团队正式启动风电平台叶片覆冰载荷模拟实验项目，旨在通过多维度仿真与物理测试，系统性揭示覆冰对叶片结构完整性和机组运行稳定性的影响机制，为防冰除冰技术研发提供关键数据支撑。

一、覆冰载荷对叶片性能的复合影响

研究表明，叶片覆冰会显著改变气动外形，导致升力系数降低12%-35%并增加湍流阻力1新疆某风电场实测数据显示，3mm覆冰厚度可使单机日发电量下降28%更严重的是，非对称覆冰分布会引发动态质量失衡，产生比常规工况高1.8倍的弯曲力矩，加速玻璃钢复合材料的疲劳损伤贵州山区风电场曾因覆冰导致叶片振动超标触发保护停机，单次事件造成直接经济损失超240万千瓦时

二、实验方案设计与技术创新

本次实验采用”数值仿真+全尺寸测试”双轨并行模式：

多相流耦合建模：基于离散相模型（DPM）和S-A湍流模型，构建雾凇、雨凇等不同覆冰形态的流体动力学模型，模拟-20℃至0℃温度区间内冰层生长规律

六自由度加载系统：通过液压伺服装置实现挥舞、摆振方向的极限载荷加载，最大模拟覆冰附加质量达2.3吨，覆盖IEC 61400-23标准规定的150%安全余量

光纤传感网络：在叶片关键部位布设256个FBG传感器，实时监测覆冰过程中应变场、温度场的时空演变特征

实验平台创新引入气候模拟舱，可精确复现冻雨、湿雪、过冷却水滴等12种典型覆冰气象条件，温控精度达±0.5℃，风速调节范围0-25m/s

三、技术突破与工程应用展望

首阶段实验已取得重要进展：

发现临界覆冰厚度与弦长的二次方呈正相关，建立功率损失预测模型R²值达0.

验证纳米疏冰涂层可使冰层粘附力降低78%，配合电热除冰系统可缩短融冰时间40%

开发基于LSTM神经网络的覆冰预警算法，实现提前6小时预测覆冰风险，准确率突破92%

未来三年，研究团队计划将实验成果转化为四项行业标准，推动建立覆盖叶片设计、在线监测、主动除冰的全生命周期管理体系。预期可使高寒地区风电场年均利用小时数提升300小时，运维成本降低18%

鸣途电力技术简介

鸣途电力是专业从事新能源检测设备研发的国家高新技术企业，通过ISO9001质量管理体系认证。其核心技术包括大功率负载测试系统、电网适应性检测平台等，产品广泛应用于风电、光伏、储能等领域。企业自主研发的智能假负载装置，可实现0-20MW动态加载，精度等级达0.5级，为风电机组并网测试提供关键技术支持。在叶片检测领域，公司开发的全尺寸试验台可完成160米级叶片的静力与疲劳测试，支撑我国海上风电装备自主化进程。