风力机尾流对鸟类滑翔气动性能的影响机制与风电场生态优化策略研究

《Scientific Reports》：Effects of wind turbine wakes on bird gliding aerodynamic performance

本研究针对风力机尾流如何从流体力学层面影响鸟类飞行这一关键问题，通过结合大涡模拟(LES)和雷诺平均纳维-斯托克斯方程(RANS)的数值模拟方法，首次系统量化了尾流场中不同位置对鸟类滑翔气动效率（升阻比K）的影响。研究发现，上叶尖高度区域对鸟类飞行负面影响最大（升阻比降低可达30%），而下叶尖以下区域尾流反而对飞行有辅助作用。研究进一步提出基于ΔK/K0的分区管理框架和交错布局策略，为风电场规划与鸟类保护协同优化提供了重要理论依据。

　　

在全球加速发展新能源的背景下，风能作为一种绿色可再生能源正扮演着越来越重要的角色。然而，风力发电的快速发展也对周边生态环境产生了日益显著的影响，尤其是对鸟类的飞行安全构成了威胁。据统计，在美国，每年因与风力机相撞而死亡的鸟类数量估计在23.4万至57.3万只之间，这使得风电成为对鸟类最具威胁的绿色能源形式。尽管有研究者认为鸟类能够适应风电场的存在，但这种适应的具体时间尚不确定。因此，在鸟类完全适应之前，仍需采取更多措施来保障其飞行安全。

以往的研究多基于观测和统计数据，探讨影响鸟类与风力机碰撞的因素，例如风电场的位置、地形条件、设计特征以及鸟类的物种、迁徙模式、飞行高度等。也有学者观察到，风力机的存在会促使某些鸟类选择能量消耗更低的飞行路径，大型鸟类则会表现出规避行为。然而，这些影响背后的流体力学机制却一直是个“黑箱”。风力机运行时产生的尾流是一种不规则、湍流的流动，它究竟如何从空气动力学性能上影响鸟类的飞行？这个问题的基础性和普遍性认识尚属空白，而理解它对于风能的可持续发展至关重要。

为了回答这个根本性问题，来自清华大学深圳国际研究生院海洋工程研究院的研究团队在《Scientific Reports》上发表了他们的最新研究成果。他们独辟蹊径，首次采用数值模拟的方法，从流体力学和机械学的角度深入探究了风力机尾流对鸟类滑翔气动性能的影响。

研究人员主要运用了两项关键的计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)技术。首先是大涡模拟(Large Eddy Simulation, LES)，用于精确计算单台乃至多台排列的2兆瓦(MW)风力机后方大尺度范围内的尾流场，获取流场的平均风速和湍流强度分布。其次是雷诺平均纳维-斯托克斯方程(Reynolds-Averaged Navier-Stokes Equations, RANS)模拟，它以LES计算得到的特定位置的流场参数作为输入边界条件，对一只静态滑翔的红脚鲣鸟模型进行微观尺度的气动性能计算，从而量化其升力、阻力和关键的气动效率指标——升阻比(Lift-to-Drag Ratio, K)。

模拟风力机尾流中的鸟类飞行

由于风力机扫掠直径（约80米）与典型鸟类翼展（小于2米）之间存在巨大的尺度差异，采用同一套网格设置进行模拟将消耗海量计算资源。研究团队因此设计了一种高效解耦的CFD框架：先通过LES获取大尺度尾流场，然后从中提取62个具有代表性的空间点（包括沿垂直和水平方向的分布）的流场数据，作为后续鸟类飞行RANS模拟的入流条件。在鸟类飞行模拟中，鸟类处于相对于地面静止的迎风滑翔状态，以此计算其在不同尾流位置下的升阻比K。

结果

风力机尾流中鸟类飞行的建模

升阻比K的变化显示出明显的高度依赖性。在上叶尖高度（海平面以上110米）位置，K值最小（约4），表明对鸟类飞行的负面影响最大。高于上叶尖，K随高度增加逐渐上升，在最高处达到最大值6.6。低于上叶尖，K同样上升，在轮毂高度达到局部最大值5.5。在轮毂下方，K变化较小。通过与无风力机影响的工况对比，证实了鸟类飞行的气动性能确实受到尾流影响。K值在大多数情况下因尾流而降低，且降低幅度在上叶尖高度最大。值得注意的是，从海平面到下叶尖高度之间，尾流的存在反而使K值略有增加，意味着风力机尾流在该区域辅助了鸟类飞行。

沿下游方向，K值也呈现变化。总体而言，三个特征高度（下叶尖、轮毂、上叶尖）的K值在流向均呈现逐渐下降趋势，这主要归因于尾流湍流强度沿流向的递增。其中，上叶尖高度的K值始终最小，表明影响最为显著。

拟合函数

基于62组模拟实验数据，研究团队利用MATLAB的曲线拟合工具箱，建立了升阻比K与来流风速V和湍流强度Ti之间的二元三次多项式经验关系式。该模型拟合优度极高，能够非常准确地复现RANS模拟结果。经验证，该函数在风速3-11米/秒、湍流强度5%-15%的参数范围内预测误差小于2%，适用于尾流大部分区域的插值计算。分析表明，在所研究的条件范围内，湍流强度Ti对K值的影响远大于风速V的变化。

单台风力机尾流的影响

利用拟合函数，研究团队外推了尾流全场对鸟类飞行的影响，并定义了无量纲参数ΔK/K₀（即升阻比变化率）来量化影响程度。结果表明，对鸟类飞行的负面影响在上叶尖高度最为显著，且与涡轮机的下游距离无关。影响在涡轮机下游约4倍转子直径（4 D）处达到最大。风力机尾流在大部分区域对鸟类飞行产生负面影响，唯独在下叶尖高度（30米）以下，尾流对鸟类飞行有辅助作用，这可被视为一条潜在的“飞行通道”。

在4 D下游位置的分析显示，湍流强度与ΔK/K₀之间存在倒U形关系，再次确认尾流中的湍流强度是影响鸟类飞行的主要因素。上叶尖附近区域的ΔK/K₀均超过20%，影响巨大。而从轮毂到下叶尖的区域影响相对较小。下叶尖以下的大片区域基本未受尾流扰动，甚至出现K值部分增加的现象。文献中关于风电场建设前后常见鹤类飞行高度统计的数据模式支持了这一结论：鹤类在风力机扫掠区高度飞行的概率大幅下降，而在“飞行通道”高度飞行的数量显著增加。

涡轮阵列尾流的影响

对多台涡轮机尾流叠加效应的研究表明，其影响模式与单台尾流相似，但存在细微差异。影响最严重的区域（ΔK/K₀> 20%）范围远大于单台情况。叠加尾流中有利于鸟类飞行的通道也比单台情况下更窄。这些现象的主要原因是尾流叠加效应导致了湍流强度的额外增加。

基于 aerodynamic impact（ΔK/K₀），研究提出了一个分区管理框架：危险区（红色，ΔK/K₀> 20%，需强制驱离）、监控区（黄/绿色，ΔK/K₀在0%至20%之间，需适应性管理）、基准区（白色，无影响）和飞行路径（蓝色，ΔK/K₀< 0%，有辅助作用）。此框架有助于在风电场运营中实现成本效益高的风险分层管理。

减少尾流对鸟类飞行气动效应影响的涡轮机战略性布局

研究表明，风力机在风电场内的空间配置对鸟类飞行风险有决定性影响。通过数值模拟分析了四种横向错列布置方案（错列距离分别为0D, 0.5D, 1D, 1.5D）。结果显示，随着错列距离的增加，高风险区域（红色和黄色）的范围显著减小。特别是1.5D的错列布置，使得前几排涡轮机后方的黄色区域覆盖极小，红色高危区域几乎从整个尾流区消失。这表明，实施交错布局不仅能有效减少风电场对鸟类飞行的危险区覆盖，也与提高风电场发电量的目标相一致。

讨论与结论

本研究通过结合LES和RANS数值模拟，首次从气动性能角度揭示了风力机尾流影响鸟类飞行的内在机制。结果表明，尾流湍流强度是影响鸟类飞行性能的首要因素。影响在涡轮下游4D处最大，上叶尖区域的影响最为显著（升阻比最大降低约30%），而下叶尖以下区域尾流反而对飞行有辅助作用（升阻比提升10-15%），形成了一条“辅助通道”。

本研究是对以往观测和统计方法的重要改进，首次采用数值模拟量化了尾流场对鸟类气动效率的影响，并提供了可用于指导风电场规划和鸟类保护设备（如驱鸟器、反射器）优化部署的经验公式和分区管理策略。尾流叠加会加剧不利的气动效应，而采用交错布局的涡轮机阵列可以显著缩小鸟类飞行的危险区域，这为实现能源生产最大化与辅助鸟类飞行的双赢目标提供了可行的技术路径。

当前研究仅考虑了鸟类滑翔这一简单场景和中性大气稳定度条件下的入流。未来的研究将探索更复杂的鸟类飞行状态（如扑翼飞行、柔性翼变形）以及不同大气边界层条件的影响。尽管存在简化，本研究成功识别了尾流中的特定高风险区域，为生态风险评估提供了宝贵的、前所未有的数据，并能指导风电场布局规划以最小化潜在冲突。