《Fluids》：Spatio-Temporal Modeling of Propagating Turbulent Structures in Atmospheric Flow, and Their Effects on Vortex Evolution in Wind Turbine Wakes
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现代风电机组为适应不断增长的功率需求，通过增大转子直径并按比例减轻叶片质量来实现。这类轻量化设计往往对大气涨落更为敏感，导致复杂的转子气动弹性行为以及机组尾流与背景风之间的相互作用。本研究利用Sandia国家实验室（SNL）缩放风电场技术（SWiFT）设施中气
现代风电机组为适应不断增长的功率需求，通过增大转子直径并按比例减轻叶片质量来实现。这类轻量化设计往往对大气涨落更为敏感，导致复杂的转子气动弹性行为以及机组尾流与背景风之间的相互作用。本研究利用Sandia国家实验室（SNL）缩放风电场技术（SWiFT）设施中气象塔与机组机舱所记录的风速测量数据，表征风场流动内传播性风型。这些测量结果为采用新型时空变（STV）风输入方法的解析尺度大气流动模型提供输入。机组气动弹性响应与场级尾流相互作用在通用常微分方程框架（CODEF）内进行模拟。研究人员将模拟的尾流结构与下游流速同SWiFT激光雷达（LiDAR）测量结果进行比较，以评估大尺度相干大气涨落在与机组尾流涡结构相互平流过程中的影响与传播。本项研究展示了所提出的STV大气建模方法的能力，并为研究真实时空变化大气条件下机组气动弹性行为与尾流演化提供了一种经过验证的方法。
研究背景：随着风能产业持续发展，风电机组不断向更大、更轻、更柔的方向演进，以最大化能量捕获并降低平准化度电成本。商用机组平均转子直径由1980—1990年的约17 m增长至2018年的115.6 m，当前常用参考机型如NREL 5 MW机组转子直径为126 m、DTU 10 MW机组为178.3 m。转子直径增大的同时，结构质量须按比例降低以满足产业物流约束，由此形成更柔性的叶片与更强的气动弹性响应，使现代公用事业规模机组对动态大气条件更为敏感；这种气动弹性响应复杂性的提升可在转子处产生难以预测的后果，并级联影响机组涡尾流结构特征的形成与稳定性，进而改变整个风电场的尾流发展。
存在的问题与开展研究的原因：机组尾流的演化受其所穿过的固有非定常大气边界层影响，湍流大气运动与涡尾流结构相互依存演化，共同决定尾流稳定性、涡输运、湍流混合、动量恢复以及下游机组入流条件；准确预测机组载荷、尾流演化与风电场整体性能，需要深入理解这些耦合相互作用。现场测量因无法控制自然环境中的大气条件而受限；风洞试验亦不再可行，现代叶片尺寸已超出NASA Ames研究中心24.4 m×36.6 m试验段等最大风洞设施的能力，即便采用缩比模型，尺度差异也大到无法将实验数据合理外推至全尺寸样机。因此，计算建模成为最有效的研究框架，可在可重复的全尺度环境中独立控制大气入流条件、机组运行参数与尾流相互作用。现有数值方法从高保真但计算密集的直接数值模拟（DNS）到低阶模型差异极大，RANS与LES计算成本较高；而多数模型对背景流动采用空间平均的轮毂高度入流参数，或省略或采用降阶方法描述横流变化（垂直切变与方向偏转），难以刻画大气入流的复杂时空变异性。
研究内容与结论：研究人员在CODEF-GVLM（高斯涡核涡格模型）模拟环境中实现了新开发的时空变大气条件表征模型，利用SWiFT设施METa1气象塔测量数据构建背景风速、风向、垂直切变与方向偏转的参数化输入，对单台机组（WTGa1）运行开展模拟，比较两种风输入方式：代表典型行业方法的"平均稳态"（SITA）输入，以及将四个自然观测参数投影至风场内多个位置、以模拟较大尺度湍流风涨落随主导风传播的新型时空变（STV）参数化输入。模拟尾流速度分布与Herges等人在下游多个位置获取的SWiFT LiDAR视线（LOS）速度扫描结果进行比较。结果表明，两种输入在尾流传播轨迹与结构总体评估上均与LiDAR扫描一致，尾流偏斜建模准确说明两种输入对偏转影响的捕捉总体良好；差异体现在尾流内两个反向旋转涡的分离速率上，STV输入因纳入大气变化而累积更多速度场不对称性，加速涡尾流横流剖面的失稳，在4D扫描面上STV尾流轮廓已分裂为两个独立涡核，而SITA尚未分裂。逐扫描周期比较显示，2D近尾流处尾流尚未发生二次转变、涡核形态在四个周期内保持稳定；4D处STV模型与LiDAR均显示扫描周期2、3中尾流横向展宽与偏斜更为显著，周期1、4则较为压缩，模拟与实测趋势一致。
重要意义：该研究展示了STV大气建模方法的能力，提供了在真实时空变化大气条件下研究机组气动弹性行为与尾流演化的验证途径，为优化机组设计、气动建模与控制策略、发展更具韧性、高效且动态响应的风能系统提供依据，并为风工程研究群体贡献了经验证的建模方法。
关键技术方法（不超过250字）：研究采用CODEF多物理场建模套件，以自适应常微分方程（ODE）求解器统一集成各模块；转子气动弹性采用动态转子变形-叶素动量（DRD-BEM）模型，并与广义Timoshenko梁模型（GTBM）耦合以实时求解叶片变形；尾流采用高斯涡核涡格模型（GVLM），基于Kutta-Joukowski定理生成有限长涡丝格构，并以Lamb涡模型描述涡核涡量扩散，采用二阶显式Adams-Bashforth时间积分推进格点；大气入流以风速、风向、垂直切变、方向偏转四参数参数化，按转子直径（D）增量设置下游平面并按传播速度施加时间延迟。样本数据来源于SNL SWiFT设施METa1气象塔100 Hz超声风速测量（降采样至20 Hz，再按2 Hz重采样提取解析尺度）及WTGa1机舱后置LiDAR的1—5D视线速度扫描（四个扫描周期，累计120 s）。
研究结果：
4.1 平均速度型：通过将四个扫描周期整体平均的LiDAR视线速度与STV、SITA两种CODEF解叠加比较，得出两种输入在尾流传播轨迹与结构总体评估上均与LiDAR一致，尾流核轮廓位置与形状相似；因机组未出现显著偏航失配，两种输入对偏转引起的尾流偏斜建模均准确。差异在于3—5D扫描面上反向旋转涡对的分离速率：STV解显示涡尾流已分裂为两个独立涡核，SITA解尚未分裂，说明STV输入因纳入大气变化而产生更多累积不对称性，加速涡尾流失稳。研究指出，尾流核轨迹追踪只能通过尾流核轮廓线的图形比较实现，归一化均方根与相关系数等积分量无法识别此类空间特征，且LiDAR图像为背景风与尾流速度亏损的叠加，难以分离涡致速度的单独效应。
4.2 各扫描周期速度型：通过在2D与4D下游位置分别比较四个扫描周期的LiDAR与STV模拟，得出2D近尾流处尾流尚未发生二次转变、涡核形态在四个周期内于实测与模拟中均保持稳定；4D处STV模型与LiDAR均显示扫描周期2、3中尾流核轮廓呈两侧分离、横向展宽与偏斜更显著，周期1、4则为单一连通涡核、横向更为压缩。模拟涡尾流结构在周期间的差异与实测LiDAR尾流总体趋势一致，表明STV风输入方法能够捕捉响应传播性风场大气涨落的动态尾流转变。
讨论与结论：论文结论部分指出，研究比较了真实机组尾流速度型LiDAR扫描与采用不同风参数输入类型的数值模拟，以评估在捕捉涡尾流演化关键要素方面的差异。由SWiFT气象塔测量构建的时空变风输入刻画了风场内观测到的传播性风型，形成风场大气流动的解析尺度模型及其对转子气动弹性振荡行为与场级尾流相互作用的影响；SITA输入则不含传播性风型或时间变化。全样本平均结果显示，SITA模拟、时间平均LiDAR扫描与STV模拟在尾流总体形状与位置上高度对应，尾流核边界轮廓相互重叠，尾流随下游传播呈现由偏转与切变分别引起的偏斜与抬升变化且相互吻合。逐扫描周期结果显示，STV模拟尾流轮廓与LiDAR扫描在尾流位置与形状变化上相对应，凸显了仅影响尾流局部区域的特定风速分布局地偏移，验证了表征传播性湍流涨落的价值，体现了大尺度相干大气涨落及其与风场尾流涡结构相互平流传播的影响。该研究为优化机组设计、气动建模与控制策略提供洞见，有助于发展更具韧性、高效与动态响应的风能系统，并为风工程研究群体贡献经验证的建模方法。未来工作可将STV模型模拟扩展至更广泛的场址与大气运行条件以扩大验证基础，并将时空变参数风输入方法应用于更大规模风场模拟，构建风场流动中传播性相干湍流结构的稳健表征及其与演化涡尾流结构相互平流的影响。
