度湖南省自然科学奖项目公示材料模板.docx

1、度湖南省自然科学奖项目公示材料模板2021年度湖南省自然科学奖项目公示材料一、项目名称大型风电机组多层载荷与能量特性研究二、提名意见风电是国家“碳达峰、碳中和”战略目标引领下的清洁能源发展重要方向，是湖南省 “三高四新”战略实施中新兴产业发展的重要内容。风电机组是由气动、结构、电气等多类部件组成的复杂机电系统，在风能捕获与转换过程中，承受复杂的多层载荷、呈现出复杂的能量特性。项目团队10余年来得到国家自然科学基金持续资助，承担了多项国家自然科学基金和湖南省自然科学基金项目，针对大型风电机组设计、服役过程关键问题，理论推演与现场数据挖掘相结合，围绕大型风电机组多层载荷与能量特性开展了系列研究。发

2、展了大型风电机组多层载荷建模理论与方法；揭示了风电机组多工况能量捕获时空特性；构建了山地风电场风资源多维评价体系，揭示了山地风电场风资源与风电机组能量输出全局特征关系。项目成果发表在Renewable EnergyEnergy等国际权威学术期刊上，受到国内外专家学者广泛关注和正面引用。提名该项目为湖南省自然科学奖 二 等奖。三、项目简介风电是国家“碳达峰、碳中和”战略目标引领下的清洁能源发展重要方向，是湖南省 “三高四新”战略实施中新兴产业发展的重要内容。风电机组是由气动、结构、电气等多类部件组成的复杂机电系统，在风能捕获、转换过程中，承受复杂的多层载荷、呈现出复杂的能量特性。项目团队10余年

3、来得到国家自然科学基金持续资助，承担了多项国家自然科学基金和湖南省自然科学基金项目，针对大型风电机组设计、服役过程关键问题，理论推演与现场数据挖掘相结合，围绕大型风电机组多层载荷与能量特性开展了系列研究。项目主要工作和重要科学发现如下：（1）发展了大型风电机组多层载荷建模理论与方法，揭示了海上漂浮式风电机组失稳的力学机理。提出了一种新的Leishman-Beddoes动态失速模型修正策略，建立了叶素动量理论（BEM）模型和动态失速联合的风电机组空气动力载荷模型，在此基础上，构建了海上漂浮式风电机组多层载荷与运动模型，解决了海上漂浮式风电机组复杂运动的物理过程解析难题，揭示了海上漂浮式风电机组失

4、稳的力学机理，为大型风电机组设计与运行控制提供了载荷理论依据。（2）揭示了风电机组多工况能量捕获时空特性，在国际上率先提出一种大型风电机组综合性能老化评价方法。基于风电机组风轮气流空间流动机理和现场数据特征，提出了风电机组传感参数空间补偿新思路，获得了风能利用效率的可靠算法；然后，重新划分了风电机组能量捕获（功率系数）损失因子，弥补了已有理论对风电机组能量效率认识的不足，揭示了风电机组多工况能量捕获特征，在国际上率先提出一种大型风电机组综合性能老化评价方法，为风电机组全寿命周期能量效率提升和运行维护提供了理论依据和算法支撑。（3）构建了山地风电场风资源多维评价体系，揭示了山地风电场风资源与风电

5、机组能量输出全局特征关系。宏观统计分析了我国风能资源与风电输出基本特征，提出了基于风电输出与负荷特征匹配提高能量利用的新思路；选取南方典型山地风电场，基于地理空间信息特征多维度开展了风资源和能量输出特性研究，从多个维度提出并构建了山地风电场风资源特征评价体系，揭示了山地风电场风资源与风电机组能量输出全局特征关系，为风电场建设、风电机组设计与运维提供了知识支撑。研究成果发表在Renewable EnergyOcean EngineeringEnergyApplied Energy和Renewable and Sustainable Energy Reviews等权威学术期刊上，受到国内外专家学者

6、广泛关注和正面引用，所列8篇论文期刊的总影响因子为69.382（平均8.67/篇），在Web of Science数据库中总他引222次，SCI他引187次（平均23次/篇）。1篇论文被可再生能源全球创新（Renewable Energy Global Innovations）评选为“Key Wind Energy Article”。项目第一完成人于2020年受聘为湖南省“芙蓉学者奖励计划”特聘教授。四、客观评价针对科学发现1：（1）美国Michigan Technological University的Fernando L. Ponta教授等在Renewable Energy上发表论文（20

7、16,92:157-170），评述本项目提出了一种L-B动态失速修正模型。引文：“Dai et al. 23 who presented a modified Leishman-Beddoes 24 dynamic stall model in combination with BEM model.”。（文献23为项目论文1）附件9.1（2）印度Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad (MNNIT)的K. K. Shukla教授等在Renewable Energy上发表论文（2017,113:1378-1387），指出本

8、项目提出一种新的动态失速模型计算空气动力载荷。引文：“Dai et al. 11 proposed a new dynamic stall model to calculate the aerodynamic loads. They observed that the presence of a tower, wind shear, ”。（文献11为项目论文1）附件9.2（3）美国University of North Carolina at Charlotte的学者Aixi Zhou、澳大利亚University of Western Sydney的学者Helen Wu和上海电力大学张建平教

9、授等人在Ocean Engineering上发表论文（2014,84:14-19），评述了本项目在风电机组载荷分析方面取得的进展。引文：“Dai et al. (2011) proposed a set of methods to calculate aerodynamic loads of large scale wind turbines by combining blade element momentum modified theory with a dynamic stall model, and concluded that. ”。（Dai et al. (2011)为项目论文1）

10、附件9.3（4）英国University of Dundee的Azin Lamei教授等在Journal of Ocean Engineering and Marine Energy上发表论文（2020, 6(1): 71-90）引用项目论文2作为论据支撑。引文：“A similar approach is followed by Dai et al. (2018) for a one-way coupled numerical tool for analysis of a FOWT.”。（Dai et al. (2018)为项目论文2）附件9.4针对科学发现2：（5）法国、英国、奥地利、葡萄

11、牙和德国5个国家学者联合在Renewable Energy上发表论文（2020,157:754-768），引用项目论文3和5，并将论文3列为了他们论文中“风电机组功率曲线对模型参数灵敏度分析时”所用参考值的来源。附件9.5（6）美国University of Maryland, College Park的Peter Sandborn教授等在Wind Energy上发表论文（2020,23:1408-1421），引用项目论文4的内容作为他们的研究支撑依据。引文：“A similar range of values was observed by Dai et al.2 who used supe

12、rvisory control and data acquisition (SCADA)data from a wind farm.”。（文献2为项目论文4）附件9.6（7）北京航空航天大学钱政教授等在Renewable Energy上发表论文（2020, 160: 1217-1227），评述了本项目在风向偏差对机组能量捕获研究方面取得的进展。引文：“Ref. 9 studied yaw misalignment in different wind speed conditions by analyzing SCADA data. When the wind speed is below th

13、e rated wind speed, yaw error effect has an upward trend, but when the wind speed exceeds the rated wind speed, pitch system has a stronger influence on power generation.”。（文献9为项目论文4）附件9.7（8）美国National Renewable Energy Laboratory（国家可再生能源实验室）的S. Sheng（NREL风电状态监测首席）和英国Northumbria University电力和控制系统研究领导

14、者Zhiwei Gao在Renewable Energy上发表论文（2018, 116: 1-4），评述了本项目在大型风电机组综合性能老化评价方面取得的重要进展。引文：“In the paper 19 contributed by Dai etc., an aging assessment of a wind turbine is conducted by interpreting wind farm SCADA data. Four data-based wind turbine aging assessment criteria are investigated to assess the

15、 aging-resultant performance degradation in wind turbines. Information fusion is then implemented to achieve a reliable aging assessment”。（文献 19为项目论文5）附件9.8针对科学发现3：（9）美国University of California Davis的Nael H. El-Farra教授、Ahmet Palazoglu教授与新加坡National University of Singapore学者Xiaonan Wang等在Energy Conve

16、rsion and Management上发表论文（2018, 173: 426-437），将项目论文6中有关内容作为分析的参考依据。引文：“With advances in computational technologies, SCADA or the proposed systems can now update states in near real-time and interface to more complex local control algorithms 46. Therefore, ”。（文献46为项目论文6）附件9.9（10）西班牙University of Las

17、Palmas de Gran Canaria学者Jose A. Carta等在Applied Energy上发表论文（2020, 280: *），评述了本项目在风电场能量输出特性研究方面取得的进展。引文：“Dai et al. 6 attempted to determine the influence of wind speed and direction and rotor speed on the power output of WTs installed in a non-dispatchable mountain WF using multiple-units data regist

18、ered with a .”。（文献6为项目论文7）附件9.10（11）北京大学李双成教授等在Renewable & Sustainable Energy Reviews上发表论文（2020,132:*）引用项目论文8并将论文作为他们分析的依据。引文：“Thus, excess electricity is likely to be generated during off-peak hours, resulting in curtailments of renewable energy 47.”。（文献47为项目论文8）附件9.11（12） 华中科技大学苗世洪教授和英国University

19、of Warwick学者Xing Luo等在Energy Conversion and Management上发表论文（2019,200:*）, 引用项目论文8并将有关风电产能的分析作为他们论文的依据。引文：“In China, about 41.9 billion kWh wind power was curtailed in 2017, which takes about 13.7% of total wind power 2. and its curtailment rate reached 21% in 2017, resulting in the economic loss of $

20、180.8 million 2,3.”。（文献2为项目论文8）附件9.12五、代表作及论文目录序号代表作及论文名称/刊名/作者影响因子年卷页码（xx年xx卷xx页）发表时间（年月 日）通讯作者（含共同）第一作者（含共同）国内作者（排序）他引总次数SCI他引次数知识产权是否归国内所有是否代表作1Aerodynamic loads calculation and analysis for large scale wind turbine based on combining BEM modified theory with dynamic stall model/Renewable Energy/

21、J.C. Dai, Y.P. Hu, D.S. Liu, X. Long8.0012011年36卷3期1095-1104页2011年3月刘德顺戴巨川戴巨川, 胡燕平, 刘德顺, 龙辛6652是是2Modeling and investigation of load and motion characteristics of offshore floating wind turbines/Ocean Engineering/ Juchuan Dai, Wei Hu, Xin Yang, Shuyi Yang3.7952018年159卷187-200页2018年7月1日戴巨川戴巨川戴巨川,胡威,杨

22、鑫,杨书仪54是是3Research on power coefficient of wind turbines based on SCADA data/ Renewable Energy/ Juchuan Dai, Deshun Liu, Li Wen, Xin Long8.0012016年86卷206-215页2016年2月戴巨川戴巨川戴巨川, 刘德顺, 文丽, 龙辛3627是是4Effect investigation of yaw on wind turbine performance based on SCADA data/Energy/ Juchuan Dai, Xin Yang,

23、 Wei Hu, Li Wen, Yayi Tan7.1472018年149卷684-696页2018年4月15日戴巨川戴巨川戴巨川, 杨鑫, 胡威, 文丽, 谭雅翊2321是是5Ageing assessment of a wind turbine over time by interpreting wind farm SCADA data/ Renewable Energy/ Juchuan Dai, Wenxian Yang, Junwei Cao, Deshun Liu, Xing Long8.0012018年116卷199-208页2018年2月杨文献戴巨川戴巨川, 杨文献,曹俊伟,

24、 刘德顺, 龙辛2724是是6Investigation of wind resource characteristics in mountain wind farm using multiple-unit SCADA data in Chenzhou: a case study/ Energy Conversion and Management/ Juchuan Dai, Yayi Tan, Wenxian Yang, Li Wen，Xiangbin Shen9.7092017年148卷378-393页2017年9月15日戴巨川戴巨川戴巨川, 谭雅翊,文丽，沈祥兵98是否7Investiga

25、tion of energy output in mountain wind farm using multiple-units SCADA data/Applied Energy/ Juchuan Dai, Yayi Tan, Xiangbin Shen9.7462019年239卷225-238页2019年4月1日戴巨川戴巨川戴巨川, 谭雅翊, 沈祥兵98是否8Development of wind power industry in China a comprehensive assessment/Renewable and Sustainable Energy Reviews/ Juch

26、uan Dai, Xin Yang, Li Wen14.9822018年97卷156-164页2018年12月戴巨川戴巨川戴巨川, 杨鑫, 文丽4743是否合 计222187六、主要完成人情况姓名排名行政职务技术职称工作单位完成单位对本项目技术创造性贡献戴巨川1副院长教授湖南科技大学湖南科技大学本项目组织者和主要完成人，是论文1-8第一作者，对科学发现1、2和3做出了重要贡献，包括：（1）提出了俯仰力矩系数表达式进行修正策略，构建了BEM理论和动态失速联合的风电机组气动载荷计算模型；（2）构建了海上漂浮式风电机组多层载荷；（3）提出了风电机组能量捕获（功率系数）损失因子新的划分方法；（4）提出

27、了风电场机组SCADA数据预处理和提取算法。该研究工作占本人工作量的80%。刘德顺2教授湖南科技大学湖南科技大学论文1、3和5的学术思想主要提出者和完成人，论文1的通信作者，对科学发现1和2做出了重要贡献，包括：（1）提出了动态失速法向力临界值修正策略;（2）提出了风电机组传感参数空间补偿新思路；（3）提出了风电机组性能老化评价的思想。该研究工作占本人工作量的80%。杨文献3教授湖南工程学院湖南工程学院论文5、6主要完成人，论文5的通信作者，对科学发现2和3做出了重要贡献，包括：（1）设计了风电机组老化评价性能指标及其量化算法；（2）提出了提高风电机组性能评估指标稳定性的思路；（3）提出了风资

28、源特征分析风向波动系数计算算法。该研究工作占本人工作量的60%。胡燕平4教授湖南科技大学湖南科技大学论文1主要完成人，对科学发现1做出了重要贡献，包括：（1）提出了深度失速区域内弦向力系数修正策略；（2）提出了后缘分离流条件下的俯仰力矩系数求解修正策略。该研究工作占本人工作量的60%。杨书仪5所长教授湖南科技大学湖南科技大学论文2的主要完成人，对科学发现1做出了贡献，包括：（1）构建了海上漂浮式风电机组运动模型；（2）解决了海上漂浮式风电机组复杂运动的物理过程解析难题。七、主要完成单位情况排名完成单位创新推广贡献1湖南科技大学本单位为项目牵头单位，负责组织、协同各单位开展项目研究工作，提出了一

29、种新的动态失速模型修正策略，建立了叶素动量理论（BEM）模型和动态失速联合的风电机组空气动力载荷模型，构建了海上漂浮式风电机组多层载荷与运动模型；提出了风电机组传感参数空间补偿新思路和风电机组能量捕获（功率系数）损失因子划分新方法，构建了山地风电场风资源多维评价体系，揭示了山地风电场风资源与风电机组能量输出全局特征关系；为项目研究配备了相关实验设备和工作场地，有力地确保了项目研究的正常实施。2湖南工程学院本单位为揭示风电机组多工况能量捕获时空特性、山地风电场风资源与能量输出特征关系做出了贡献，设计了风电机组老化评价性能指标及其量化算法，提出了提高风电机组性能评估指标稳定性的思路，提出了风资源特

30、征分析的风向波动系数计算算法；为项目研究提供了相关实验设备和工作场地支持。八、主要完成人合作关系说明本项目成果是由湖南科技大学、湖南工程学院合作组建创新团队，分工合作取得的，项目完成人之间形成了稳定的合作关系。项目第2完成人刘德顺系第1完成人戴巨川博士生导师，合作完成论文3篇（见合作关系情况汇总表）；项目第4完成人胡燕平系第1完成人戴巨川博士生副导师，合作完成论文1篇。戴巨川、刘德顺、胡燕平合作完成论文 “Aerodynamic loads calculation and analysis for large scale wind turbine based on combining BEM

31、modified theory with dynamic stall model”，发表在国际权威期刊Renewable Energy上；戴巨川、杨书仪合作完成论文“Modeling and investigation of load and motion characteristics of offshore floating wind turbines”，发表在国际权威期刊Ocean Engineering上；戴巨川、刘德顺合作完成论文“Research on power coefficient of wind turbines based on SCADA data”，发表在国际权威期刊Renewable Energy上；戴巨川、刘德顺、杨文献合作完成论文“Ageing assessment of a wind turbine over time by interpreting wind farm SCADA data”，发表在国际权威期刊Renewa