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活動專題 【機床商務網欄目 國內新聞】作為當今應用最廣泛的可再生能源，風能對于減少碳排放至關重要。如今風電設備的大量安裝，無論是海上風電場還是陸上風電場都需要面對空氣動力較復雜的環境，風電場與風電設備的安全性成為行業研究的熱點問題之一。
隨著計算機技術的快速發展，以流體力學為基礎的CFD方法越來越多地應用到風電設計與研究。海克斯康Cradle軟件具有強大的前處理、重疊網格、高效求解速度、強大的聯合仿真功能。為了保證風電場更高效、更低維護成本地可持續性運營，海克斯康從風力發電機葉片、浮式海上風電機組、風力發電場等多個方面提出解決方案，保證不同風況變化下風電場的穩健性。
直播預告
7月7日14:00
本期直播海克斯康CFD分析專家李晶博士將詳細解讀如何利用CFD優化陸上和海上風電場的風電場布局。
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精彩搶先看
1、 風電葉片氣彈與變槳問題
大型風力發電機的長葉片長度會因其自身重量或氣動載荷而導致偏轉和扭轉。為防止偏轉葉片撞擊風塔(風塔撞擊)，需要根據風壓載荷對葉片偏轉量進行預測，這一分析過程中流體和結構單向耦合是不夠的，海克斯康雙向聯合仿真方案可以結合實際操作條件，準確預測葉片變形。同樣也是通過雙向仿真方案詳細預測實際風力發電機運行期間的力矩值，包括變槳控制和風速變化。
2、 海上風電系統整體性能分析
與陸上風力發電機不同，浮式海上風力發電機不斷受到各種波浪的影響。比如，風、風力渦輪機葉片上的升力和阻力、波浪、潮流、浮子的運動、系泊纜力、結構的變形和荷載。海克斯康多物理聚焦CFD可以預測波浪和風之間的相互作用，進行涉及這些相互影響的模擬。
3、 機器學習分析風力發電場位置
風電場場地需要考慮地形周圍環境(噪聲污染)、候鳥飛行路線、到偏遠地區(深山等)的運輸距離等問題，海上風電還需考慮離地距離、海底條件、漁業和航運路線等方面，通過海克斯康的方案，用戶只需輸入氣象數據和地形數據，就可以結合機器學習與CFD分析做出適合的選址方案。
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