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风电场多尺度流动模拟和数学模型 版权信息
- ISBN：9787030698360
- 条形码：9787030698360 ; 978-7-03-069836-0
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
风电场多尺度流动模拟和数学模型 内容简介
风电场流动是风电场工程很为重要的基础问题之一，对于风电场微观选址、优化运行具有重要意义。本书总结了作者近年来在风电场多尺度流动模拟和数学建模方面的成果。全书共分9章，其中章为绪论；第2章介绍了风电场多尺度流动的大涡模拟方法；第3章和第4章分别基于动量定理和质量守恒推导了单台风电机组尾流的二维解析模型；第5章基于风电场数值模拟结果推导了风电场边界层模型，并对其应用场景进行了介绍；第6章和第7章分别对单列风电机组和整场风电机组的协同控制策略进行了介绍；第8章和第9章分别对城市街区与中型风电机组和屋顶小型风电机组的相互作用进行了研究。 本书可作为学习风电场流动和数学建模的研究生教材，也可供有关科研人员学习参考。
风电场多尺度流动模拟和数学模型 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究方法 4
1.1.1 风电场实测 4
1.1.2 风洞实验 4
1.1.3 CFD数值模拟 5
1.1.4 数学模型 8
1.2 风电机组尾流解析模型研究进展 8
1.2.1 基于质量守恒的尾流解析模型 8
1.2.2 基于动量定理的尾流解析模型 10
1.2.3 现存不足和待研究的问题 11
1.3 风电场边界层模型研究进展 11
1.3.1 风电场边界层模型 11
1.3.2 风电场边界层模型的应用 12
1.3.3 现存不足和待研究的问题 12
1.4 风电场偏航协同控制研究进展 13
1.4.1 串列风电机组偏航协同控制研究进展 13
1.4.2 阵列风电机组偏航协同控制研究进展 15
1.4.3 现存不足和待研究的问题 16
1.5 城市风电与城市街区的相互影响研究进展 16
1.5.1 城市中的风力发电机 16
1.5.2 城市大气流动相关研究进展 18
1.5.3 现存不足和待研究的问题 20
本章小结 20
参考文献 21
第2章 大涡模拟方法 31
2.1 大涡模拟方法介绍 31
2.1.1 控制方程 31
2.1.2 拉格朗日动力模型 32
2.1.3 边界条件 34
2.1.4 风电机组模型 36
2.1.5 数值求解方法 39
2.2 大涡模拟方法验证 41
2.3 单台风电机组尾流的大涡模拟研究 42
2.3.1 算例设置 42
2.3.2 尾流演化过程分析 44
2.3.3 小结 51
2.4 偏航风电机组尾流的大涡模拟研究 51
2.4.1 算例设置 51
2.4.2 不同偏航角下风电机组的尾流演化过程 52
2.4.3 小结 59
本章小结 59
参考文献 59
第3章 基于动量定理的尾流二维解析模型 62
3.1 引言 62
3.2 基于动量定理的经典尾流模型 62
3.2.1 一维尾流模型 62
3.2.2 二维尾流模型 63
3.2.3 模型存在的问题 65
3.3 MTG模型 65
3.3.1 真实尾流边界的确定 66
3.3.2 J值的确定 69
3.3.3 与BP模型的对比 71
3.4 模型验证 73
3.4.1 激光雷达测风实验 73
3.4.2 GH风洞实验 75
3.4.3 EWTW风电场实测实验 77
3.4.4 高粗糙度风洞实验 79
本章小结 80
参考文献 81
第4章 基于质量守恒的尾流二维解析模型 83
4.1 引言 83
4.2 基于质量守恒的经典尾流模型 83
4.3 MCG模型 86
4.3.1 压力恢复区的速度损失 87
4.3.2 远场尾流区的速度损失 89
4.3.3 尾流线性膨胀模型 90
4.4 近场尾流区的改进 91
4.5 模型验证 93
4.5.1 大涡模拟仿真 93
4.5.2 TNO风洞实验 95
4.5.3 甘肃雷达测风实验 96
4.5.4 Sexbierum陆上风电场实测实验 97
4.6 与动量定理模型的对比 99
本章小结 100
参考文献 101
第5章 风电场边界层模型 103
5.1 引言 103
5.2 经典的风电场边界层模型 103
5.3 不同间距特征的风电场大涡模拟研究 106
5.3.1 算例设置 106
5.3.2 不同间距特征风电场的流场分析 108
5.3.3 不同间距特征风电场的边界层结构分析 110
5.3.4 风电场尾流层的流动不均匀分析 111
5.4 风电场边界层模型 113
5.4.1 考虑流动不均匀的风电场边界层模型 113
5.4.2 改进的R-Jensen尾流模型 116
5.4.3 耦合模型 119
5.5 计算结果分析 121
5.5.1 模型验证 121
5.5.2 尾流模型的敏感性分析 124
5.5.3 地面粗糙度的影响 125
5.6 实际风电场功率预测 126
5.6.1 考虑入口效应的尾流边界层模型 127
5.6.2 功率预测结果分析 128
5.7 风电场边界层湍流统计量的预测模型 129
5.7.1 风电场边界层流向和展向脉动速度分布规律 129
5.7.2 风电场边界层垂向动量通量的变化规律 131
5.7.3 风电场边界层湍流统计量预测模型 133
本章小结 135
参考文献 136
第6章 单列风电机组的偏航协同控制 138
6.1 引言 138
6.2 串列风电机组偏航协同控制优化方法 138
6.2.1 偏航尾流模型 138
6.2.2 速度叠加模型及功率计算 141
6.2.3 优化算法与流程 142
6.3 控制策略 143
6.3.1 优化空间的简化 143
6.3.2 确定偏航角的广义公式 145
6.4 数值验证 150
本章小结 153
参考文献 154
第7章 风电场整场功率优化协同控制 156
7.1 引言 156
7.2 风电场协同控制优化方法 156
7.3 实际风电场的偏航协同控制 159
7.3.1 优化结果分析 160
7.3.2 优化方案分析 164
7.4 基于推力分配的功率协同控制 165
7.4.1 优化方法 165
7.4.2 优化结果 166
7.5 推力分配与偏航相结合的功率协同控制 168
7.5.1 优化方法 168
7.5.2 优化结果 168
7.5.3 三种协同控制方法的对比 169
本章小结 170
参考文献 170
第8章 城市街区与中型风电机组的相互作用 171
8.1 引言 171
8.2 算例设置 171
8.3 街区作用下风电机组的尾流演化 172
8.3.1 风电机组尾流形态 172
8.3.2 风电机组尾流演化机理 175
8.4 风电机组对街区风环境的影响 179
8.4.1 街区中速度分布 179
8.4.2 街区中湍流度分布 181
本章小结 182
参考文献 183
第9章 屋顶小型风电机组与城市街区的相互作用 184
9.1 引言 184
9.2 算例设置 184
9.3 城市街区周围的风资源特性 186
9.3.1 速度分布 186
9.3.2 湍流度分布 188
9.4 屋顶风电机组发电特性 190
9.4.1 功率输出特性 190
9.4.2 功率波动特性 194
9.5 屋顶风电机组对街区风环境的影响 195
9.5.1 速度影响 195
9.5.2 湍流度影响 197
本章小结 197
参考文献 198
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究方法 4
1.1.1 风电场实测 4
1.1.2 风洞实验 4
1.1.3 CFD数值模拟 5
1.1.4 数学模型 8
1.2 风电机组尾流解析模型研究进展 8
1.2.1 基于质量守恒的尾流解析模型 8
1.2.2 基于动量定理的尾流解析模型 10
1.2.3 现存不足和待研究的问题 11
1.3 风电场边界层模型研究进展 11
1.3.1 风电场边界层模型 11
1.3.2 风电场边界层模型的应用 12
1.3.3 现存不足和待研究的问题 12
1.4 风电场偏航协同控制研究进展 13
1.4.1 串列风电机组偏航协同控制研究进展 13
1.4.2 阵列风电机组偏航协同控制研究进展 15
1.4.3 现存不足和待研究的问题 16
1.5 城市风电与城市街区的相互影响研究进展 16
1.5.1 城市中的风力发电机 16
1.5.2 城市大气流动相关研究进展 18
1.5.3 现存不足和待研究的问题 20
本章小结 20
参考文献 21
第2章 大涡模拟方法 31
2.1 大涡模拟方法介绍 31
2.1.1 控制方程 31
2.1.2 拉格朗日动力模型 32
2.1.3 边界条件 34
2.1.4 风电机组模型 36
2.1.5 数值求解方法 39
2.2 大涡模拟方法验证 41
2.3 单台风电机组尾流的大涡模拟研究 42
2.3.1 算例设置 42
2.3.2 尾流演化过程分析 44
2.3.3 小结 51
2.4 偏航风电机组尾流的大涡模拟研究 51
2.4.1 算例设置 51
2.4.2 不同偏航角下风电机组的尾流演化过程 52
2.4.3 小结 59
本章小结 59
参考文献 59
第3章 基于动量定理的尾流二维解析模型 62
3.1 引言 62
3.2 基于动量定理的经典尾流模型 62
3.2.1 一维尾流模型 62
3.2.2 二维尾流模型 63
3.2.3 模型存在的问题 65
3.3 MTG模型 65
3.3.1 真实尾流边界的确定 66
3.3.2 J值的确定 69
3.3.3 与BP模型的对比 71
3.4 模型验证 73
3.4.1 激光雷达测风实验 73
3.4.2 GH风洞实验 75
3.4.3 EWTW风电场实测实验 77
3.4.4 高粗糙度风洞实验 79
本章小结 80
参考文献 81
第4章 基于质量守恒的尾流二维解析模型 83
4.1 引言 83
4.2 基于质量守恒的经典尾流模型 83
4.3 MCG模型 86
4.3.1 压力恢复区的速度损失 87
4.3.2 远场尾流区的速度损失 89
4.3.3 尾流线性膨胀模型 90
4.4 近场尾流区的改进 91
4.5 模型验证 93
4.5.1 大涡模拟仿真 93
4.5.2 TNO风洞实验 95
4.5.3 甘肃雷达测风实验 96
4.5.4 Sexbierum陆上风电场实测实验 97
4.6 与动量定理模型的对比 99
本章小结 100
参考文献 101
第5章 风电场边界层模型 103
5.1 引言 103
5.2 经典的风电场边界层模型 103
5.3 不同间距特征的风电场大涡模拟研究 106
5.3.1 算例设置 106
5.3.2 不同间距特征风电场的流场分析 108
5.3.3 不同间距特征风电场的边界层结构分析 110
5.3.4 风电场尾流层的流动不均匀分析 111
5.4 风电场边界层模型 113
5.4.1 考虑流动不均匀的风电场边界层模型 113
5.4.2 改进的R-Jensen尾流模型 116
5.4.3 耦合模型 119
5.5 计算结果分析 121
5.5.1 模型验证 121
5.5.2 尾流模型的敏感性分析 124
5.5.3 地面粗糙度的影响 125
5.6 实际风电场功率预测 126
5.6.1 考虑入口效应的尾流边界层模型 127
5.6.2 功率预测结果分析 128
5.7 风电场边界层湍流统计量的预测模型 129
5.7.1 风电场边界层流向和展向脉动速度分布规律 129
5.7.2 风电场边界层垂向动量通量的变化规律 131
5.7.3 风电场边界层湍流统计量预测模型 133
本章小结 135
参考文献 136
第6章 单列风电机组的偏航协同控制 138
6.1 引言 138
6.2 串列风电机组偏航协同控制优化方法 138
6.2.1 偏航尾流模型 138
6.2.2 速度叠加模型及功率计算 141
6.2.3 优化算法与流程 142
6.3 控制策略 143
6.3.1 优化空间的简化 143
6.3.2 确定偏航角的广义公式 145
6.4 数值验证 150
本章小结 153
参考文献 154
第7章 风电场整场功率优化协同控制 156
7.1 引言 156
7.2 风电场协同控制优化方法 156
7.3 实际风电场的偏航协同控制 159
7.3.1 优化结果分析 160
7.3.2 优化方案分析 164
7.4 基于推力分配的功率协同控制 165
7.4.1 优化方法 165
7.4.2 优化结果 166
7.5 推力分配与偏航相结合的功率协同控制 168
7.5.1 优化方法 168
7.5.2 优化结果 168
7.5.3 三种协同控制方法的对比 169
本章小结 170
参考文献 170
第8章 城市街区与中型风电机组的相互作用 171
8.1 引言 171
8.2 算例设置 171
8.3 街区作用下风电机组的尾流演化 172
8.3.1 风电机组尾流形态 172
8.3.2 风电机组尾流演化机理 175
8.4 风电机组对街区风环境的影响 179
8.4.1 街区中速度分布 179
8.4.2 街区中湍流度分布 181
本章小结 182
参考文献 183
第9章 屋顶小型风电机组与城市街区的相互作用 184
9.1 引言 184
9.2 算例设置 184
9.3 城市街区周围的风资源特性 186
9.3.1 速度分布 186
9.3.2 湍流度分布 188
9.4 屋顶风电机组发电特性 190
9.4.1 功率输出特性 190
9.4.2 功率波动特性 194
9.5 屋顶风电机组对街区风环境的影响 195
9.5.1 速度影响 195
9.5.2 湍流度影响 197
本章小结 197
参考文献 198
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风电场多尺度流动模拟和数学模型 节选
第1章 绪 论 2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上郑重宣布：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。”①这一重要宣示为我国应对气候变化、绿色低碳发展提供了方向指引，擘画了宏伟蓝图。2021年3月15日，习近平总书记主持召开中央财经委员会第九次会议并发表重要讲话，强调实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，拿出抓铁有痕的劲头，如期实现2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标。可以预见，在未来几十年，中国工业的技术结构、产业结构和发展方式将会发生重大变革[1-3]。风力发电作为可再生能源中一种非常重要的利用形式，全球已有90多个国家对风力发电进行了规模化开发和建设。截至2020年底，全球累积风电装机容量超过7.33亿kW，中国装机占比超35%；2020年全球新增风电装机1.11亿kW，中国新增装机占近65%[4，5]。据国家电网公司统计，截至2020年底，我国的清洁能源装机占比42%，共7.1亿kW，其中风电和太阳能发电装机占比26%，共4.5亿kW，利用率高达97.1%[6]。据国家统计局《2020年国民经济和社会发展统计公报》，2020年中国清洁能源(含水、气、核)消费占比已升至24.5%。大力发展风力发电等新能源是实现“30 60”双碳目标的重要战略，在未来几十年，风电还将持续高速发展，具备巨大的发展潜力[7]。 风电机组在运行过程中，来流和旋转风轮发生强烈的相互作用，近场尾流区会产生叶尖涡、叶根涡及大量次涡结构[8，9]，随着流动向下游的演化，近场涡结构逐渐破碎并产生大尺度摆振运动，这使得远场尾流的横向运动更加随机[10-13]。尾流是一种波动性强、演化过程复杂的多尺度湍流运动，而从平均角度来看，尾流可视为风轮后方形成的低风速、高湍流度的流动区域，如图1-1所示。尾流速度损失可显著降低下游风电机组的运行效率。例如，在丹麦陆上风电场Nrrekr通过测量发现，*排风电机组尾流可导致下游机组发电量减少60%[14]。Barthelmie等[15]对Horns Rev和Nysted海上风电场进行观测发现，当风电机组完全处于尾流区内时，其运行功率损失高达40%。美国加利福尼亚风电场的实测数据显示，在不同地形、地貌、机组排布方式和来流特性下，尾流造成的功率损失为2%～30%。瑞典FFA风电场的实测结果表明，当机组间距为5倍风轮直径时，尾流区内风电机组的输出功率损失约为40%；当间距增加到9.5倍风轮直径时，输出功率损失约20%。同时，由于尾流湍流度增加，浸没在尾流中的风电机组疲劳载荷会增加5%～15%[16]。可见，尾流效应对于风电场微观选址和优化运行具有重要意义。目前人们主要从两个方面减小风电场尾流损失：①对于待建风电场，在微观选址阶段，通过风电机组点位优化减少风电场尾流损失，提高风电场运行效率[17-22]；②对于已建成的风电场，通过场内优化控制技术(包括偏航角控制、桨距角控制、转矩控制等)减少风电机组间的相互作用，提高发电量。对于微观选址问题，研究人员对CFD (Computational Fluid Dynamics， 计算流体力学)方法[23，24]、尾流模型[19，21，22]和优化算法[17-22]等开展了大量研究，有效减少了尾流损失并开发了多种风电场微观选址软件，如WindSim、WindFarmer、WT等。但这些软件采用的尾流模型多是基于“顶帽假设”的一维模型，精度较低，无法满足我国多场景、大规模风电开发的工程需求。对于已建成的风电场，尤其是海上风电场，近期研究表明，通过风电场整场偏航协同控制可显著提高风电场整场效率[25-28]，且已被证实可行[28-36]，具有较好的应用前景，成为当前研究的前沿和热点。 图1-1 风电机组尾流瞬时结构及时间平均速度分布[37] -来流风廓线；-尾流区风廓线；-尾流区速度损失 在风电场运行过程中，大量风电机组的尾流进行掺混、叠加，产生了复杂扰动效应，如图1-2所示。对于大阵列机组分布的风电场，内部产生的尾流继续抬升和扩散，与风电场上方大气边界层的气流相互作用，形成多尺度的湍流运动，从而显著改变了大气边界层流动的整体结构和基本特性，如平均流动、湍流度、温度等，大规模的风力发电甚至可以对局地气候产生影响[38]。 图1-2 实拍丹麦Horns Rev海上风电场 相对于大型风电场，城市风电是分散式风电开发的重要形式，它无需借助大型电网远距离输送，靠近负荷中心可就地消纳，对绿色智慧城市建设具有积极推动作用，近些年来发展迅速。城市风电是未来风力发电发展的一个方向，但由于城市建筑物多、植被冠层密布、表面不均匀，导致流场结构复杂、速度各向异性强、湍流脉动剧烈。在城市环境中，风电机组将和城市街区发生强烈的相互作用，这会极大地改变风电机组尾流的演化过程；另外，风电机组尾流也将显著影响城市街区环境，如速度、湍流度、污染物扩散等。 下面将从研究方法、风电机组尾流解析模型、风电场边界层模型、风电场偏航协同控制及城市风电与城市街区的相互影响五方面对风电场多尺度流动的研究进展进行简要介绍。 1.1 研 究 方 法 目前本领域的研究方法主要有风电场实测、风洞实验、CFD数值模拟、数学模型等手段。 1.1.1 风电场实测 风电场实测实验一般是指在风电机组自然工作条件下进行的长期测风活动，包括采集并分析自然风数据、风电机组状态、压力及载荷等参数。测试场地一般选在空旷开阔、地形平坦、风速和风向较稳定的地区，尽量避免周围地形和障碍物的影响[39]。实测结果原则上可直接作为真实数据使用，但是由于测试环境具有高度复杂性和不确定性，风轮空气动力特性和尾流演化会受到很多因素的影响，这就降低了数据准确性，加大了数据处理难度。目前较有影响力的现场实测研究包括国际能源署(International Energy Agency，IEA)的Wind Annex项目[40]，DAN-AERO测风实验[41]，美国虚拟尾流实验室在Horns Rev、Nysted和Vindeby风电场进行的测风活动[42]等。 风电场实测数据常用来验证各类模型。20世纪80年代，研究人员对位于丹麦西部Nibe的两台机组[43，44]进行了现场测风实验，其结果用于验证大涡模拟方法中的大气边界层模型[45]和雷诺时均方法中的湍流模型[46]。1992年，Cleijne在位于荷兰北部的Sexbierum风电场分别进行了单尾流[47]和双尾流测风实验[48]，主要测量了风速、湍流和切应力等流动参量；2005～2009年，研究人员在ECN(Energy Research Centre of the Netherlands)实验风电场EWTW进行了四年多的现场测量[49]，实验结果可信度高、可靠性强，具有很高的研究价值。上述几个现场测试结果都可用于验证尾流模型和风电场模型[49，50]。此外，丹麦科技大学的Ris实验室还采用脉冲激光雷达对测试站内的Nordtank机组进行了单尾流测试[51，52]，其结果也可用于评估尾流模型[53]。 1.1.2 风洞实验 实测实验的成本高、周期长、现场维护困难，因此许多学者选择测试条件可控的风洞实验进行风电机组空气动力学研究。风洞实验是在风洞中建立风电机组或风电场缩比模型，人为控制入流条件，利用皮托管、热线风速仪或PIV等装置获取缩比模型内流动信息的一种方法。从理论上说，在保证流动准则数及风电机组运行条件近似相同的前提下，风洞实验数据可以很好地替代现场实测数据，因此风洞实验在风电机组及风电场流动研究中扮演着十分重要的角色。美国国家可再生能源实验室(The National Renewable Energy Laboratory，NREL)的UAE-VI项目[54]、MEXICO项目[55]、中国空气动力研究与发展中心(China Aerodynamics Research and Development Center，CARDC)的大型风电机组风洞模拟实验[56]、挪威科技大学(Norges Teknisk- Naturvitenskapelige Universitet，NTNU)盲测风洞实验[57-59]等代表了当今风洞实验的世界先进水平。 技术人员通过风洞实验对风电机组尾流展开了多方面研究。1989年，为深入分析风电机组尾流效应，Schlez等[60]在英国MEL大气边界层风洞进行了一系列实验，获得了单机尾流和多尾流平均流动及湍流流动的综合数据。2003～2004年，ECN的研究人员在荷兰TNO风洞进行了三组实验，研究大型海上风电场中多尺度机组模型的性能和特性[61，62]。除此之外，学者们还借助风洞实验研究了机组偏航[63]、地表粗糙度[64]、大气热稳定性[65，66]和大气湍流强度[67]对机组尾流演化的影响。Espana等[68]还利用大气边界层风洞研究了尾流摆振现象。Hancock等[69-72]则利用风洞实验分别研究了中性、稳定和不稳定大气下单台机组和机组阵列的尾流演化规律。 表1-1从多个方面对比了现场测试实验和风洞实验。由表1-1可以看出，实测数据受环境影响较大，而风洞实验则会受到尺度效应和壁面效应的影响。总之，二者各有利弊，但它们都是研究风电机组空气动力特性和机组尾流的重要手段。 表1-1 现场测试实验和风洞实验对比[73] 注：+表示不受影响，–表示受到影响，符号个数表示受影响程度。 1.1.3 CFD数值模拟 CFD数值模拟是一种利用计算机求解流体运动控制方程的方法，设置求解域及适当的边界条件，利用数值方法离散偏微分方程，通过计算获得流动信息。在CFD数值模拟中，往往需要对风电机组进行模化处理，即利用动量方程中的体积力代表风电机组。常用的CFD数值计算方法分为三类：直接数值模拟(Direct Numerical Simulation，DNS)、雷诺时均方法(Reynolds Average Navier-Stokes，RANS)和大涡模拟方法(Large Eddy Simulation，LES)。本书将采用LES进行风电场多尺度流动的研究，因此这里仅对LES的发展现状及其在风电场流动中的应用进行详细介绍，更多关于DNS和RANS的信息可参考综述类文章[8]，[74]。 DNS直接对流动的原始非稳态纳维-斯托克斯(Navier-Stokes，N-S)方程进行数值求解，无任何湍流模型，能够在时空尺度上精确模拟流场细节和运动规律。但由于湍流是多尺度的不规则流动，要获得所有尺度的流动信息，就必须采用很高的时空分辨率，因此DNS的计算量大、耗时长，对计算机内存要求高。Moin和Moser[75]的研究表明，即使模拟雷诺数仅为3300的槽流，DNS也需要多达2×106个网格点，在向量计算机上运行250h。目前，DNS只能计算雷诺数较低的简单湍流运动，还无法大规模用于风电机组尾流等工程领域的研究。 RANS应用湍流统计理论，将非稳态N-S方程作时间平均，求解工程中需要的时均量。该方法只计算大尺度平均流动及所有湍流脉动对平均流动的影响(雷诺应力)，因此降低了时空分辨率，减少了计算量。虽然RANS严重依赖流场形状和边界条件，普适性较差，且无法描述流动机理[74]，但其对计算机要求较低，同时能够求解绝大多数雷诺数范围的工程问题，并可以得到符合工程要求的计算结果，因此在风电机组尾流的模拟中得到了广泛应用。 LES是有别于DNS和RANS的一种数值模拟手段，其基于流动中的小尺度涡与流动几何形状无关的假设，对大尺度涡进行显式求解，对小尺度涡用亚格子模型进行模化处理。在数学上，先按照特定尺度对
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