[發明專利]基于聲調控技術的風電機組噪聲掩蔽方法及裝置

有效

• 申請號: 201310232892.3
• 申請日: 2013-06-09
• 公開（公告）號: CN103344323A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 翟國慶;李爭光
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00;G10K11/16
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 胡紅娟

技術領域

本發明涉及環境噪聲控制和心理聲學領域，具體涉及一種基于聲調控技術的風電機組噪聲掩蔽方法及裝置。

背景技術

隨著常規能源告急和人類可持續發展意識的提升，風能作為除水能外技術最成熟的可再生能源，已在全世界范圍內廣泛利用。然而，風電場在利用風能的同時會產生噪聲污染，給周邊環境帶來負面影響。風力發電機組（風電機組）產生的噪聲中低頻聲能占有很大比重。與高頻聲相比，低頻聲傳播過程中衰減較慢，且在相同A聲級下會使居民更為煩惱。加之風電機組一般24h不間斷運行，在夜間背景噪聲較低的情況下，很容易干擾周圍居民睡眠。風電機組噪聲引起的主觀煩惱已經成為一個不可忽視的環境問題。因此，風電機組噪聲已成為限制風電場選址和風電機組大規模布置的一個重要因素。

風電機組噪聲主要包括葉片噪聲（氣動噪聲）和機艙內部發電機等設備噪聲（機械噪聲及結構噪聲）兩大部分。目前風電機組的設備噪聲已經能夠得到有效控制，而如何有效降低葉片噪聲則仍然是風電技術的一大難題。

心理聲學研究表明，當A聲級小于60dB時，噪聲頻譜特性比聲級更能影響人群對噪聲的主觀煩惱反應。聲級較低，但頻譜不平衡的聲音可能也會對人群造成較為嚴重的主觀煩惱干擾；相反，相同聲級，甚至聲級略高，但頻譜較為平衡的聲音會讓人聽起來更舒適。聲景觀方面的研究表明，相同聲級下，人們對風聲、水流聲等自然聲的評價往往比人工產生的聲音要較高。因此，對于一些較難降低聲級而又令人煩惱的人工噪聲，如果能將其調控成跟自然聲接近的聲音，必然會降低其引起的人群主觀煩惱。聲調控就是這樣一種不以降低聲級為主要目的，而是通過改變噪聲源頻譜等其他特性來改善噪聲主觀感受的方法。

目前，聲調控技術已經有了大量的理論和實驗研究基礎，并且已經在聲景觀領域進行了大量應用，但在風電場噪聲控制領域的應用還未見報道。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于聲調控技術的風電機組噪聲掩蔽方法及裝置，可降低風電機組噪聲引起附近居民的主觀煩惱，對風電場建設和風電場周圍聲環境保護起到積極作用。

本發明的主要原理是將原始風電機組噪聲以△T時間為單位進行頻譜分析，并將風電機組噪聲頻譜與自然風頻譜相比較，利用聲疊加原理計算出合適的需疊加聲樣本。所述需疊加聲樣本與原始風電機組噪聲疊加后，頻譜與主觀煩惱較小的自然風聲頻譜相似，從而達到降低風電機組噪聲主觀煩惱的目的。

一種基于聲調控技術的風電機組噪聲掩蔽方法，包括以下步驟：

1）數據預采集：

采集自然風聲建立自然風聲頻譜數據庫，

對風電機組噪聲進行采樣并同步記錄風速、空氣濕度和葉輪位置，建立風電機組噪聲頻譜數據庫，

建立由不同聲壓級的窄帶聲樣本生成的窄帶聲數據庫；

自然風聲頻譜數據庫的建立：首先調查目前風電場附近居民住所處存在哪些典型下墊面（如草原、灘涂、海島等），然后選擇若干典型居民住所環境，對當地不同風速的自然風聲進行采樣，作為每種下墊面情況下自然風聲的代表。最后對這些聲樣本進行頻譜分析，建立下墊面-風速-自然風聲頻譜數據庫。

電機組噪聲頻譜數據庫的建立：首先選擇某臺風電機組附近典型居民住所處作為采樣點，要求該采樣點與風電機組間距離有代表性，且周圍無明顯干擾聲源。也可選擇同樣距離，且周圍無明顯干擾聲源的空曠處作為采樣點。利用預采集單元對各種風速和空氣濕度條件下的風電機組噪聲進行采樣，信號采集單元同步記錄當時風速、空氣濕度及風機葉輪位置等參數。要求所采集的噪聲樣本對應的參數覆蓋常見的風速、空氣濕度及葉輪位置。最后對這些噪聲樣本進行頻譜分析，建立風速-空氣濕度-葉輪位置-風電機組噪聲頻譜數據庫。所述居民住所處典型風電機組噪聲數據庫針對具體的單臺風電機組而建立，其數據僅適用于該臺風電機組或者同型號風電機組。

窄帶聲數據庫由一系列不同聲壓級的窄帶聲樣本組成。所述窄帶聲樣本由白噪聲經帶通濾波器濾波得到。作為優選，所述帶通濾波器中心頻率和頻帶寬度為20～20000Hz范圍內1/24倍頻程頻帶中心頻率和頻帶寬度。

2）實時數據采集分析：

實時采集風電機組工作時的風速、空氣濕度和葉輪位置，獲取所述的風電機組噪聲頻譜數據庫中與實時條件對應的風電機組噪聲頻譜數據，算得風電機組下一△T工作時間內的噪聲頻譜數據，并從所述的自然風聲頻譜數據庫提取與所述噪聲頻譜數據適應的自然風聲頻譜數據，根據聲疊加原理將自然風聲頻譜數據與噪聲頻譜數據相減得到需疊加的窄帶聲，然后提取窄帶聲數據庫中對應的窄帶聲形成疊加聲樣本；