风力发电机气动噪声测量分析方法

刘 燕 薛 宇 岳巍澎

(1.华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京 102206； 2.中国大唐集团科学技术研究院，北京 102206)

噪声可分为气动噪声、机械噪声和电磁噪声[1,2]。风力发电机的噪声属于气动噪声，是由叶片周围的空气流动造成的。气动噪声通常可分为低频噪声和调幅噪声[3]。其中低频噪声人耳听不见，身体却能感觉到，会导致头晕、恶心及眩晕等症状[4]。调幅噪声处于人耳可听到的频率范围内，因而会导致风机或风场周围的居民睡眠困难。

现有的风机噪声标准IEC 61400-11[5]，用声功率来进行噪声的量化分析，对具有很强时域特征的调幅噪声不能很好地表征。调幅噪声，是风力发电机特有的一种噪声，又称为嗖嗖噪声，因其很强的时域特性，又在人耳可听范围之内，致使风电场周围处在噪声传播范围之内的居民产生睡眠及相关精神健康等一系列问题[6]。目前，在国外它已也成为影响风力发电机安装的主要因素之一。因此，这种特殊风场的气动噪声问题亟待解决。

风力发电机的调幅噪声因其时域特性，使得其测量、分析方法与常规噪声不同，同时其包络线是叶片通过频率，所以它给人“低频”噪声的印象。因此，有必要针对风力发电机叶片的气动噪声构建一套标准的测试流程和测试技术，以规范风力发电机叶片气动噪声的测量与记录方法。Lundmark G提出了一种测量调幅噪声的新方法[7]，笔者结合这种方法测量调幅噪声，对结果分析，同时基于测量模型对风力发电机进行声学模拟，并与测量结果关联对比分析。

1.1 测量位置

定义下风向测量位置为标准位置，两个调幅噪声测量位置分别位于风机前端的上风向±45°处，如图1所示。高频麦克风安装于风机上风向45°(误差不大于15°)，并距离风机中心125m的两个测点，用于测量叶片的气动调幅噪声。第三个测点是风机下风向125m处，用于测量风机的声功率。

图1 风力发电机气动噪声近场区测点分布

各测点至风机中心的水平距离的计算公式为[5]：

(1)

式中D——叶轮直径；

H——叶轮中心到地面的垂直距离。

1.2 测量方法

国外对风力发电机叶轮气动声学[8,9]、叶轮气动噪声[10,11]、调幅噪声[7,12]和转动噪声[13]进行了相应的理论和数值研究。Lundmark G[7]定义了衡量和量化调幅噪声的方法，即以10min为测量区间，记录大于5dB(A)的观测振幅。振幅为50ms基准时间内最大幅值与平均最小值之差。

为了更有效地测量风力发电机的调幅噪声，结合Lundmark G的分析方法，笔者提出了新的方法，测量和分离调幅噪声，如图2所示。

图2 风力发电机调幅噪声测量和数据分析流程

风力发电机调幅噪声测量和数据分析方法分以下几步：

a. 在风力发电机前端的上风向±45°处测量并记录风力发电机的时域声压值；

b. 将测得的声压信号经过高通滤波器处理得到调频噪声，对测量数据频谱分析选取合适的截止频率，本风力发电机高通滤波器的截止频率为200Hz；

c. 将调频噪声信号通过dB计算获得即时噪声强度水平；

d. 通过FFT获得调频噪声幅值和叶片通过频率。

1.3 气动声学模拟方法

现代大型风力发电机在需要高效率的同时也应降低噪声。风力发电机的噪声源与风轮空气动力性能和叶片气动弹性变形具有强耦合关系。因此，需要研究风力发电机气动性能和噪声产生的机理，数值模拟能够发挥作用，同时可以与翼型、风力发电机的风洞数据和现场测试数据对比、验证。图3为风力发电机气动噪声模拟原理。

图3 风力发电机气动噪声模拟方法和流程

降低风力发电机噪声最有效的方法是在设计阶段就考虑降低噪声。有必要整合风力发电机模拟分析与噪声实测数据，开发气动噪声预测方法。开发的方法和工具同时可以用于风力发电机的优化设计。风力发电机的模拟分析基于风力发电机和风场模型，包括风力发电机的模拟、风场的流动模拟、翼型、风力发电机和风场的声学计算。计算得到的翼型、叶轮的时域和频域噪声信号，要与风洞测试数据和现场测量数据验证关联。

风力发电机气动声学模拟方法为：

a. 理论计算得到叶片截面的入流角，CFD计算得到翼型、叶片表面压力和气动性能参数；

b. 使用FWH噪声理论预测模型，基于CFD的计算结果对风力发电机远场噪声评估。

2 结果分析

基于上述测量和建模方法，笔者对2MW风力发电机进行测量分析。图4a为实际测量的信号和滤波后的时域信号，图4b为模拟信号和滤波后信号的对比，结果显示模拟数据和滤波后数据之间有着非常良好的相关性。测量数据的振幅有波动，可能是由非稳态风与大气湍流效应引起的。

图4 测量数据、模拟数据与滤波后数据对比

图5a为高通滤波后数据的时间频率图，从中可以清楚地看出低频频谱占主要部分。因此，图5b中所示的dbC标准更适合于评估噪声的调幅信号。

图5 时间频率图

图6中显示了滤波后数据和模拟数据之间的相关性，可以看出主要的峰值特征和趋势有很好的关联，测量数据存在的波动，是由于实际风况下不稳定的风和湍流引起的。图7为一组滤波后数据和模拟数据频谱图。其中，模拟数据中高频部分能量少，主要是由于在模拟计算中相对低的分辨率造成的。

近年来，海上风力发电大幅增长，由于海上噪声传播和热反效应的影响，噪声传播与陆地不同，为了更好地理解海上风力发电机噪声与陆地风力发电机的噪声传播差异，对海上5MW风力发电机和陆上2MW风力发电机在风速8m/s的工况进行研究。5MW风力发电机叶片直径140m，转速13r/min；2MW风力发电机叶片直径100m，转速15r/min。

图6 滤波后数据和模拟数据关联曲线

图7 模拟数据和滤波后数据频谱图

为了简化计算，此处不考虑塔影的影响，主要集中在低频噪声和调幅噪声。测量位置为近场IEC标准测量位置和10km远场位置。图8为低频噪声和调幅噪声在两个测量位置的声功率水平。可以看出，在近场位置，海上5MW风力发电机幅值较高，而在远场位置，由于海上风力发电机大都离岸边距离大于10km，因此可以忽略噪声的影响。

图8 海上风力发电机调幅噪声和低频噪声模拟结果

3 结束语

结合Lundmark G的噪声数据分析方法，提出了一种气动噪声(调幅噪声)测量、分析和预测方法，即将测量噪声信号高通滤波后求解瞬时dBC值，并进行傅里叶变换求取调幅噪声幅值和叶片通过频率。将实测数据与模拟数据对比分析，发现数据有很好的关联。证明该模拟方法能够很好地预测风力发电机的调幅噪声。可以采用该方法预测风力发电机的调幅噪声，评估调幅噪声对周边社区的影响程度。为了便于气动噪声标准的建立，后期还需要对不同类型的风力发电机及其更多工况下的噪声进行分析，建立预测模型。

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