桂 青

（上海勘测设计研究院有限公司，上海 200434）

风电场噪声的预测模型

桂 青

（上海勘测设计研究院有限公司，上海 200434）

本文采用浙江大学对NASA修正模型进行预测，综合考虑叶片后缘形状影响、Ka系数的频谱修正、指向性系数等因素，建立了声源辐射指向性预测模型。根据对某一风电场现场监测结果可知，当噪声预测点距离风电机组较远（水平距离大于2倍风轮半径）时，预测值与监测值拟合系数达到0.95以上，预测效果较好，因此NASA修正模型能较好地预测风电场远场区的噪声水平。

风电场；噪声预测；NASA修正模型；指向性系数

21世纪以来，能源危机成为全球化的重点、难点问题，寻求可再生资源成为各国能源开发关注的焦点。风能资源具有可再生、可循环、可持续、无污染的特点，具有较好的经济开发价值，是未来可再生资源的重点发展方向之一，日益受到各国资源开发管理部门的重视[1]。风力发电是我国能源发展战略和调整电力结构的重要措施之一，国家发展与改革委员会提出了到2020年全国建设2.1亿kW风电装机的目标[2-3]。然而，风电机组运转过程中会形成气动噪声，产生风电场噪声污染，进而对周边居民生活、工作等方面造成不同程度的影响[4]。

目前，我国在环评噪声预测中多采用单一的、非指向性的点声源预测模式，预测模型及结果常常受到质疑。本文采用浙江大学对NASA修正模型进行预测，综合考虑叶片后缘形状影响、Ka系数的频谱修正、指向性系数等因素，建立了声源辐射指向性预测模型[5]，并以某一风电场现场监测数据为例验证其合理性。

1 模型研究

1.1 模型简介

风电噪声污染主要来自于风电机组叶片转动，而风电机组机械噪声值相对较小，因此风电机组噪声预测时通常仅考虑叶片气动噪声。美国航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）通过FW-H方程频域求解方式研究开发了一种风电机组噪声预测模型，我国浙江大学以该模型为研究开发基础和技术预测平台，针对我国自主生产的风电机组工作运转特性，对NASA风电噪声模型进行修正和调试，研发出适合我国风电机组噪声辐射特性的噪声预测模型。

1.2 基本形式

在NASA模型中，风电机组的气动噪声包括吸入湍流噪声、湍流边界层噪声以及脱落涡噪声。

1.2.1 吸入湍流噪声

吸入湍流噪声的计算公式为：

SPLa,1/3(f)表示吸入湍流噪声1/3倍频程频带声压级，f为1/3倍频程中心频率，B为叶片数量，φ为轮縠中心与预测点连线和风叶转动平面间的夹角。ρ为空气密度，C0.7为0.7倍风轮半径处的叶片弦长，R为风轮半径，σ2为平均湍流强度，U0.7为0.7倍风轮半径处的自由层速率，r0为轮縠中心到预测点的直线距离，c0为声速，S为斯特劳哈尔数，S=16.6，h为轮毂高度，Ka(f)为与频率相关的比例因子。

fpeak=SU0.7/(h-0.7R)当f=fpeak时，Ka(f)达到最大值。

1.2.2 湍流边界层噪声

湍流边界层噪声的计算公式为：

SPLb,1/3(f)表示吸入湍流噪声1/3倍频程频带声压级，U为自由层速率，δ为边界层厚度，l为叶片单元的翼展，S为斯特劳哈尔数，S=fδ/U，Smax=0.1，Kb为比例因子，Kb=5.5。

指向性因数的计算公式为：

D为指向性因数，θ为声源与预测点连线与其风叶转动平面间的夹角，M为翼展马赫数，Mc为对流马赫数，Mc=0.8M。

1.2.3 脱落涡噪声

脱落涡噪声的计算公式为：

SPLc,1/3(f)表示吸入湍流噪声1/3倍频程频带声压级，t为叶片边缘厚度，ψ为声源与预测点连线与风叶转动平面水平投影间的夹角，Kc(f)为与频率相关的比例因子。

1.2.4 声级叠加

声级叠加的计算公式为：

1.3 模型修正

NASA模型数据来源于MOD-2风电机组，而MOD-2风电机组含有两片钝形后缘的叶片，但随着可再生资源生产技术的日益进步，风力发电技术的成熟，风电机组叶片在其设计、生产、制造等方面上有了较大创新，我国风电场目前使用三片尖形后缘叶片的风电机组。较两片钝形后缘的叶片，三片尖形后缘叶片在浆尖处有所改进，叶片辐射噪声有所降低。因此需要对NASA模型进行修正，以符合我国风电机组噪声预测。

（1）叶片后缘形状影响修正

根据图1可知，风电机组产生的脱落涡噪声的频率范围相对于吸入湍流噪声和湍流边界层噪声较窄，仅在高频段产生一个峰值。这个峰值主要由风电机组钝形后缘的叶片产生，而我国风电场使用的三片尖形后缘叶片产生的脱落涡噪声并不明显，在噪声预测中可将脱落涡噪声忽略。

图1 NASA模型中三部分噪声贡献值示意图

（2）Ka系数的频谱修正

NASA模型采用中的MOD-2风电机组额定功率2.5 MW，轮毂高度61 m，转轮直径91.4 m，测量时叶片转速0.59 HZ，形成了吸入湍流噪声中的Ka(f)曲线。而我国自主研发的风电机组额定功率在1 MW～2.5 MW之间，由3片叶片组装而成，与MOD-2风电机组在叶片数量、翼型形状、叶片表面粗糙度、叶片材质存在差异，致使产生的叶片辐射噪声和频谱有所差异。

根据如东风电机组（额定功率1.5 MW）的现场噪声监测数据，对吸入湍流噪声公式中的Ka(f)曲线进行修正，如图2所示。

图2 修正前后的Ka(f)曲线

（3）指向性系数

在NASA预测模型中，噪声预测结果仅与测点位置到声源的距离有关，与所处风向无关。而实际现场监测中，上风向测点与下风向测点监测结果有所差异，通常情况下，上风向测点监测值较下风向监测值低。因此，需对模型中指向性系数进行修正。

LA,P为修正前P点A声级，L'A,P为修正后P点A声级，LA,Q为ɑ=0°方向距塔基水平距离d处Q点修正前A声级。

1.4 预测工况及源强

1.4.1 预测工况

根据崇明县侯家镇气象台有关资料统计，区域年主导风向为东南风，多年平均风速2.8～3.2 m/s。建设单位提供的某风电场年运行负荷情况如表1所示。由表可知，风机不运行工况概率为14.45%，风机年运行负荷小于20%工况概率为38.01%，风机负荷介于20%和40%工况之间概率为20.56%，风机负荷介于40%和60%工况之间概率为9.80%，风机负荷介于60%和80%工况之间概率为6.52%，风机负荷大于80%工况概率为10.66%，最不利工况出现概率较小。

1.4.2 源强分析

设备厂商提供了风机超过额定风速运行（满负荷）工况下的风机噪声源强。最不利工况下（风速12 m/s及以上），如表2所示，风机轮毂及叶轮处噪声值为102 dB(A)，通风设备处噪声值为86 dB(A)。

1.4.3 声源指向性指数

考虑到顺风有利于声传播，上风向噪声小于下风向噪声的实际情况，声源指向性指数计算时，取ɑ=0°进行计算，计算得到声源指向性指数为0.31。

1.4.4 计算参数

风力发电轮毂高度90 m，叶片直径121.5 m，90 m高度处空气密度为1.208 kg/m3，80 m及以上处15 m/s风速区间湍流强度（参考70 m高度值）不超过0.10。

2 模型预测值与实测值比较

满负荷运行工况下，不同距离条件下风机噪声实测和预测结果如表3所示，其中预测结果是在预测值的基础上叠加了背景值。将满负荷运行工况下噪声实测结果与噪声预测结果进行对比分析[6]。从图3、图4可以看出，不论是昼间还是夜间，风机噪声实际测量值与预测值差异均随距离增大逐渐减小，在距离风电机组150 m以上时，实际测量得出的风机噪声随距离衰减变化趋势同预测结果几乎一致。而距风机1 m、100 m处风机昼间实际测量值与预测值相差较大，其可能与近场区噪声受多种因素影响有关，修正模型预测效果有限。当噪声预测点距离风电机组较远（水平距离大于2倍风轮半径）时，预测值与监测值拟合系数达到0.95以上，预测效果较好，因此NASA修正模型能较好地预测风电场远场区噪声水平。

表1 风机年运行负荷情况(2015.7～2016.2)

表2 最不利工况下风机噪声源强

表3 不同距离条件下风机噪声实测和预测结果

图3 风机昼间噪声随距离衰减变化趋势

图4 风机夜间噪声随距离衰减变化趋势

3 结语

本文采用浙江大学对NASA修正模型进行预测，综合考虑叶片后缘形状影响、Ka系数的频谱修正、指向性系数等因素，建立了声源辐射指向性预测模型，并以某一风电场现场监测数据为例验证其合理性。根据风电机组噪声的实际监测结果，当噪声预测点距离风电机组较远（水平距离大于2倍风轮半径）时，预测值与监测值拟合系数达到0.95以上，预测效果较好，因此NASA修正模型能较好地预测风电场远场区噪声水平。

1 徐 婧.风电机组噪声预测[D].杭州：浙江大学，2012.

2 国家发展改革委委员会.可再生能源中长期发展规划[Z]，2016.

3 中国可再生能源学会风能专业委员会.2010年中国风电装机容量统计[R].北京：中国可再生能源学会风能专业委员会，2011.

4 魏 桢，邓院昌，杨正浩.基于Elman神经网络的风电场噪声预测模型[J].水电能源科学，2015，5（33）：204-206．

5 仇 丰，廖琦琛，丁明明，等.风电场噪声预测模型[J].噪声与振动控制，2012，（2）：118-122．

6 上海勘测设计研究院有限公司.北堡二期风电场项目环境影响报告表[R].上海：上海勘测设计研究院有限公司，2016.

Predictive model of wind farm noise

Gui Qing
(Shanghai Investigation Design and Research Institute Co., Ltd., Shanghai 200434, China)

The modified NASA model by Zhejiang University was applied for prediction of wind turbine generator noise.Noise prediction model is established by considering the influence of wind turbines with trailing edges，modification of parameter Ka and directivity index.According to the measured noise data of domestic operating wind turbine sets，when the distance between rotor center and receiver is greater than 2 times the rotor blade radius, the difference between the measurement values and the predicted values of the modified model is small（Fitting coefficient＞0.95）.So the modified NASA model had a better prediction accuracy for far noise distribution in wind power field.

wind farm; noise prediction; NASA correction model; directivity coefficient

TM614

A

1008-9500(2017)06-0099-04

2017-04-10

桂青(1984-)，女，安徽芜湖人，工程师，从事环境影响评价工作。