CN109477461A - 风力涡轮机噪声的分析 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种分析风力涡轮机噪声的方法。该方法包括获取(410)表示由风力涡轮机产生的噪声的噪声数据，以及从定位在风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器获取(420)数据。该方法还包括识别(430)噪声数据中的关注区域，该关注区域是包含由风力涡轮机产生的音调噪声的候选区域，以及识别(440)其数据与关注区域的噪声数据相关的振动传感器。该方法还包括确定(450)识别出的振动传感器的阈值振动水平，该阈值是基于由识别出的振动传感器检测到的在关注区域中的振动水平，以及确定(460)由识别出的振动传感器检测到的振动水平何时超过经确定的阈值。

Description

风力涡轮机噪声的分析
技术领域
本发明涉及对来自风力涡轮机的噪声排放(noise emission)的分析和控制，尤其涉及音调噪声(tonal noise)排放。
背景技术
风力涡轮机的噪声排放是众所周知的问题，并且已经对此进行了大量工作。测量风力涡轮机声学噪声的程序在国际标准IEC 61400-11的第三版中描述。
来自风力涡轮机的噪声排放包括机械噪声，也称为结构噪声(SBN)，和空气动力噪声。机械噪声包括由机舱内的部件(诸如风力涡轮机齿轮箱)产生的噪声。空气动力噪声来自风力涡轮机叶片，并且包括例如由于涡旋脱落引起的噪声。涡轮叶片也可能向周围环境辐射机械噪声。
风力涡轮机产生的噪声的频谱包括宽带噪声和不同频率的噪声。通常认为被称为音调噪声的不同频率的噪声对风力涡轮机的邻居造成更多干扰，并且更可能受到噪声投诉。遗憾的是，很难预测风力涡轮机何时会产生音调噪声，以及风力涡轮机的邻居何时可以听到音调噪声，因为这可能取决于多种因素。这反过来使得难以对邻居的噪声投诉进行评估和采取措施，并且难以调整风力涡轮机的运行以避免或减少音调噪声的产生。
欧洲专利文献2337952号描述了用于控制风电园区中的风力涡轮机的噪声排放的系统和方法。这些方法包括测量风速和风向以及使用它们来制作风力涡轮机噪声排放模型，该模型用于根据涡轮机的地理位置、噪声接收点的地理位置和风力涡轮机的运行参数来预测噪声。风电园区中的风力涡轮机的运行受到控制，以防止预测的噪声超过预定阈值。如上面阐述的，音调噪声难以预测。诸如EP 2337952中描述的噪声排放模型对于预测音调噪声和识别音调噪声事件不太有效。
因此，本发明的目的是提供一种分析来自风力涡轮机的噪声排放的方法，该方法对于音调噪声是有效的，以及一种控制风力涡轮机的运行以减少或避免音调噪声产生的方法。
发明内容
本发明由现在涉及的独立权利要求限定。优选特征在从属权利要求中详述。
根据本发明的第一方面，提供了一种分析风力涡轮机噪声的方法。该方法包括获取噪声数据，该噪声数据表示由风力涡轮机产生的噪声，以及从定位在风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器获取数据。该方法还包括识别噪声数据中的关注区域，该关注区域是包含由风力涡轮机产生的音调噪声的候选区域，以及从多个振动传感器中识别其数据与关注区域中的噪声数据相关的振动传感器从识别出的振动传感器获得的数据可以用于预测由风力涡轮机发出的音调噪声，并且例如可以由涡轮机控制器或风电园区控制器用于控制策略中，以减少音调噪声排放或在音调事件发生时记录涡轮机运行数据。
可选地，该方法进一步包括针对识别出的振动传感器确定识别出的振动传感器的振动数据与噪声数据之间的关系。这种关系允许振动数据作为指示音调噪声的数据。这种关系的确定可以包括确定识别出的振动传感器的阈值振动水平，该阈值是基于由识别出的振动传感器检测到的在关注区域中的振动水平，以及确定由识别出的振动传感器检测到的振动水平何时超过经确定的阈值。
振动传感器的识别可以包括识别一个或多个振动传感器，其中每个振动传感器的数据都与关注区域中的噪声数据相关。该方法然后可以进一步包括确定每个识别出的振动传感器中的阈值振动水平，该阈值是基于由相应的识别出的振动传感器检测到的在关注区域中的振动水平，以及确定由每个识别出的振动传感器检测到的振动水平何时超过相应的经确定的阈值。
尽管风力涡轮机中的振动引起噪声，但是振动水平数据通常不与表示远离涡轮机的可听噪声的噪声数据良好相关，因此振动水平数据不是噪声的直接指示。这部分上是因为振动和可听噪声之间的关系非常复杂。除了振动的多个主要(primary)源之外，还有由主要源驱动的振动次级源、由次级源驱动的三级源等等。在某些情况下，非主要源可能更重要，尤其是如果驱动频率对应于被驱动源的共振频率。另外，来自不同源和不同频率的振动将作为噪声辐射到周围环境的程度显著地变化，如传播方向能够的那样。此外，声音如何辐射可以基于风力涡轮机的运行参数(诸如RPM、风速和风向)而显著地变化。
然而，振动水平可能与噪声数据的相对较窄区域中的可听噪声水平良好相关，尤其是在噪声包括从宽带噪声中突出的不同频率的情况下。因此，通过识别噪声数据中可能对应于音调噪声的关注区域，并且具体地将该关注区域中的振动与噪声关联，使用特定振动传感器通道中的振动水平作为音调噪声的预测器是可能的。通过确定预定振动状况，诸如存在相关性的振动传感器通道的阈值振动水平，可以从振动数据中识别随后可能的音调噪声产生
在一些实施方式中，该方法可以进一步包括获取表示风力涡轮机的运行参数的风力涡轮机运行参数数据，诸如RPM、功率输出、扭矩、风速和风向。风力涡轮机运行参数数据可用于确定对应于关注区域的一组风力涡轮机运行参数。
在已经获取风力涡轮机运行参数数据的情况下，该方法可以进一步包括基于关注区域中的风力涡轮机运行参数来确定一组风力涡轮机参数的范围。然后可以确定由识别出的振动传感器检测到的振动水平何时满足预定标准，诸如超过经确定的阈值振动水平以及风力涡轮机运行参数何时在经确定的范围内。
发现音调噪声产生和可听性基于风力涡轮机的运行参数而显著地变化。因此，即使识别出的传感器的振动水平可能与关注区域中的噪声相关，但是仅仅由识别出的传感器检测到的振动水平可能并不是音调噪声产生和/或可听性的可靠预测器。通过确定与振动水平和噪声水平相关的一组风力涡轮机运行参数，可以对音调噪声产生和可听性进行更准确的预测。
可以通过在噪声数据中确定指示音调噪声的检测到的噪声水平的变化来识别关注区域。在一些实施方式中，通过比较与一个或多个风力涡轮机参数相关联的噪声数据中存在的最大噪声水平和最小噪声水平来识别关注区域。一个或多个风力涡轮机参数可以是风力涡轮机的RPM。在这种情况下，关注区域可以是RPM范围。
该方法可以进一步包括在已经获取到的情况下，使获取的噪声数据与获取的振动数据和/或风力机运行参数数据时间同步。
该方法可以进一步包括确定以下各项之间的关系：噪声水平、识别出的振动传感器的振动水平、以及在可获得风力涡轮机运行参数数据情况下的一个或多个风力涡轮机运行参数。经确定的关系可以用于基于识别出的振动传感器的振动水平来估计噪声水平，或者用于预测风力涡轮机可能产生音调噪声的一组风力涡轮机运行参数。
该方法可以进一步包括当由识别出的振动传感器检测到的振动水平满足预定标准(例如指示发出音调噪声的标准)时记录事件。预定标准可以是超过经确定的阈值。或者，可以仅在由识别出的振动传感器检测到的振动水平满足预定条件并且风力涡轮机运行参数在经确定的一组范围内时记录事件。还可以响应于接收远程请求而记录事件。这种远程请求可以由或响应于经历风力涡轮机噪声的风力涡轮机邻居做出。
记录事件可以涉及记录发生事件的一个或多个时间、事件的持续时间、事件发生时由振动传感器检测到的振动水平、以及事件发生时的一个或多个风力涡轮机运行参数。可以将记录的事件与指示由风力涡轮机产生的从可选源获得的噪声水平的附加数据进行比较。
记录事件是有利的，因为事件日志可用于评估例如噪声投诉。评估与音调噪声相关的噪声投诉一直是个问题，部分原因是音调噪声的产生和可听性非常不可预测。然而，通过记录事件，如果风力涡轮机邻居在特定时间提交关于风力涡轮机噪声的投诉，则可以确定该时间是否与记录的事件一致。在其与记录的事件一致的情况下，在事件发生时的一个或多个风力涡轮机运行参数是已知的并且可以用于确定未来的风力涡轮机运行。如果噪声投诉的时间与记录的事件不一致，则可以用于确定是否需要调整阈值振动水平。
可以是加速度计或应变仪的振动传感器的位置可以是风力涡轮机的齿轮箱、发电机、主轴承壳体、主框架、塔架顶或涡轮叶片根部中的一个或多个。振动传感器可以有利地定位在风力涡轮机的可能预期产生或传导振动的部件附近。
振动传感器可以是与关联涡轮机的状况监测系统(CMS)相关联的传感器。使用预先存在的CMS振动传感器减少了安装新振动传感器以实现本发明的需要。
在一些实施方式中，该方法还包括识别一个或多个第二传感器，其数据与关注区域之外的噪声数据相关；确定一个或多个第二振动传感器中的每一个的阈值振动水平，该阈值是基于由相应的第二振动传感器检测到的振动水平；以及确定由每个第二振动传感器检测到的振动水平何时超过该第二振动传感器的阈值振动水平。在这种实施方式中，可以确定噪声水平、由相应的第二振动传感器检测到的振动水平、以及在已经获取风力涡轮机运行参数数据的情况下的一个或多个风力涡轮机运行参数之间的关系。
尽管预计噪声数据通常不会与振动数据很好地相关，但是可以使用其中存在的相关性来确定粗略阈值，高于该粗略阈值的噪声水平可能是不可接受的。这是有用的，尤其是在与用于预测音调噪声产生的更具体的阈值相结合的情况中。
还提供了一种用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器，该控制器被构造为执行分析风力涡轮机噪声的方法。该控制器可以被构造成，当由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过经确定的阈值时向远程用户发送通知。该通知可以包括记录的风力涡轮机运行参数。
还提供了包括这种控制器的风力涡轮机和包括这种控制器的风力发电厂。
还提供了一种计算机程序，当在计算设备上运行时，其执行分析风力涡轮机噪声的方法。
附图说明
现在将参考附图更详细地描述本发明的实施方式，其中：
图1是具有风力发电厂的景观的透视图；
图2例示说明了大型现代风力涡轮机；
图3例示说明了从侧面看的机舱的简化横截面；
图4是例示说明了分析风力涡轮机噪声的方法的流程图；
图5是例示说明了控制风力涡轮机以避免音调噪声产生的方法的流程图；
图6例示说明了示例性噪声数据和识别噪声数据中的关注区域的方法；
图7是例示说明了分析风力涡轮机噪声的方法的流程图；以及
图8是例示说明了控制风力涡轮机以避免音调噪声产生的方法的流程图。
具体实施方式
图1例示说明了风力发电厂(1)，其包括多个风力涡轮机(10a，10b，10c)和可以听到风力涡轮机噪声的相邻区域(2)。为了实现本发明的目的，风力发电厂(1)可以具有大于或等于1的任何数量的风力涡轮机，并且风力涡轮机可以是本领域中已知的风力涡轮机模型。
在相邻区域(2)附近，或者在相应风力涡轮机上或附近，存在被构造成捕获噪声数据的麦克风(20)，噪声数据包括表示由风力发电厂的一个或多个风力涡轮机(10a，10b，10c)产生的噪声的数据。麦克风以合适的采样率在宽频谱和长时间段上捕获噪声数据，例如根据IEC 61400-11的第三版中描述的过程。
从麦克风(20)传送由麦克风捕获的噪声数据以用于分析。例如，该噪声数据可以被传送到一个或多个计算机(未示出)，其分析数据以用于风力发电厂的一个或多个风力涡轮机(10a，10b，10c)和/或控制其运行。这种计算机可以在风力发电厂的内部或外部，并且可以与风力发电厂的一个或多个风力涡轮机相关联。也就是说，每个风力涡轮机可以与一个或多个专用计算机相关联，或者多个风力涡轮机可以共享一个或多个计算机。
虽然图1仅示出了一个麦克风(20)，但是可以在其它位置存在附加麦克风。例如，每个风力涡轮机可以有一个或多个麦克风。还可以传送附加麦克风的噪声数据以进行分析。可以分别处理单独的噪声数据通道，或者可以对其进行总计以产生单个噪声数据集。还应当理解，虽然图1示出了相邻区域(2)是人口密集区域，但这不是必需的。(多个)麦克风可以简单地位于距风力涡轮机已知距离的已知位置处。
如本领域中已知的，也可以通过适当的传感器测量并随着时间记录一个或多个风力涡轮机(10a，10b，10c)的运行参数。例如，可以随着时间记录风力涡轮机的RPM、功率输出、扭矩和/或叶片桨距角。还可以随着时间记录风力涡轮机处的风速和/或风向。代表这些参数中的任何参数的风力涡轮机运行参数数据可以被传送以用于分析。例如，可以将风力涡轮机运行参数数据传送给被传送噪声数据的(多个)计算机。
图2例示说明了本领域已知的大型现代风力涡轮机(10)，其包括塔架(11)和位于塔架顶部的风力涡轮机机舱(13)。涡轮机转子(12)的风力涡轮机叶片(15)安装在公共轮毂(14)上，该公共轮毂通过从机舱前部延伸出的低速轴连接到机舱(13)。涡轮机转子(12)的风力涡轮机叶片(15)通过变桨轴承(16)连接到轮毂(14)，使得叶片能够围绕其纵向轴线旋转。然后可以通过线性致动器、步进电动机或用于旋转叶片的其它装置来控制叶片(15)的桨距角。例示说明的风力涡轮机(10)具有三个涡轮机叶片(15)，但是应当理解，风力涡轮机可以具有其它数量的叶片，诸如一个、两个、四个、五个或更多个叶片。
图3例示说明了从侧面看的风力涡轮机(10)的机舱(13)的简化横截面。机舱(13)存在多种变型和构型，但在大多数情况下包括以下部件中的一个或多个：齿轮箱(131)、联轴器(未示出)、某种制动系统(132)和发电机(133)。机舱还可以包括转换器(134)(也称为逆变器)和附加外围设备，诸如其它动力处理设备、控制柜、液压系统、冷却系统等。
根据本发明的实施方式，振动传感器定位在风力涡轮机(10)周围的不同位置处，以捕获表示相应位置处的振动水平的振动数据。振动传感器是加速度计、应变仪或本领域已知的适用于测量振动水平的其它传感器。可以有任何数量的振动传感器，通常是十个、十五个、二十个或更多个振动传感器。
振动传感器可以定位在风力涡轮机(10)周围的任何位置处，但是优选地位于风力涡轮机的可能预期产生或传导振动的部件附近。例如，振动传感器可以定位在上面提到的机舱(13)的任何一个或多个部件上。振动传感器可以附加地或替代地定位在主轴承壳体、主框架、塔架顶或叶片根部中的一个或多个附近。
从振动传感器传送来自多个振动传感器的振动数据以用于分析。例如，可以将振动数据传送到被传送噪声数据的相同的(多个)计算机。
在一些实施方式中，振动传感器是与关联一个或多个风力涡轮机(10)的状况监测系统(CMS)相关联的振动传感器。一些已知的风力涡轮机与CMS相关联，CMS监测风力涡轮机的部件的振动水平以预测可能的部件故障。在这种情况下，这种振动传感器可用于为本发明提供振动数据。附加地或替代地，可以使用与CMS不相关联的一个或多个振动传感器来获取振动数据。
图4是例示说明根据本发明的一个方面的分析风力涡轮机噪声的方法(400)的流程图。该分析在一个或多个计算机中进行，该计算机可以在风力发电厂的内部或外部并且可以与风力涡轮机中的一个或多个风力涡轮机相关联。该一个或多个计算机可以是用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器，或者可以与用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器通信。
在步骤410中获取噪声数据，该噪声数据表示由风力涡轮机产生的噪声。通过一个或多个麦克风获取噪声数据，该麦克风被定位成捕获由风力发电厂的一个或多个风力涡轮机产生的噪声，如上面参考图1所描述的。
在步骤420中，从定位在风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器获取振动数据。振动传感器捕获表示在相应位置处的振动水平的振动数据，如上面参考图3描述的。
在步骤430中，识别噪声数据中的关注区域。关注区域是噪声数据的被认为包含由风力涡轮机产生的音调噪声的候选区域。这通常是噪声数据的检测到的噪声水平急剧增加的区域。例如，可以通过在噪声数据中确定检测到的噪声水平的变化来识别关注区域。下面将参照图6更详细地描述识别关注区域的示例性方法，并且其它方法对于本领域技术人员将是明显的。
在步骤440中，识别其振动水平数据与关注区域中的噪声数据相关的振动传感器。识别这种传感器涉及在关注区域中比较噪声数据和振动水平数据，并且可能涉及标准数据相关性技术。为了比较噪声数据和振动水平数据，可能需要首先使噪声数据和振动水平数据时间同步。在多于一个振动传感器的关注区域中的振动数据和噪声数据之间存在相关性的情况下，可以选择其数据具有最佳相关性的振动传感器。或者，可以识别多个振动传感器。例如，可以计算表示噪声数据和振动水平数据之间的相关性强度的相关性值，并且可以识别具有最大相关性值的振动传感器或者具有超过预定值的相关性值的振动传感器。
在步骤450中，确定识别出的振动传感器的振动水平阈值。在步骤440中识别出不止一个振动传感器的情况下，可以为每个识别出的振动传感器确定振动水平阈值。振动水平阈值是基于由识别出的振动传感器检测到的在关注区域中的振动水平，并且可以通过任何数量的方式确定。例如，阈值振动水平可以确定为等于由识别出的传感器在噪声数据超过预定噪声水平阈值时检测到的振动水平。作为另一示例，阈值可以定义为由识别出的振动传感器检测到的在关注区域中的最大振动水平和最小振动水平的差。
最后，在步骤460中，确定由识别出的振动传感器检测到的振动水平何时超过经确定的振动水平阈值。在步骤440中识别出多于一个振动传感器，并且在步骤450中确定多于一个振动水平阈值的情况下，可以确定经确定的阈值中的任何一个阈值或多于一个阈值的组合何时被超过。
通常，当识别出与噪声数据良好相关的传感器时，来自所述传感器的数据可用于各种目的。具体地，可以认为传感器数据指示输出噪声，尤其是音调噪声，并且这可以用在随后的控制策略、数据记录策略或通知策略中，由此该传感器数据用于控制风力涡轮机内或在外部系统中的其它功能。因此可以取而代之使用识别阈值之外的其它技术，所以步骤450和460是可选的。作为示例，可以将识别出的传感器数据报告给(在涡轮机控制系统或风电园区控制系统内部或外部的)其它系统以用作噪声数据的替代。通常，当传感器数据满足指示音调噪声正在发生的一个或多个预定条件时，涡轮机控制器、风电园区控制器或其它系统可采取动作。
可选地，当确定由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过阈值时，或者当被满足预定条件的振动传感器数据触发时记录事件。还可以响应于接收远程请求而记录事件。这种远程请求可以由或响应于经历风力涡轮机噪声的风力涡轮机邻居做出。记录事件可以包括记录超过阈值的时间、超过阈值的持续时间以及一个或多个风力涡轮机运行参数，诸如RPM、功率输出、扭矩、叶片桨距角、风速或风向。还可以记录由一个或多个振动传感器检测到的振动水平。
由于记录的数据可以与指示由风力涡轮机产生的来自可选源的噪声水平的附加数据进行比较，因此记录事件是有利的。例如，如果风力涡轮机邻居提交了关于特定时间的风力涡轮机噪声的投诉，则可以确定该时间是否与记录的事件一致。在其与记录的事件一致的情况下，事件发生时的一个或多个风力涡轮机运行参数是已知的并且可以用于确定未来的风力涡轮机运行。如果噪声投诉的时间与记录的事件不一致，则可以用于确定是否需要调整阈值振动水平。
一个或多个计算机可以被构造成，当由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过经确定的阈值时向远程用户发送通知。该通知可以包括记录的参数，例如超过阈值的时间、超过阈值的持续时间和/或一个或多个风力涡轮机运行参数。
图5是例示说明了根据本发明另一方面的控制风力涡轮机以避免音调噪声产生的方法(500)的流程图。风力涡轮机由风力涡轮机控制器控制，该风力涡轮机控制器与风力发电厂的一个或多于一个风力涡轮机相关联。该方法的步骤可以在控制器中进行，或者可以在控制器和与该控制器通信的一个或多个计算机之间分开进行。
在步骤510中，获取噪声数据，该噪声数据表示由风力涡轮机产生的噪声，如上面关于图1和方法400的步骤410所解释的。
在步骤520中，从定位在风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器获取振动数据，如上面关于图3和方法400的步骤420描述的。
在步骤530中，识别噪声数据中的关注区域。关注区域可以通过与上面关于方法400的步骤430描述的相同的方式识别，并且如下面参考图6更详细地解释的。
在步骤540中，识别其振动水平数据与关注区域中的噪声数据相关的振动传感器。可以通过与上面关于方法400的步骤440描述的相同的方式识别该振动传感器。
在步骤550中，确定识别出的振动传感器的振动水平阈值。可以通过与上面关于方法400的步骤450描述的相同的方式确定该振动水平阈值。
最后，在步骤560中，响应于由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过经确定的振动水平阈值，调整一个或多个风力涡轮机运行参数。在步骤540中识别出多于一个振动传感器，并且在步骤550中确定多于一个振动水平阈值的情况下，可以响应于在相应的识别出的振动传感器中检测到的振动水平中的任何一个振动水平或者一个或多个振动水平的组合超过相应的经确定的振动水平阈值，来调整一个或多个风力涡轮机运行参数。
被调整的一个或多个风力涡轮机运行参数可以是风力涡轮机的RPM、风力涡轮机的功率输出、产生的扭矩和风力涡轮机叶片的叶片桨距角中的一个或多个。
调整风力涡轮机运行参数以减少或避免风力涡轮机产生音调噪声。该调整可以进一步考虑满足一个或多个预定运行约束的预定运行包络。具体地，运行包络可以针对本文描述的实施方式单独地限定，以考虑一个或多个约束，诸如空气噪声约束、磨损约束、负载约束和功率输出约束。这种约束可以取决于例如一天中的时间(夜间可能存在额外的空气噪声约束)和风速。可以调整一个或多个运行参数以减少或避免音调噪声产生同时还保持在运行包络内，并且还可以调整一个或多个运行参数以便当保持在运行范围内时使能量产出最大化。
现在参考方法400和500，可选地，方法(400，500)还包括获取表示风力涡轮机的运行参数的风力涡轮机运行参数数据，诸如RPM、功率输出、扭矩、叶片桨距角、风向和风速。这些参数由适当的传感器测量，如上面参考图1描述的。
在获取了风力涡轮机运行参数数据的情况下，方法(400，500)可以进一步包括根据来自关注区域的运行参数数据来确定一个或多个运行参数形成的一组运行参数。该方法还可以涉及确定与噪声数据中的关注区域相对应的一组运行参数范围。例如，对于给定的关注区域，运行参数范围的极值可以对应于该关注区域中该运行参数的最小值和最大值。
在确定了一组运行参数范围的情况下，可以修改方法400和500的步骤460和560，以便确定何时调整一个或多个风力涡轮机运行参数，或者当由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过经确定的阈值，并且同时检测到一个或多个风力涡轮机运行参数在经确定的一组运行参数范围内时，调整一个或多个风力涡轮机运行参数。类似地，仅当由识别出的传感器检测到的振动水平超过经确定的阈值并且检测到一个或多个风力涡轮机运行参数在经确定的一组运行参数范围内时才记录事件。
可选地，方法(400，500)还包括确定噪声水平、识别出的振动传感器的振动水平、以及在相关数据已经被获取的情况下的一个或多个风力涡轮机运行参数之间的关系。经确定的关系可以用于预测风力涡轮机可能产生音调噪声的一组风力涡轮机运行参数。
在一些实施方式中，噪声数据和风力涡轮机运行参数数据被组合以产生表示由风力涡轮机产生的、作为一个或多个风力涡轮机运行参数的函数的噪声的数据。这可能需要使噪声数据和风力涡轮机运行参数数据时间同步。然后可以从组合数据识别出噪声数据中的关注区域，在这种情况下，可以将(多个)运行参数范围确定为用于定义关注区域的运行参数的(多个)范围。例如，在一些实施方式中，噪声数据与RPM数据组合以给出表示由风力涡轮机产生的、作为风力涡轮机的RPM的函数或与风力涡轮机的RPM相关的噪声的数据。然后可以根据该数据确定关注区域，在这种情况下，噪声数据中的关注区域将对应于RPM值的范围。
图6示出了示例性噪声数据，并例示说明了根据本发明实施方式的识别噪声数据中的关注区域的方法。
从图6中可以看出，表示噪声的经测量声压绘制在竖直轴上，并且涡轮机的RPM绘制在水平轴上。示出了两条曲线：表示作为RPM的函数的最大经测量声压的实曲线(610)，以及表示作为RPM的函数的最小经测量声压的虚曲线(620)。如本领域技术人员将理解的，可以通过组合在不同时间段获得的各种时间同步的声压和RPM数据来创建这样的数据集。
通常，最大经测量声压(510)和最小经测量声压(620)之间的偏差相对较小。然而，在由方框(630)指示的位于RPM值RPM1和RPM2之间的区域内，最大经测量声压和最小经测量声压之间存在较大的偏差。当风力涡轮机的RPM在RPM1和RPM2之间时，这种偏差可以指示风力涡轮机正在产生音调噪声。然后可以将RPM1和RPM2之间的RPM范围识别为噪声数据中的关注区域。
确定RPM1和RPM2的值可以涉及确定最大经测量噪声(声压)和最小经测量噪声(声压)之间的偏差超过预定阈值的RPM值。或者，RPM1和RPM2可以是在其之间，最大经测量噪声和最小经测量噪声之间的平均变化超过预定阈值的RPM值。作为另一个示例，可以分析噪声数据以确定其中音调最明显的数据中的RPM间隔，例如根据IEC 61400-11标准。确定RPM值的其它方式对于本领域技术人员而言是明显的。
虽然已经关于RPM数据描述了识别噪声数据中的关注区域的方法，但也可以使用其它风力涡轮机运行参数。例如，可以使用表示作为叶片桨距角、风速、扭矩或任何其它运行参数的函数的噪声水平的数据集。
或者，如上面参考图4和图5所解释的，可以在不使用任何风力涡轮机运行参数数据的情况下识别噪声数据中的关注区域。例如，噪声数据的急剧增加，或者仅特定频率处的非常高的噪声水平，可以指示风力涡轮机在对应于急剧增加或非常高的噪声水平的时间处开始发出音调噪声。
图7是例示说明了根据本发明一个方面的分析风力涡轮机噪声的方法(700)的流程图。与方法400类似，分析在一个或多个计算机中进行，该计算机可以在风力发电厂的内部或外部并且可以与风力涡轮机的一个或更多个风力涡轮机相关联。该一个或多个计算机可以是用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器，或者可以与用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器通信。
步骤710和720对应于方法400的步骤410和420，其中获取噪声数据和振动数据，该噪声数据表示由风力涡轮机产生的噪声，该振动数据来自定位在风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器。
在除了步骤430和440之外还可以执行的步骤730中，识别其振动水平数据通常与噪声数据相关的第二振动传感器。也就是说，除了识别其数据与噪声数据的关注区域特定相关的一个或多个传感器之外，还识别其数据在宽范围上相关的一个或多个传感器。在除了方法400的步骤430和440之外还执行步骤730的情况下，步骤730可以涉及识别一个或多个第二振动传感器，其振动水平数据与在步骤420中识别出的区域之外的噪声数据相关。来自识别出的第二振动传感器的数据可用于确定风力涡轮机发出的噪声水平。
在除了步骤450之外还可以执行的步骤740中，确定每个识别出的第二振动传感器的振动水平阈值。振动水平阈值是基于由相应的识别出的第二振动传感器检测到的振动水平，并且可以通过任何数量的方式确定。例如，识别出的第二振动传感器的阈值振动水平可以确定为等于当噪声数据超过预定噪声水平阈值时由识别出的传感器检测到的振动水平。作为另一示例，该阈值可以等于由识别出的振动传感器检测到的最大振动水平或最小振动水平。
最后，在除了步骤460之外还可以执行的步骤750中，确定由识别出的第二振动传感器检测到的振动水平何时超过为第二振动传感器确定的振动水平阈值。
同样，当识别出与噪声数据良好相关的第二传感器时，来自所述传感器的数据通常可用于各种目的。具体地，可以认为传感器数据指示输出噪声，尤其是音调噪声，并且这可以用在随后的控制策略、数据记录策略或通知策略中，由此传感器数据用于控制风力涡轮机内或外部系统中的其它功能。因此可以取而代之使用除识别阈值之外的其它技术，所以步骤740和750是可选的。作为示例，可以将识别出的传感器数据报告给(涡轮机控制系统或风电园区控制系统内部或外部的)另一系统以用作噪声数据的替代。通常，当传感器数据满足一个或多个预定条件时，涡轮机控制器、风电场控制器或其它系统可采取动作，该预定条件指示正在发生的噪声的水平。第二传感器数据可以与第一传感器数据结合使用。
应当理解，上面关于方法400和500描述的可选步骤，诸如确定风力涡轮机运行参数范围、记录事件、以及确定噪声水平与识别出的传感器的振动水平与运行参数之间的关系也可以应用于方法700的步骤。
图8是例示说明了根据本发明一个方面的控制风力涡轮机以避免音调噪声产生的方法(800)的流程图。如先前的方法，风力涡轮机可以由风力涡轮机控制器控制，该风力涡轮机控制器与风力发电厂的一个或多于一个风力涡轮机相关联，并且风力涡轮机可以是如先前描述的任何风力涡轮机。该方法的步骤可以在控制器中进行，或者可以在控制器和与该控制器通信的一个或多个计算机之间分开进行。
在步骤810中，基于由定位在风力涡轮机周围的第一位置处的第一振动传感器检测到的振动水平来估计由风力涡轮机产生的噪声水平。第一振动传感器可以是在方法400和500的步骤440或540中识别出的振动传感器，并且可以响应于由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过在方法400和500的步骤450和500中确定的阈值，对风力涡轮机产生的噪声水平进行估计。可以使用噪声水平、识别出的振动传感器中的振动水平和可选的一个或多个风力涡轮机运行参数之间的经确定的关系来进行估计。在一些情况下，步骤810可以进一步涉及根据在IEC标准61400-11的第三版的第9.5节中描述的方法，将基于检测到的振动水平的噪声估计值转换为音调可听度的估计值。
在可选步骤820中，基于由相应的振动传感器检测到的振动水平，对定位在风力涡轮机周围的不同位置处的一个或多个附加振动传感器进行噪声估计。一个或多个附加振动传感器可以是在步骤440和540中识别出的附加振动传感器，和/或可以是在方法700的步骤730中识别出的振动传感器。可以基于一个或多个附加振动传感器的经确定的关系来进行估计。
在可选步骤830中，获得在步骤810和820中得到的噪声估计值的加权重总和。在一些实施方式中，加权重总和中使用的相应权重都等于1。在其它实施方式中，相应权重是基于噪声数据和相应振动传感器的振动数据之间的相关性强度，尤其是在方法400和500的关注区域中。采用对应于多个振动传感器的噪声估计值的加权重总和可以产生改善的噪声估计值，其更好地解释并包括次级噪声源和三级噪声源，并且其更好地描述了有关音调的模式形态。
在步骤840中，如果噪声估计值的加权重总和超过预定阈值，则调整一个或多个风力涡轮机运行参数。在不执行可选步骤820和830的情况下，如果噪声估计值的关于第一振动传感器的噪声估计值超过预定阈值，则调整一个或多个风力涡轮机运行参数。除了方法500的步骤560之外或作为其替代，可以执行步骤840。
通常，用于将振动传感器数据与噪声相关联的涡轮机噪声数据已经在上面描述为使用一个或多个麦克风来检测。但是，为避免疑问，可以从其它源获得噪声数据，因此不需要麦克风。例如，可以使用风力涡轮机的一个或多个噪声排放模型来计算噪声数据，许多噪声排放模型在本领域中是已知的。该模型可以将一个或多个涡轮机参数或风电场参数作为输入，并且提供噪声数据作为输出，该噪声数据指示发出的噪声在距风力涡轮机不同距离处的音量和频率。
以上描述了具有各种可选特征的多个实施方式。应当理解，除了任何相互排斥的特征之外，一个或多个可选特征的组合是可能的。

Claims (36)

1.一种分析风力涡轮机噪声的方法，所述方法包括：
获取噪声数据，所述噪声数据表示由风力涡轮机产生的噪声；
从定位在所述风力涡轮机周围的不同位置处的多个振动传感器获取振动数据；
识别所述噪声数据中的关注区域，所述关注区域是包含由所述风力涡轮机产生的音调噪声的候选区域；以及
识别振动传感器，所述振动传感器的数据与所述关注区域中的所述噪声数据相关。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括使用来自识别出的振动传感器的数据以确定由风力涡轮机发出的音调噪声。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述识别出的振动传感器的阈值振动水平，所述阈值是基于由所述识别出的振动传感器检测到的在所述关注区域中的振动水平；以及
确定由所述识别出的振动传感器检测到的所述振动水平何时超过经确定的阈值。
4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，通过在所述噪声数据中确定指示音调噪声的检测到的噪声水平的变化来识别所述关注区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过比较与一个或多个风力涡轮机参数相关联的所述噪声数据中存在的最大噪声水平和最小噪声水平来识别所述关注区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一个或多个风力涡轮机参数是RPM、扭矩、风速和叶片桨距角中的一个或多个。
7.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述关注区域的噪声水平和所述识别出的振动传感器的振动水平之间的关系。
8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取表示所述风力涡轮机的运行参数的风力涡轮机运行参数数据；以及
确定对应于所述关注区域的一组风力涡轮机运行参数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述关注区域的噪声水平、所述识别出的振动传感器的振动水平和所述风力涡轮机运行参数之间的关系。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
使用经确定的关系来预测所述风力涡轮机可能产生音调噪声的一组风力涡轮机运行参数。
11.根据权利要求8至10中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述关注区域的经确定的一组风力涡轮机运行参数，确定一组风力涡轮机运行参数的范围；以及
确定由识别出的振动传感器检测到的所述振动水平何时满足预定标准以及所述风力涡轮机运行参数何时在经确定的一组范围内。
12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括，当由所述识别出的振动传感器检测到的所述振动水平满足预定标准时记录事件。
13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括响应于接收远程请求来记录事件。
14.根据权利要求12所述的方法，当引用权利要求11时，其特征在于，所述方法还包括：当确定由所述识别出的振动传感器检测到的所述振动水平超过经确定的阈值并且所述风力涡轮机运行参数在所述经确定的一组范围内时，记录随后的事件。
15.根据权利要求12至14中的任一项所述的方法，其特征在于，记录事件包括记录发生所述事件的时间、所述事件的持续时间，以及记录在发生所述事件时的风力涡轮机运行参数。
16.根据权利要求12至15中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括将记录的数据与从可选源获得的指示由所述风力涡轮机产生的噪声水平的附加数据进行比较。
17.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括使获取的噪声数据与获取的振动数据时间同步。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述方法还包括使获取的噪声数据与一个或多个风力涡轮机运行参数时间同步。
19.根据权利要求8或引用权利要求8的任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述风力涡轮机运行参数包括RPM、功率输出、扭矩、风速、风向和叶片桨距角中的一个或多个。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述关注区域是RPM范围。
21.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述振动传感器是加速度计和/或应变仪。
22.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述振动传感器与关联所述风力涡轮机的状态监测系统(CMS)相关联。
23.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述不同位置包括齿轮箱、发电机、主轴承壳体、主框架、塔架顶和涡轮叶片根部中的一个或多个。
24.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
识别第二振动传感器，所述第二振动传感器的数据与所述关注区域之外的噪声数据相关。
25.根据权利要求24所述的方法，其特征在于，所述方法还包括使用来自识别出的第二振动传感器的数据以确定由风力涡轮机发出的音调噪声。
26.根据权利要求24或25所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述第二振动传感器的阈值振动水平，所述阈值是基于由所述第二振动传感器检测到的振动水平；以及
确定由所述第二振动传感器检测到的所述振动水平何时超过所述阈值振动水平。
27.根据权利要求24至26中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定噪声水平和所述第二振动传感器的振动水平之间的关系。
28.根据权利要求24至27中的任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取表示所述风力涡轮机的一组运行参数的风力涡轮机运行参数数据。
29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定噪声水平、所述第二振动传感器的振动水平以及风力涡轮机运行参数的关系。
30.一种用于控制风力涡轮机或风力发电厂的控制器，所述控制器被构造为执行根据权利要求1至29中的任一项所述的方法。
31.根据权利要求30所述的控制器，其特征在于，所述控制器还被构造为，当由识别出的振动传感器检测到的振动水平指示音调噪声被发出时，向远程用户发送通知。
32.根据权利要求31所述的控制器，当引用权利要求3或26时，其特征在于，当由识别出的振动传感器检测到的振动水平超过经确定的阈值时，向所述远程用户发送通知。
33.根据权利要求31或32所述的控制器，其特征在于，所述通知包括记录的风力涡轮机运行参数。
34.一种风力涡轮机，所述风力涡轮机包括根据权利要求30至33中的任一项所述的控制器。
35.一种风力发电厂，所述风力发电厂包括根据权利要求30至33中的任一项所述的控制器。
36.一种计算机程序，当在计算设备上运行时，所述计算机程序执行根据权利要求1至29中的任一项所述的方法。
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