中國風電材料設備網:中科院工程熱物理研究所研究人員自主開發了damas算法軟件平臺,并進行了算法驗證,對1.5mw風機現場實驗數據重新進行了處理,有效抑制了虛假聲源,實現了風機聲源的精確定位,為下一步的降噪設計提供了有力依據。
風能在世界可再生能源中的比重日漸增長,然而其帶來的噪聲污染問題卻成為限制其發展的一個因素。歐美等發達國家在風機招標和風場運行中都會測評風機的噪聲水平,一旦噪聲超過當地環境噪聲標準,就會失標和勒令停機。隨著國內風電的發展,風機噪聲污染問題也日益凸顯,但相關領域的研究甚少。
科研人員認為,對大型風力機來說,風電葉片的氣動噪聲是其主要噪聲源,降噪研究涉及一系列的關鍵問題,包括聲源定位和分析、聲源機理研究、噪聲水平預測和降噪設計等。
準確定位聲源是降噪設計的前提,目前聲源定位實驗普遍采用麥克風陣列技術,其數據算法的分辨率是影響定位精度的關鍵因素之一。常用的波束成形算法雖然可以大致定位出聲源位置,但其聲源主瓣尺寸大、強度低、受旁瓣干擾強,影響降噪設計效果。而damas算法是最近發展起來的聲源定位算法,與傳統的波束形成算法對比,其在抑制旁瓣,增強主瓣方面有明顯優勢,且其結果更趨于直觀和準確。