【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及噪音分析，特别涉及一种风电场噪声分析方法及系统。
技术介绍
1、目前，由于风力发电机群噪声污染的存在，近年来由风力发电噪声引起的噪声烦扰投诉申告和民事纠纷也越来越多。风电机组噪声主要来自空气动力学噪声、机械噪声及结构噪声。机械噪声及结构噪声主要有：由于齿轮、轴承等机械部件在运转过程中相互碰撞摩擦产生振动，而通过固体结构辐射噪声；不平衡的电磁力使发电机产生电磁振动，并通过固体结构辐射电磁噪声；由转动轴等旋转机械部件产生周期作用力激发的噪声。风电机组空气动力学噪声来源于旋转的风机叶片和空气的摩擦声，空气动力学噪声跟轮毂高度处风速关系较大，风机噪声源强随风速增加而增大。风力发电机组噪声的危害，根据相关研究，风电噪声可能引起健康问题，包括恶心、眩晕、耳鸣、心悸、血压升高、睡眠障碍以及烦躁等。根据实验可以测得每种风电设备机组在不同运行状态时的噪音影响范围。
2、但是，由于风电场中存在不止一个风电机组设备，因此除非实地实时检测，否则很难确定出风电场中的诸多风电机组设备对环风电场周边区域的噪音危害程度或不同程度的噪音危害影响的区域，进而不易确定出合理的噪音防护策略。
3、因此，本专利技术提出一种风电场噪声分析方法及系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种风电场噪声分析方法及系统，用以通过对风电场历史运行数据和环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例的聚类分析和联合分析，确定出风电场在不同典型运行状态时造成风电场周边区域的不同噪音分布典型情况的可能性，即联合
2、本专利技术提供一种风电场噪声分析方法，包括：
3、s1：对风电场历史运行数据和环风电场周边区域的历史噪音分布数据进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例和环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例；
4、s2：对所有风电场运行典型实例和环风电场周边区域的所有噪音分布典型实例进行联合分析，获得多个联合实例的联合发生概率；
5、s3：基于所有联合实例的联合发生概率和最大允许噪音阈值，在环风电场周边区域中确定出主噪音危害区和次噪音危害区；
6、s4：基于主噪音危害区和次噪音危害区确定出风电场的噪音应对策略。
7、优选的，s1：对风电场历史运行数据和环风电场周边区域的历史噪音分布数据进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例和环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
8、s101：获取风电场中每个风电机组设备在预设历史时段中的所有单日累计发电量和风电场中每个风电机组设备在风电场中的分布位置，作为风电场历史运行数据；
9、s102：基于风电场中每个风电机组设备在风电场中的分布位置，生成机组设备分布图；
10、s103：将风电场中所有风电机组设备在预设历史时段中同一天的单日累计发电量，标记在机组设备分布图中，获得多个单日设备运行数据分布图；
11、s104：对所有单日设备运行数据分布图进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例；
12、s105：获取环风电场周边区域中多个噪音检测位置在预设历史时段内所有单日内的噪音值曲线作为历史噪音分布数据；
13、s106：对环风电场周边区域中所有噪音检测位置在预设历史时段内所有单日内的噪音值曲线进行聚类分析，确定出环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例。
14、优选的，s104：对所有单日设备运行数据分布图进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例，包括：
15、基于预设顺序对机组设备分布图中的所有风电机组设备进行排序，获得设备序列；
16、基于每个单日设备运行数据分布图中的所有风电机组设备的单日累计发电量，生成设备序列在每个单日设备运行数据分布图中对应的发电量序列；
17、基于多个预设簇个数，将所有发电量序列划分成每个预设簇个数的序列簇当作每个预设簇个数的划分结果；
18、计算出每个序列簇中两两发电量序列之间的序列相似度，并将每个序列簇的所有序列相似度的均值当作序列簇的整体相似度；
19、将每个预设簇个数的所有序列簇的整体相似度的均值当作每个预设簇个数的划分结果的评价值；
20、基于多个预设簇个数，继续将所有发电量序列划分为每个预设簇个数的新的序列簇当作每个预设簇个数的新的划分结果，并计算出新的划分结果的评价值，直至每个预设簇个数的划分结果的评价值出现极大值时，则将所有预设簇个数的划分结果的评价值出现极大值时获得的最新划分结果的评价值中最大评价值对应的最新划分结果当作最终划分结果；
21、基于最终划分结果确定出多个风电场发电典型实例。
22、优选的，计算出每个序列簇中两两发电量序列之间的序列相似度，包括：
23、；
24、式中，为当前计算的两个发电量序列之间的序列相似度，为每个发电量序列中包含的单日累计发电量的总数，为当前计算的两个发电量序列中的第一个发电量序列中的第i个单日累计发电量的数值，为当前计算的两个发电量序列中的第二个发电量序列中的第i个单日累计发电量的数值。
25、优选的，基于最终划分结果确定出多个风电场发电典型实例，包括：
26、获取最终划分结果中的多个序列簇，作为最终序列簇；
27、获取每个最终序列簇中每个发电量序列和所属最终序列簇中除当前发电量序列以外剩余的每个发电量序列之间的相似度，并将发电量序列在所属最终序列簇中的所有相似度的均值当作发电量序列的整体符合度；
28、将每个最终序列簇中最大整体符合度的发电量序列对应的单日设备运行数据分布图，都当作风电场发电典型实例。
29、优选的，s106：对环风电场周边区域中所有噪音检测位置在预设历史时段内所有单日内的噪音值曲线进行聚类分析，确定出环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
30、在环风电场周边区域中所有噪音检测位置在预设历史时段内所有单日内的噪音值曲线中提取出每个预设种类的特征值；
31、基于每个噪音值曲线中所有预设种类的特征值，生成每个噪音值曲线的特征值向量，基于所有噪音检测位置在单日内的所有噪音值曲线的特征值向量生成单日的噪音特征分布矩阵；
32、对预设历史时段内所有单日的噪音特征分布矩阵进行聚类分析，确定出环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例。
33、优选的，对预设历史时段内所有单日的噪音特征分布矩阵进行聚类分析，确定出环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
34、基于多个预设簇个数，将预设历史时段内的所有单日的噪音特征分布矩阵划分为每个预设簇个数的矩阵簇；
35、计算出矩阵簇中两两噪音特本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种风电场噪声分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，S1：对风电场历史运行数据和环风电场周边区域的历史噪音分布数据进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例和环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
3.根据权利要求2所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，S104：对所有单日设备运行数据分布图进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例，包括：
4.根据权利要求3所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，计算出每个序列簇中两两发电量序列之间的序列相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，基于最终划分结果确定出多个风电场发电典型实例，包括：
6.根据权利要求2所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，S106：对环风电场周边区域中所有噪音检测位置在预设历史时段内所有单日内的噪音值曲线进行聚类分析，确定出环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
7.根据权利要求6所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，对预设
8.根据权利要求1所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，S2：对所有风电场运行典型实例和环风电场周边区域的所有噪音分布典型实例进行联合分析，获得多个联合实例的联合发生概率，包括：
9.根据权利要求1所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，S3：基于所有联合实例的联合发生概率和最大允许噪音阈值，在环风电场周边区域中确定出主噪音危害区和次噪音危害区，包括：
10.一种风电场噪声分析系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种风电场噪声分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，s1：对风电场历史运行数据和环风电场周边区域的历史噪音分布数据进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例和环风电场周边区域的多个噪音分布典型实例，包括：
3.根据权利要求2所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，s104：对所有单日设备运行数据分布图进行聚类分析，确定出多个风电场发电典型实例，包括：
4.根据权利要求3所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，计算出每个序列簇中两两发电量序列之间的序列相似度，包括：
5.根据权利要求3所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，基于最终划分结果确定出多个风电场发电典型实例，包括：
6.根据权利要求2所述的一种风电场噪声分析方法，其特征在于，s106...
【专利技术属性】
技术研发人员：武镜海，严峰峰，郑亮，赵超，王蜜，刘争昊，刁婷婷，史剡烽，
申请(专利权)人：聚合电力工程设计北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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