风力发电是世界上增长最快的可再生能源领域之一,弗林德斯大学的专家们正在使用机器学习和其他信号处理技术来表征风力发电场令人讨厌的噪音特征。
正在进行的风电场噪音研究的两份新出版物在改进风力涡轮机噪音评估方法、指导方针和风力涡轮机设计方面又迈出了一步,使周围社区更容易接受风能。
新的研究发现,根据风向、季节和风电场距离的不同,邻近居民在夜间听到风力涡轮机发出的“呼啸声”——技术上称为“调幅”(AM)——的频率可能是白天的五倍。
由弗林德斯大学博士候选人Duc Phuc(“Phuc”)Nguyen和声学专家Kristy Hansen博士领导的研究首次将风电场噪声的长期监测与机器学习和可用知识相结合,以量化和表征风力涡轮机噪声中的AM。
Nguyen先生说:“我们发现,白天和夜间存在的调幅量差异很大,夜间的频率是白天的2到5倍。”
“日落后,在距离风力发电场约1公里的地方,可以检测到60%的夜间振幅调制,噪音似乎会恶化。
“在超过3公里的距离上,幅度调制也会在30%的夜间发生。”
位于弗林德斯大学阿德莱德睡眠健康研究所的“风电场噪音研究”正在调查风电场附近居民的噪音特征和睡眠障碍。风力涡轮机的噪音和对人类的不利影响之间的联系是一个正在进行的辩论。
汉森博士说,风力涡轮机噪音的方向性意味着生活在顺风和侧风条件下的居民可能更容易受到风力涡轮机的干扰。
“我们发现AM最常发生在这些风向上,”她说。“利用机器学习方面的最新进展,我们已经能够开发出一种调幅检测方法,其预测能力接近人类听众设定的实际极限。”
“这包括随着叶片旋转或AM而增加和减少的噪音,包括‘嗖嗖’声,这进一步加剧了风力涡轮机噪音的负面影响。
“这些研究提高了我们测量和监测风力涡轮机噪音的能力,这些噪音可能比同等水平的其他噪音更令人讨厌。”
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