桨距角这方法虽然实现了风力发电组噪声辐射，但同时对发电性能有着决显然两者之间存在定的矛盾，故基于多学科优化设计，借助软件完成具体的优化工作。

其中仿真模型中的设计目标与约束条件的计算基础是程序，计算发电量的基础是模型，结合软件的次规划法和的多次调用完成迭代计算的优化，噪声提供了重要的参考，具有良好的推广价值。

通过转速和桨距角的调整控制机组声强时，分析了来流风速攻角与噪声之间的关系，即结合试验结果发现，当来流风速增大时叶片噪声辐射随之增强，倍频谱仿真与试验数据基本致，声压级误差在以内当攻角增大时噪声呈现增大趋势，在攻角大于了来流风速攻角与噪声之间的关系，即结合试验结果发现，当来流风速增大时叶片噪声辐射随之增强，倍频谱仿真与试验数据基本致，声压级误差在以内当攻角增大时噪声呈现增大趋势，在攻角大于和时翼型分别为失速与深失速状态，而噪声声压级先急剧增加后快速降风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组噪声测试系统设计与实现内蒙古工业大学，余金多源数据融合的风电机组噪声预测新疆大学，。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

叶片噪声仿真模型的建立与验证风力发电组中叶片噪声模式包括单纯的降转速方法可提升的年发电量，故该模型具有可观的发展前景，值得深入研究和实践。

结束语总之，要想促进风电市场健康发展，就必须有效解决噪声问题，而本文构建的噪声模式通过多学科优化设计，不仅有利于噪声的降低，还可减少发电量损失，相对而言比较经济有效，值得推广实践。

可提升的年发电量，故该模型具有可观的发展前景，值得深入研究和实践。

结束语总之，要想促进风电市场健康发展，就必须有效解决噪声问题，而本文构建的噪声模式通过多学科优化设计，不仅有利于噪声的降低，还可减少发电量损失，相对而言比较经济有效，值得推广实践。

参考文献陈棋，刘策略，在额定功率前的控制段噪声辐射可大幅降低。

为更好的验证本文的噪声模式，将其用于我国风电场进行现场试验，结果发现，当风速处于时机组对噪声敏感点有着最大的影响，当风速大于时，机组对噪声敏感点的影响显著降低，但背景噪声大幅增加。

同时为获得最大的发电量，选代计算的优化，具体计算模型见图。

在参数方面，需要优化的额定转速以及浆距角，其中取值范围是原额定转速和并网转速之间，为，浆距角则取值。

将最大年发电量作为设计目标，计算不同风速下发电功率与风速和时间乘积的和，并将额定转速下机组的最大择在风速超过时逐渐增大转速，结果噪声辐射有效降低，接近预期效果，其声功率级与仿真误差在之内，且同期统计的发电量损失分别为和。

综合以上分析可知，基于多学科优化设计的风电机组噪声模型可通过合理优化转速和浆距角降低噪声辐射，数值大约为，年发电损失量在之间，比叶片噪声仿真模型的建立与验证风力发电组中叶片噪声模式包括入流噪声和自身噪声，由于噪声来源于不同的工况或位臵，故需要通过分别计算后进行叠加进而得到整体噪声。

基于多学科的噪声模式优化由上可知，调整转速与桨距角这方法虽然实现了风力发电组噪声辐射，但同时对发电性能有着决叶尖噪声。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

目前与风力发电组噪声有关的研究成果比较多，如尾缘锯齿的合理应用有利于噪声辐射的降低，有的机组引入该技术后可降低的噪声声功率，不过当遇到冰冻下雪等条件时既会弱化降噪效果，还会增加维护费用。

有的学者则提出了增效果，还会增加维护费用。

有的学者则提出了增设翅片装臵不规则安装粗糙带以及反向主动控制噪声的方法，但还局限于理论研究并未实践。

而中国学者则提出了仿真风力发电机组噪声辐射的构想，通过叶片翼型的优化控制噪声，不过距离产业化生产还有定的距离等。

因此本文依托多学科优化设计考文献陈棋，刘伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组噪声测试系统设计与实现内蒙古工业大学，余金多源数据融合的风电机组噪声预测新疆大学，。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

通过转速和桨距角的调整控制机组声强时，分析择在风速超过时逐渐增大转速，结果噪声辐射有效降低，接近预期效果，其声功率级与仿真误差在之内，且同期统计的发电量损失分别为和。

综合以上分析可知，基于多学科优化设计的风电机组噪声模型可通过合理优化转速和浆距角降低噪声辐射，数值大约为，年发电损失量在之间，比伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组噪声测试系统设计与实现内蒙古工业大学，余金多源数据融合的风电机组噪声预测新疆大学，。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

叶片噪声仿真模型的建立与验证风力发电组中叶片噪声模式包括时逐渐增大转速，结果噪声辐射有效降低，接近预期效果，其声功率级与仿真误差在之内，且同期统计的发电量损失分别为和。

综合以上分析可知，基于多学科优化设计的风电机组噪声模型可通过合理优化转速和浆距角降低噪声辐射，数值大约为，年发电损失量在之间，比单纯的降转速方法风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿设翅片装臵不规则安装粗糙带以及反向主动控制噪声的方法，但还局限于理论研究并未实践。

而中国学者则提出了仿真风力发电机组噪声辐射的构想，通过叶片翼型的优化控制噪声，不过距离产业化生产还有定的距离等。

因此本文依托多学科优化设计构建了经济稳定而快速的风力发电组噪声控制模伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组噪声测试系统设计与实现内蒙古工业大学，余金多源数据融合的风电机组噪声预测新疆大学，。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

叶片噪声仿真模型的建立与验证风力发电组中叶片噪声模式包括致使翼型失速而产生巨大的噪声，因此需将者叠加得到湍流边界层噪声，计算公式为，其中边界层参数由计算所得。

同时还要根据相应的公式计算小攻角低风速下的层流边界层脱落涡噪声，空气流经钝后缘时生成脱落涡进而形成的钝后缘噪声，以及因不同的空间压力交融于叶尖而形成的该模式要求限值。

图多学科优化系统分解模型当机组处于正常运行状态时，噪声声功率级最大为，结合噪声限值设计共档模式，经仿真计算发电量损失值得到数据和。

在额定转速情况下降低转速的做法虽然使得机组噪声辐射显著降低，但伴随着大量的发电损失，若采取变桨策略，在额定功构建了经济稳定而快速的风力发电组噪声控制模式。

，叶片自身噪声仿真选用的是模型，但其又细分为种噪声，其中湍流边界层噪声是主要来源，频率范围在，声压级与翼型和来流风速关系密切，由于形成噪声的位臵不尽相同，有压力面和吸力面之分，加之增大攻角会迅速扩大湍流边界择在风速超过时逐渐增大转速，结果噪声辐射有效降低，接近预期效果，其声功率级与仿真误差在之内，且同期统计的发电量损失分别为和。

综合以上分析可知，基于多学科优化设计的风电机组噪声模型可通过合理优化转速和浆距角降低噪声辐射，数值大约为，年发电损失量在之间，比流噪声和自身噪声，由于噪声来源于不同的工况或位臵，故需要通过分别计算后进行叠加进而得到整体噪声。

目前与风力发电组噪声有关的研究成果比较多，如尾缘锯齿的合理应用有利于噪声辐射的降低，有的机组引入该技术后可降低的噪声声功率，不过当遇到冰冻下雪等条件时既会弱化降噪可提升的年发电量，故该模型具有可观的发展前景，值得深入研究和实践。

结束语总之，要想促进风电市场健康发展，就必须有效解决噪声问题，而本文构建的噪声模式通过多学科优化设计，不仅有利于噪声的降低，还可减少发电量损失，相对而言比较经济有效，值得推广实践。

参考文献陈棋，刘决定性的影响，显然两者之间存在定的矛盾，故基于多学科优化设计，借助软件完成具体的优化工作。

其中仿真模型中的设计目标与约束条件的计算基础是程序，计算发电量的基础是模型，结合软件的次规划法和的多次调用完成迭率前的控制段噪声辐射可大幅降低。

为更好的验证本文的噪声模式，将其用于我国风电场进行现场试验，结果发现，当风速处于时机组对噪声敏感点有着最大的影响，当风速大于时，机组对噪声敏感点的影响显著降低，但背景噪声大幅增加。

同时为获得最大的发电量，选择在风速超过风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组噪声测试系统设计与实现内蒙古工业大学，余金多源数据融合的风电机组噪声预测新疆大学，。

风力发电机组噪声模式的优化设计分析原稿。

叶片噪声仿真模型的建立与验证风力发电组中叶片噪声模式包括体计算模型见图。

在参数方面，需要优化的额定转速以及浆距角，其中取值范围是原额定转速和并网转速之间，为，浆距角则取值。

将最大年发电量作为设计目标，计算不同风速下发电功率与风速和时间乘积的和，并将额定转速下机组的最大噪声声功率级小于可提升的年发电量，故该模型具有可观的发展前景，值得深入研究和实践。

结束语总之，要想促进风电市场健康发展，就必须有效解决噪声问题，而本文构建的噪声模式通过多学科优化设计，不仅有利于噪声的降低，还可减少发电量损失，相对而言比较经济有效，值得推广实践。

参考文献陈棋，刘和时翼型分别为失速与深失速状态，而噪声声压级先急剧增加后快速降低，试验结果与仿真基本致，只是失速段试验噪声大于仿真噪声。

基于多学科的噪声模式优化由上可知，调整转速与桨距角这方法虽然实现了风力发电组噪声辐射，但同时对发电性能有着决定性的影响，低，试验结果与仿真基本致，只是失速段试验噪声大于仿真噪声。

关键词风力发电组噪声模式优化设计众所周知，风力是种可再生的清洁能源，在发电中得到了定的应用，但其噪声问题尚未得到有效解决，因此笔者在叶片噪声仿真建模验证的基础上进行了多学科优化设计，为有效控制风力发电考文献陈棋，刘伟江，周民强风力发电机组噪声模式的优化设计太阳能学报，张有明风力发电机组