FR 3024502 A1 20160205 FR 1557381 A 20150731 SYSTEME ET PROCEDE POUR AMELIORER LE FONCTIONNEMENT DE PARCS EOLIENS L'invention concerne de façon générale les aérogénérateurs et, plus particulièrement, un système et un procédé pour faire fonctionner des parcs éoliens à l'aide de mesures acoustiques perfectionnées. La plupart des aérogénérateurs selon la technique antérieure comprennent un rotor muni de multiples pales. Le rotor est parfois monté sur un carter, ou nacelle, placé(e) en haut d'un support, par exemple un mât tubulaire. Au moins certaines éoliennes de niveau industriel selon la technique antérieure, c'est-à-dire des éoliennes conçues pour fournir de l'électricité à un réseau de distribution, comportent des pales de rotor d'une forme et de dimensions prédéterminées. Les pales de rotor transforment l'énergie mécanique du vent en forces de portance de pales induites qui induisent en outre un couple mécanique de rotation entrainant un ou plusieurs aérogénérateurs, lesquels produisent ensuite de l'électricité. Une pluralité d'aérogénérateurs dans un secteur géographique localisé sont ordinairement appelés parc éolien. Pendant le fonctionnement de ces parcs éoliens selon la technique antérieure, la rotation des pales de rotor sous l'action de l'air crée des émissions acoustiques aérodynamiques, à savoir du bruit. Par conséquent, au moins certains de ces parcs éoliens selon la technique antérieure seront munis de dispositifs de réception de bruit au voisinage des parcs éoliens afin de mesurer le niveau de bruit global. Au moins certains de ces bruits acoustiques mesurés ont un niveau de décibels (dB) susceptible d'approcher les seuils réglementaires locaux. Afin de respecter les seuils, il peut être nécessaire de mettre au moins certaines des éoliennes en mode de fonctionnement à bruit réduit (FBR) pendant un certain temps. De la sorte, la réduction du bruit est obtenue au détriment de la production annuelle d'énergie. Par conséquent, il est nécessaire d'employer des FBR qui réduisent très efficacement les niveaux de bruit pendant le laps de temps le plus court possible et de les employer dans un nombre minime de turbines du parc éolien afin de parvenir aux niveaux acoustiques voulus. Des procédés selon la technique antérieure pour parvenir à respecter les réglementations comprennent l'utilisation de modèles de propagation du son en champ lointain, reposant sur certains paramètres du site, par exemple les distances turbine-récepteur, l'absorption par le sol, le cisaillement du vent et les gradients thermiques associés à un modèle du bruit de la turbine. Cependant, des paramètres trop prudents risquent d'être choisis et de réduire inutilement la production. Un autre procédé selon la technique antérieure comporte une mesure directe de l'environnement acoustique au voisinage du parc éolien et l'utilisation d'une commande par asservissement pour réguler les éoliennes afin qu'elles passent en mode FBR ou qu'elles quittent le mode FBR tout en prenant en compte des modifications liées au temps dans le niveau de bruit des turbines, par exemple la densité de l'air, l'état d'encrassement des pales, le cisaillement du vent et les caractéristiques de propagation. Cependant, cette commande reposant sur des mesures est dépourvue de moyens pour distinguer si le bruit mesuré provient réellement des éoliennes ou s'il est contaminé et éventuellement dominé par des bruits ambiants. Cette dernière situation a ordinairement pour effet une estimation biaisée du niveau de pression acoustique (NPA), et les moyens d'asservissement ont alors tendance à chercher à réduire le bruit des éoliennes par l'intermédiaire du NPA même si les niveaux de bruit des éoliennes sont bien en-deçà des paramètres établis. Par conséquent, les réglages de l'asservissement (ainsi que le traitement des mesures de certification) doivent inclure des examens d'abondantes mesures acoustiques pour identifier et négliger des enregistrements acoustiques contaminés par des contributions sonores étrangères, par exemple des automobiles, des aéronefs et des oiseaux. Ces activités impliquent ordinairement de longs contrôles par écoute et l'élimination manuelle des segments contaminés. De ce fait, les aberrations sonores les plus marquées peuvent facilement être identifiées et négligées en examinant la différence de niveaux de dB entre le bruit mesuré et le pic de la courbe de bruit d'éolienne attendu, ou la courbe complète si le rapport vitesse du vent/vitesse de l'éolienne est connu. Cependant, les variations du NPA sur de grandes distances par suite d'effets de propagation introduisent une forte incertitude si on emploie uniquement ce type de filtrage, ce qui amoindrit l'utilité des données. Selon un premier aspect, il est proposé un procédé informatique d'exploitation d'un parc éolien. Le procédé utilise un dispositif informatique comportant au moins un processeur couplé à un dispositif de mémoire et le parc éolien comporte au moins une éolienne en marche. Le procédé comporte l'enregistrement d'une pluralité de mesures de pressions acoustiques du parc éolien, ce qui crée un enregistrement du bruit. Le procédé comporte aussi le calcul de valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement du bruit. Le procédé comporte en outre la détermination d'une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des valeurs de caractéristiques acoustiques modélisées présentes dans un modèle acoustique probabiliste du parc éolien. Le procédé comporte aussi la distinction, d'après la relation déterminée, entre une première contribution à l'enregistrement du bruit émanant de l'éolienne au moins unique en marche par rapport à une deuxième contribution à l'enregistrement du bruit émanant de sources autres que des éoliennes. Selon un autre aspect, il est proposé un parc éolien. Le parc éolien comporte une pluralité d'éoliennes dont une éolienne en marche. Le parc éolien comporte aussi un microphone placé tout près du parc éolien et un dispositif informatique couplé au microphone. Le dispositif informatique comprend un processeur et un dispositif de mémoire couplé au processeur. Le dispositif informatique est conçu pour créer un enregistrement du bruit en enregistrant une pluralité de mesures de pressions acoustiques du parc éolien à l'aide du microphone. Le dispositif informatique est également conçu pour calculer des valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement du bruit. Le dispositif informatique est en outre conçu pour déterminer, à l'aide du dispositif informatique, une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques issues de l'enregistrement du bruit avec des valeurs de caractéristiques acoustiques modélisées présentes dans un modèle acoustique probabiliste du parc éolien. Le dispositif informatique est également conçu pour distinguer, d'après la relation prédéterminée, une première contribution à l'enregistrement du bruit émanant de l'éolienne en marche d'avec une deuxième contribution à l'enregistrement du bruit émanant de sources autres que des éoliennes. Selon encore un autre aspect, un ou plusieurs supports de stockage exploitables par ordinateur, contenant des instructions exécutables par ordinateur, est/sont proposé(s). Lorsqu'elles sont exécutées par le/les processeur(s) les instructions exécutables par ordinateur amènent le/les processeur(s) à créer un enregistrement de bruit en enregistrant une pluralité de mesures de pressions acoustiques du parc éolien. Les instructions exécutables par ordinateur amènent également le/les processeur(s) à calculer des valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement du bruit. Les instructions exécutables par ordinateur amènent en outre le/les processeur(s) à déterminer une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des valeurs de caractéristiques acoustiques présentes dans le modèle acoustique probabiliste du parc éolien. Les instructions exécutables par ordinateur amènent également le/les processeur(s) à distinguer, d'après la relation prédéterminée, une première contribution à l'enregistrement du bruit émanant d'une turbine en marche d'avec une deuxième contribution à l'enregistrement du bruit émanant de sources autres que des éoliennes. L'invention sera mieux comprise à l'étude de la description détaillée d'un mode de réalisation pris à titre d'exemple non limitatif et illustré par les dessins sur lesquels : - la Figure 1 est un schéma de principe d'un exemple de dispositif informatique ; - la Figure 2 est un schéma de principe d'une partie d'un exemple de système de commande de parc éolien qui peut comporter le dispositif informatique représenté sur la Figure 1 ; - la Figure 3 est une vue schématique d'un exemple d'aérogénérateur qui peut servir dans un parc éolien, l'un et l'autre pouvant être contrôlés et commandés à l'aide du système de commande de parc éolien représenté sur la Figure 2 ; - la Figure 4 est une vue schématique d'un exemple de parc éolien qui peut comporter l'aérogénérateur représenté sur la Figure 3 ; - la Figure 5 est une vue schématique d'un exemple de système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien utilisable avec le système de commande de parc éolien représenté sur la Figure 2 ; - la Figure 6 est un exemple de vue de variations du niveau de bruit susceptible d'être associées au parc éolien représenté sur la Figure 4 ; - la Figure 7 est un exemple de vue d'un modèle acoustique probabiliste pour déterminer des enregistrements acceptables et des enregistrements non acceptables à l'aide du système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien représenté sur la Figure 5 ; - la Figure 8 est un organigramme d'un exemple de procédé pour faire fonctionner le parc éolien représenté sur la Figure 3 à l'aide du système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien représenté sur la Figure 5 ; - la Figure 9 est un exemple de vue graphique d'évaluations de données de bruit en fonction d'une asymétrie moyenne et d'une fluctuation moyenne à l'aide d'un système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien représenté sur la Figure 5, ayant une architecture différente ; - la Figure 10 est un exemple de vue graphique d'évaluations de données de bruit en fonction d'écarts types de flux et d'une fluctuation moyenne à l'aide d'un système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien représenté sur la Figure 5, ayant une autre architecture ; la Figure 11 est un exemple de vue graphique de comparaisons de différents procédés pour déterminer des enregistrements acceptables et des enregistrements non acceptables à l'aide de l'architecture de système de contrôle et de régulation de bruit de parc éolien représentée sur la Figure 5 ; et - la Figure 12 est un exemple de configuration d'une base de données dans le dispositif informatique représenté sur la Figure 1, ainsi que d'autres composants informatiques associés, qui peuvent servir à déterminer des enregistrements acceptables et des enregistrements non acceptables comme décrit ici. Sauf indication contraire, les dessins présentés ici sont destinés à illustrer des aspects de formes de réalisation de la présente invention. On estime que ces aspects sont utilisables dans toutes sortes de systèmes comportant une ou plusieurs formes de réalisation de la présente invention. De la sorte, les dessins ne sont pas destinés à couvrir tous les aspects classiques dont les spécialistes ordinaires de la technique savent qu'ils sont nécessaires à la mise en oeuvre des formes de réalisation présentées ici. Dans la description et les revendications qui suivent, il sera fait référence à un certain nombre de termes qui doivent être définis comme ayant les significations ci-après. Les articles indéfini et défini couvrent les références au pluriel, à moins que le contexte n'impose clairement le contraire. L'adjectif "éventuel" ou l'adverbe "éventuellement" signifie que le fait ou la circonstance qui va être décrit peut se produire ou ne pas se produire et que la description couvre des cas où le fait se produit et des cas où il ne se produit pas. Des termes exprimant une approximation, employés ici dans la totalité de la description et des revendications, peuvent être employés pour modifier toute représentation quantitative qui pourrait éventuellement varier sans provoquer de changement dans la fonction de base à laquelle elle correspond. De la sorte, une valeur modifiée par un ou plusieurs termes tels que "environ", "approximativement" et "sensiblement" ne doit pas être limitée à la valeur précise indiquée. Dans au moins certains cas, le vocabulaire exprimant une approximation peut correspondre à la précision d'un instrument servant à mesurer la valeur. Ici et dans la totalité de la description et des revendications, des limites d'intervalles peuvent être combinées et/ou interchangées, ces intervalles étant identifiés et couvrant tous les intervalles secondaires qu'ils incluent, à moins que le contexte ou le vocabulaire utilisé n'indique le contraire. Au sens de la présente description, les termes "processeur" et "ordinateur" et des termes voisins, par exemple "dispositif de traitement", "dispositif informatique" et "automate" ne se limitent pas simplement aux circuits intégrés appelés ordinateur dans la technique, mais désignent de façon plus large un microcontrôleur, un microordinateur, un automate programmable (PLC), un circuit intégré pour application spécifique et autres circuits programmables, et ces termes sont utilisés de façon interchangeable ici. Dans les formes de réalisation décrites ici, une mémoire peut comprendre, mais de manière nullement limitative, un support exploitable par ordinateur tel qu'une mémoire vive (RAM) et un support rémanent exploitable par ordinateur tel qu'une mémoire flash. Selon d'autres possibilités, on peut également utiliser une disquette, une mémoire morte à disque compact (CD-ROM), un disque magnéto-optique (MOD) et/ou un disque numérique polyvalent (DVD). Par ailleurs, dans les formes de réalisation décrites ici, des canaux d'entrée supplémentaires peuvent, mais d'une manière nullement limitative, consister en périphériques informatiques associés à une interface de saisie par opérateur telle qu'une souris et un clavier. Selon une autre possibilité, on peut aussi utiliser d'autres périphériques informatiques qui peuvent comprendre, par exemple, mais d'une manière nullement limitative, un scanner. En outre, dans l'exemple de forme de réalisation, des canaux de sortie supplémentaires peuvent comprendre, mais de manière nullement limitative, une interface telle qu'un écran de saisie par opérateur. Par ailleurs, au sens de la présente description, les termes "logiciel" et "micrologiciel" sont interchangeables et désignent tout programme informatique stocké en mémoire pour être exécuté par des ordinateurs personnels, des postes de travail, des clients et des serveurs. Au sens de la présente description, l'expression "supports rémanents exploitables par ordinateur" est destinée à désigner tout dispositif informatique matériel mis en oeuvre dans tout procédé ou toute technologie pour le stockage de longue durée et de courte durée, dans tout dispositif, d'informations telles que des instructions exploitables par ordinateur, des structures de données, des modules et des sous-modules de programmes ou d'autres données. Par conséquent, les procédés décrits ici peuvent être codés sous la forme d'instructions exécutables mises en oeuvre dans un support matériel rémanent exploitable par ordinateur dont, d'une manière nullement limitative, un dispositif de stockage et/ou un dispositif de mémoire. Lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur, elles amènent le processeur à mettre en oeuvre au moins une partie des procédés décrits ici. De plus, au sens de la présente description, l'expression "supports rémanents exploitables par ordinateur" couvre tous les supports matériels exploitables par ordinateur dont, d'une manière nullement limitative, des dispositifs informatiques de stockage rémanents dont, d'une manière nullement limitative, des supports volatils et non volatils et des supports amovibles et non amovibles tels qu'un micro logiciel, des moyens de stockage physiques et virtuels, des CD-ROM, des DVD et n'importe quelle autre source numérique telle qu'un réseau ou l'Internet, ainsi que des moyens numériques qui seront mis au point à l'avenir, la seule exception étant la propagation d'un signal transitoire. Par ailleurs, au sens de la présente description, l'expression "en temps réel" couvre le moment ou surviennent les faits associés et/ou le moment de la mesure et de la collecte de données prédéterminées, le moment du traitement des données et/ou le moment de la réponse du système aux faits et à l'environnement. Dans les formes de réalisation décrites ici, ces activités et ces faits surviennent d'une manière sensiblement instantanée. Le système de commande de parc éolien décrit ici permet l'utilisation de caractéristiques acoustiques de pressions acoustiques mesurées d'un parc éolien pour faciliter la distinction entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit émanant d'autres sources. En particulier, les systèmes et les procédés décrits ici utilisent des données d'historique pour construire un modèle probabiliste servant à distinguer le bruit émanant d'éoliennes d'avec le bruit n'émanant pas d'éoliennes. Les données d'historique comprennent des segments d'enregistrement de bruit de diverses durées qui comprennent les pressions acoustiques enregistrées en fonction du temps. Certains des segments de bruit comprendront des pressions acoustiques qui seront sensiblement essentiellement du bruit produit par des éoliennes, avec seulement une faible contamination par des bruits ambiants n'émanant pas d'une éolienne, c'est-à-dire que ces segments de bruit seront "sensiblement non contaminés" (dans la présente description, les expressions "non contaminé" et "non perturbé" seront utilisées d'une manière interchangeable). Selon une autre possibilité, certains des segments de bruit contiendront des pressions acoustiques comportant un niveau élevé de contamination par des bruits ambiants n'émanant pas d'éoliennes et seront par conséquent sensiblement "contaminés" (dans la présente description, les termes "contaminé" et "perturbé" seront utilisés de manière interchangeable). De la sorte, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour améliorer la distinction entre le bruit émanant d'une éolienne et le bruit n'émanant pas d'une éolienne, grâce à un modèle probabiliste construit liant ces variations de caractéristiques acoustiques à la pression acoustique. Ces variations dans les mesures de la pression acoustique peuvent être des variations du niveau de bruit global et des changements dans les contributions partielles entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes, les variations du niveau global de bruit pouvant être relativement constantes. Par conséquent, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour contribuer à une typification des segments de sons contaminés et non contaminés dans les mesures de pressions acoustiques. Plus particulièrement, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour modéliser des caractéristiques acoustiques associées au parc éolien et utilisent le modèle pour classer en segments de bruit non contaminés et contaminés des enregistrements de son/bruit créés du fait des mesures de pressions acoustiques. Les segments de bruit indiquant des tranches de temps où les enregistrements de bruits sont contaminés par des bruits étrangers n'émanant pas d'éoliennes, c'est-à-dire des tranches de temps à niveau de pression acoustique (NPA) faussé, sont rejetées, c'est-à-dire marquées comme non acceptables. Les sources de bruits étrangers n'émanant pas d'éoliennes comprennent, d'une manière nullement limitative, des contributions dues à des automobiles, des aéronefs et des oiseaux. Par conséquent, l'historique acoustique global enregistré du parc éolien interviendra pour que les contributions étrangères au bruit ne soient pas associées au bruit d'éoliennes filtré à l'occasion d'enregistrements de bruits analysés ultérieurement. De la sorte, les procédés et les algorithmes de filtrage décrits ici font automatiquement la différence entre le bruit émanant d'une éolienne et les contributions étrangères. Dans certaines autres formes de réalisation possibles, les systèmes et les procédés décrits ici sont éventuellement conçus pour corréler les variations de pression acoustique, c'est-à-dire A pression acoustique (AdB), à des sources et des faits connus au moyen du modèle probabiliste construit pour faire jouer des estimations statistiques des variations de pression acoustique. Par ailleurs, dans certaines formes de réalisation, au lieu de simplement signaler les segments de bruit contaminés, les pressions acoustiques mesurées peuvent être corrigées d'après les estimations de AdB résultant des corrélations modélisées. Ces formes de réalisation comportent les éléments nécessaires pour créer des estimations statistiques continues de A pression acoustique, ce qui facilite l'obtention d'informations de retour plus continues dans des situations où sont présentes des contaminations de longue durée du bruit ambiant, par exemple la pluie, le bruit de la végétation, les trains, le trafic routier et les aéronefs ou des contaminations continues de courte durée, par exemple des insectes et des oiseaux. La Figure 1 est un schéma de principe d'un exemple de dispositif informatique 105 utilisable pour faciliter le fonctionnement d'une pluralité d'éoliennes (non représentées sur la Figure 1) à l'aide d'un système de commande de parc éolien (non représenté sur la Figure 1) installé au moins partiellement dans le dispositif informatique 105. Plus particulièrement, le dispositif informatique 105 crée des modèles de caractéristiques acoustiques associées à un parc éolien et utilise le modèle pour classer en segments de bruits enregistrés non contaminés et contaminés les enregistrements de son/bruit générés à partir de mesures de pressions acoustiques. Le dispositif informatique 105 comprend un dispositif de mémoire 110 et un processeur 115 qui coopère avec le dispositif de mémoire 110 pour exécuter des instructions. Dans certaines formes de réalisation, les instructions exécutables sont stockées dans le dispositif de mémoire 110. Le dispositif informatique 105 est configurable pour effectuer une ou plusieurs opérations décrites ici en programmant le processeur 115. Par exemple, le processeur 115 peut être programmé en codant une opération sous la forme d'une ou de plusieurs instructions exécutables et en stockant les instructions exécutables dans le dispositif de mémoire 110. Dans l'exemple de forme de réalisation, le dispositif de mémoire 110 consiste en un ou plusieurs dispositifs qui permettent le stockage et l'extraction d'informations telles que des instructions exécutables et/ou d'autres données. Le dispositif de mémoire 110 peut comprendre un ou plusieurs supports exploitables par ordinateur. Le dispositif de mémoire 110 peut être conçu pour stocker des mesures de fonctionnement dont, d'une manière nullement limitative, un historique de pressions acoustiques identifiées avec du bruit émanant d'éoliennes et du bruit n'émanant pas d'éoliennes, des enregistrements de son/bruit et les valeurs de caractéristiques acoustiques associées, et n'importe quel autre type de données. Par ailleurs, le dispositif de mémoire 110 contient, d'une manière nullement limitative, suffisamment de données, d'algorithmes et d'instructions pour faciliter la création de modèles de caractéristiques acoustiques associés à un parc éolien et utilise le modèle pour classer les enregistrements de son/bruit résultant des mesures de pressions acoustiques en bruits non contaminés et contaminés pour des sources spécifiques de contamination acoustique ou pour accéder aux A pressions acoustiques induites par les sources de bruit ambiant. Dans certaines formes de réalisation, le dispositif informatique 105 comprend également suffisamment d'instructions exploitables/exécutables par ordinateur, de structures de données, de modules de programmes et de sous-modules de programmes pour recevoir d'autres données associées à des mesures de valeurs relevées dans un autre parc éolien et d'autres systèmes d'éoliennes pour faciliter le fonctionnement global du parc éolien. Dans certaines formes de réalisation, le dispositif informatique 105 comprend une interface de présentation 120 couplée au processeur 115. L'interface de présentation 120 présente à un utilisateur 125 des informations telles qu'une interface de saisie par utilisateur et/ou une alerte. Dans certaines formes de réalisation, l'interface de présentation 120 comprend un ou plusieurs dispositifs d'affichage. Dans certaines formes de réalisation, l'interface de présentation 120 présente une alerte associée au système de commande de parc éolien en cours d'évaluation, notamment en utilisant une interface homme-machine (IHM) (non représentée sur la Figure 1). Dans certaines formes de réalisation, le dispositif informatique 105 comprend également une interface de saisie par utilisateur 130. Dans l'exemple de forme de réalisation, l'interface de saisie par utilisateur 130 est couplée au processeur 115 et reçoit des saisies faites par l'utilisateur 125. Une interface de communication 135 est couplée au processeur 115 et est conçue pour communiquer avec un ou plusieurs autres dispositifs tels qu'un capteur ou un autre dispositif informatique 105, et pour effectuer des opérations d'entrée et de sortie par rapport à ces dispositifs tout en fonctionnant comme canal d'entrée. L'interface de communication 135 peut recevoir des données d'un ou de plusieurs dispositifs distants et/ou transmettre des données à un ou plusieurs dispositifs distants. Par exemple, une interface de communication 135 d'un premier dispositif informatique 105 peut transmettre une alerte à l'interface de communication 135 d'un autre dispositif informatique 105. Dans certaines formes de réalisation, l'interface de communication 135 est une interface radioélectrique. La Figure 2 est un schéma de principe d'une partie d'un système de commande 200 de parc éolien utilisable pour surveiller et commander au moins une partie d'un parc éolien 300. Dans certaines formes de réalisation, le système de commande 200 de parc éolien comporte aussi suffisamment d'instructions exploitables/exécutables par ordinateur, de structures de données, de modules de programmes et de sous-modules de programmes pour recevoir d'autres données associées à des valeurs mesurées dans un autre parc éolien et d'autres systèmes d'éoliennes afin de faciliter le fonctionnement global du parc éolien 300. Selon une autre possibilité, le système de commande 200 de parc éolien est un système autonome. Par ailleurs, selon une autre possibilité, le système de commande 200 de parc éolien est constitué par tout système informatique pouvant surveiller des parties du parc éolien 300 et créer des modèles de bruit pour le parc 300. Dans l'exemple de forme de réalisation, le système de commande 200 de parc éolien comporte au moins une unité centrale (CPU) 215 conçue pour exécuter des algorithmes de contrôle et une logique de contrôle. La CPU 215 peut être couplée à d'autres dispositifs 220 par l'intermédiaire d'un réseau 225. Dans certaines formes de réalisation, le réseau 225 est un réseau radioélectrique. Considérant les figures 1 et 2, la CPU 215 est un dispositif informatique 105. Dans l'exemple de forme de réalisation, le dispositif informatique 105 est couplé au réseau 225 par l'interface de communication 135. Dans une autre forme de réalisation possible, la CPU 215 est intégrée dans d'autres dispositifs 220. La CPU 215 interagit avec un premier opérateur 230, par exemple, d'une manière nullement limitative, à l'aide d'une interface de saisie par utilisateur 130 et/ou d'une interface de présentation 120. Dans une forme de réalisation, la CPU 215 présente à l'opérateur 230 des informations sur le parc éolien 300, notamment des mesures de pressions acoustiques ou des NPA. D'autres dispositifs 220 interagissent avec un deuxième opérateur 235, par exemple, d'une manière nullement limitative, à l'aide de l'interface de saisie par utilisateur 130 ou de l'interface de présentation 120. Par exemple, d'autres dispositifs 220 présentent à l'opérateur 235 des alertes et/ou d'autres informations de fonctionnement. Au sens de la présente description, le terme "opérateur" couvre toute personne associée à un titre quelconque au fonctionnement et à l'entretien du parc éolien 300 dont, d'une manière nullement limitative, le personnel travaillant en équipes, les techniciens de maintenance et les surveillants des installations. Dans l'exemple de forme de réalisation, le parc éolien 300 comporte un ou plusieurs capteur(s) de surveillance 240 couplés à l'unité centrale 215 par au moins un canal d'entrée 245. Les capteurs de surveillance 240 recueillent des mesures de fonctionnement dont, d'une manière nullement limitative, des pressions acoustiques émanant de parties du parc éolien 300. Les capteurs de surveillance 240 peuvent également recueillir d'autres mesures de fonctionnement dont, d'une manière nullement limitative, des vitesses et des directions du vent dans des parties du parc éolien 300. D'une manière répétée, par exemple périodique, continue et/ou à la demande, les capteurs de surveillance 240 transmettent des relevés de mesures de fonctionnement au moment des mesures. La CPU 215 reçoit et traite les relevés de mesures de fonctionnement. Ces données sont transmises via le réseau 225 et sont accessibles à tout dispositif apte à accéder au réseau 225 dont, d'une manière nullement limitative, des ordinateurs de bureau, des ordinateurs portatifs et des assistants numériques personnels (ANP) (aucun d'eux n'étant représenté). La Figure 3 est une vue schématique d'un exemple d'aérogénérateur 301 utilisable dans le parc éolien 300, l'un et l'autre pouvant être surveillés et commandés à l'aide du système de commande 200 de parc éolien (représenté sur la Figure 2). Dans l'exemple de forme de réalisation, l'aérogénérateur 301 est une éolienne à axe horizontal. Selon une autre possibilité, l'éolienne 301 peut être une éolienne à axe vertical. L'éolienne 301 comprend un mât 302 s'étendant depuis une surface de support 304, une nacelle 306 montée sur le mât 302 et un rotor 308 monté sur la nacelle 306. Le rotor 308 a un moyeu rotatif 310 et une pluralité de pales 312 de rotor montées sur le moyeu 310. Dans l'exemple de forme de réalisation, le rotor 308 a trois pales 312 de rotor. Selon une autre possibilité, le rotor 308 a n'importe quel nombre de pales 312 de rotor permettant à l'aérogénérateur 301 de fonctionner comme décrit ici. Dans l'exemple de forme de réalisation, le mât 302 est en tubes d'acier et comprend une cavité (non représentée sur la Figure 3) s'étendant entre la surface de support 304 et la nacelle 306. Selon une autre possibilité, le mât 302 est n'importe quel le mât permettant à l'aérogénérateur 301 de fonctionner comme décrit ici, notamment, mais d'une manière nullement limitative, un mât en treillis. La hauteur du mât 302 a n'importe quelle valeur permettant à l'aérogénérateur 301 de fonctionner comme décrit ici. Les pales 312 sont disposées autour du moyeu 310 de rotor pour contribuer à faire tourner le rotor 308, transformant ainsi l'énergie cinétique du vent 324 en énergie mécanique utilisable, puis en énergie électrique. Le rotor 308 et la nacelle 306 sont entrainés en rotation sur un axe de lacet 316 autour du mât 302 pour commander la perspective des pales 312 par rapport à la direction du vent 324. Les pales 312 sont adaptées sur le moyeu 310 en montant une emplanture 320 de pale sur le moyeu 310 en une pluralité de zones de transfert de charge 322. Les zones de transfert de charge 322 comprennent une zone de transfert de charge de moyeu et une zone de transfert de charge de pales (aucune des deux n'étant représentée sur la Figure 3). Les charges induites dans les pales 312 sont transmises au moyeu 310 par l'intermédiaire des zones de transfert de charge 322. Chacune des pales 312 comprend également une partie formant bout 325 de pale. Dans l'exemple de forme de réalisation, les pales 312 ont une longueur de 50 mètres (m) (164 pieds (ft)) et 100 m (328 ft), cependant ces paramètres ne constituent aucune limite pour la présente invention. Selon une autre possibilité, les pales 312 peuvent avoir toute longueur permettant à l'aérogénérateur de fonctionner comme décrit ici. Lorsque le vent 324 frappe chacune des pales 312, des forces de portance (non illustrées) de pales sont induites sur chacune des pales 312 et le rotor 308 est amené à tourner autour de l'axe de rotation 314 au fur et à mesure de l'accélération des parties formant bouts 325 de pales. Un angle de calage (non illustré) des pales 312, c'est-à-dire un angle qui détermine la perspective de chacune des pales 312 par rapport à la direction du vent 324, peut être modifié par un mécanisme de réglage de calage (non représenté sur la Figure 3). En particulier, l'augmentation d'un angle de calage d'une pale 312 réduit un pourcentage de surface 326 exposée au vent 324 et, inversement, la réduction d'un angle de calage d'une pale 312 accroît un pourcentage de surface 326 exposée au vent 324. Par exemple, un angle de calage de pale d'environ 0 degré (parfois appelé "position de puissance") expose au vent 324 un grand pourcentage d'une surface 326 de la pale, ce qui amène des forces de portance d'une première valeur à s'exercer sur la pale 312. De même, un angle de calage de pale d'environ 90 degrés (ce qu'on appelle parfois une "position en drapeau") expose au vent 324 un pourcentage bien plus petit de la surface 326 de la pale, ce qui amène des forces de portance d'une deuxième valeur à s'exercer sur la pale 312. La première valeur des forces de portance amenées à s'exercer sur les pales 312 est supérieure à la deuxième valeur des forces de portance amenées à s'exercer sur les pales 312, si bien que les valeurs des forces de portance sont directement proportionnelles à la surface 326 des pales exposée au vent 324. Par conséquent, la valeur des forces de portance amenées à s'exercer sur les pales 312 est liée à la valeur de l'angle de calage des pales. De plus, lorsqu'augmente la vitesse de la partie formant bout 325 d'une pale, une amplitude (non illustrée) d'émissions acoustiques (non illustrées sur la Figure 3) de la pale 312 augmente. Inversement, à mesure que la vitesse de la partie formant bout 325 d'une pale diminue, une amplitude d'émissions acoustiques des pales 312 diminue. Par conséquent, l'amplitude des émissions acoustiques des pales 312 a une relation connue avec une vitesse de rotation des parties formant bouts 325 des pales, qui augmente ordinairement avec une puissance d'environ 5/2 de la vitesse d'arrivée et l'amplitude des émissions acoustiques des pales 312 a une relation connue avec l'angle de calage des pales. Les angles de calage des pales 312 sont réglés autour d'un axe de calage 318 pour chacune des pales 312. Dans l'exemple de forme de réalisation, les angles de calage des pales 312 sont commandés individuellement. Selon une autre possibilité, le calage des pales 312 peut être commandé collectivement. Selon encore une autre possibilité, le calage des pales et la vitesse des pales 312 peuvent être modulés afin de réduire les émissions acoustiques. De préférence, une éolienne 301 peut être commandée pour réduire les émissions acoustiques potentielles à l'aide d'un automate local (non représenté) ou à distance à l'aide d'un automate distant (non représenté) afin de réduire le bruit. La réduction de bruit s'accompagne ordinairement d'une baisse de la production annuelle d'énergie (PAE), car, par exemple, une réduction de la vitesse de rotation à couple fixe réduit directement la puissance délivrée. La Figure 4 est une vue schématique d'un parc éolien 300 qui comporte une pluralité d'aérogénérateurs 301. Dans l'exemple de forme de réalisation, les aérogénérateurs 301 sont sensiblement similaires les uns aux autres. Selon une autre possibilité, les différents aérogénérateurs sont constitués de divers modèles. Par ailleurs, selon une autre possibilité, plutôt qu'une pluralité d'aérogénérateurs 301, le système 200 peut être utilisé avec un parc éolien 300 composé d'une seule éolienne 301. Le système de commande 200 de parc éolien comporte une pluralité de dispositifs extérieurs de mesure du bruit, ou microphones 350 qui constituent un exemple de capteurs de surveillance 240. Les microphones 350 sont placés à des emplacements prédéterminés dans le parc 300. Le système 200 comporte n'importe quel nombre de microphones 350 déployés suivant n'importe quelle orientation permettant au système 200 de fonctionner de la manière décrite ici. Les microphones 350 sont couplés à la CPU 215 (représentée sur la Figure 2) par l'intermédiaire du canal d'entrée 245 (représenté sur la Figure 2) qui comprend, d'une manière nullement limitative, des lignes d'entrée-sortie 204. Les microphones 350 produisent des signaux électroniques (non représentés) qui sont sensiblement représentatifs d'émissions acoustiques ou d'empreintes sonores (partiellement représentées par des isolignes 351) émanant sous la forme de contributions acoustiques combinées des éoliennes lorsque chacune des pales 112 tourne autour de l'axe 114 (tous étant représentés sur la Figure 3). Les signaux électroniques produits par les microphones 350 contiennent aussi des contributions de bruits ambiants, c'est-à-dire des bruits étrangers non liés aux éoliennes émanant de sources dont, d'une manière nullement limitative, des contributions d'automobiles, d'aéronefs et d'oiseaux. Dans l'exemple de forme de réalisation, les microphones 350 produisent des signaux (non représentés) et transmettent à la CPU 215 des signaux sensiblement représentatifs de caractéristiques de larges bandes et/ou de bandes étroites des émissions acoustiques émanant de chacune des pales 112 dont, mais d'une manière nullement limitative, des valeurs approximatives de fréquence et d'amplitude. Les mesures acoustiques sont ordinairement des pressions acoustiques mesurées d'une manière classique en pascals (Pa), qui sont converties en échelle logarithmique et mesurées en décibels (dB). Dans l'exemple de forme de réalisation, les mesures acoustiques, c'est-à-dire les mesures de pressions acoustiques du parc éolien 300 sont enregistrées, ce qui crée un enregistrement de bruits à caractéristiques temporelles. La relation générée entre les mesures de pressions acoustiques par rapport au temps de la pluralité de mesures de pressions acoustiques des enregistrements de bruits crée au moins partiellement un historique des pressions acoustiques. Dans certaines formes de réalisation, ces enregistrements de bruits sont caractérisés sous la forme de petits fragments de signaux acoustiques transmis par l'intermédiaire du dispositif de mémoire 110 et de courte durée, c'est-à-dire qu'au lieu d'être stockés pendant longtemps, à la suite de l'extraction des données de caractéristiques acoustiques, ces enregistrements de bruits sont soit éliminés soit écrasés peu après l'extraction des données. Les mesures de pressions acoustiques peuvent comprendre des ondes à modulation d'amplitude ayant une composante de fréquence porteuse et une composante d'enveloppe de modulation. Les données supplémentaires recueillies comprennent, mais d'une manière nullement limitative, la production d'électricité, les charges, la vitesse du vent et la direction du vent, le tout en fonction du temps. Dans l'exemple de forme de réalisation, le parc éolien 300 comporte un périmètre 352 et les microphones 350 sont disposés à l'intérieur du périmètre 352, sur le périmètre 352 et hors du périmètre 352. Selon une autre possibilité, n'importe quelle combinaison de ces dispositions par rapport au périmètre 352 et aux éoliennes 301 est utilisée. Dans certaines formes de réalisation, quelques-unes des pales 312 d'éoliennes de certaines éoliennes 301 peuvent venir s'aligner avec les microphones 350 d'une manière qui contribue à bénéficier d'un décalage Doppler plus prononcé du bruit produit par les pales 312 lorsque l'effet Doppler est fort, c'est-à-dire lorsqu'un microphone 350 est tout près du plan du rotor. D'autres pales 312 sur d'autres éoliennes 301 peuvent ne pas avoir un tel alignement avec l'un quelconque des microphones 350. Par conséquent, la détermination de l'éolienne 301 qui contribue au niveau de bruit global est facilitée. Puisque cette analyse dépend de la direction du mouvement de lacet, ces microphones 350 seront limités quant à la collecte d'informations concernant les décalages Doppler des sonorités des pales. Ces sonorités non affectées par les décalages Doppler peuvent être attribuées au bruit de la machine, et ces sonorités peuvent être amenées à correspondre aux fréquences harmonisées attendues associées à la vitesse du rotor 308 (représenté sur la Figure 3). Le bruit ambiant constitue donc vraisemblablement d'autres sonorités enregistrées. Comme l'effet du décalage Doppler dépend de la direction du mouvement de lacet, c'est-à-dire dépend du rotor 308 par rapport à l'axe de lacet 316 (représenté sur la Figure 3), il ne sera pas toujours applicable. Cependant, la disposition d'un microphone 350 peut être adaptée à une direction préférée. Dans certaines formes de réalisation, le microphone 350 est radioélectrique et est conçu pour une communication dans un seul sens ou une communication dans les deux sens. Le parc éolien 300 comporte également une pluralité de points (emplacements) de réception critiques 354. Ces points de réception critiques 354 sont associés à des endroits où les niveaux de bruits globaux liés au parc éolien 300 doivent respecter des obligations réglementaires. La Figure 5 est une vue schématique d'un exemple de système de surveillance et de limitation de bruit 400 de parc éolien utilisable avec le système de commande 200 de parc éolien. Dans l'exemple de forme de réalisation, le système 400 comporte des microphones 350 disposés tout près des éoliennes 301 du parc éolien 300 décrit plus haut. Le système 400 fait partie du système de commande 200 de parc éolien. Selon une autre possibilité, le système de surveillance et de limitation de bruit 400 de parc éolien fait partie de n'importe quel(s) autre(s) système(s) quelle que soit l'architecture du système de commande 200 de parc éolien. Par ailleurs, dans l'exemple de forme de réalisation, le système de commande 200 de parc éolien comporte un automate 402 de parc éolien et une pluralité d'automates 404 d'éoliennes couplés à l'automate 402 de parc. L'automate 402 de parc commande principalement chacune des éoliennes 301 par l'intermédiaire des automates 404 d'éoliennes, par exemple, d'une manière nullement limitative, en régulant la vitesse de rotation (nombre de tours par minute, ou tpm) et les angles de calage des pales 312 autour de l'axe de calage 318 (le tout étant représenté sur la Figure 3) en fonction de la régulation des niveaux généraux de bruits pour le parc éolien 300 reposant sur les analyses faites par la CPU 215. Dans certaines formes de réalisation, le système de commande 200 de parc éolien ne comporte pas l'automate 402 de parc éolien et communique directement avec les automates 404 d'éoliennes. Par ailleurs, dans l'exemple de forme de réalisation, chaque microphone 350 fait partie d'une station microphonique 406 qui comprend également un automate 408 de microphone couplé au microphone 350. L'automate 408 de microphone achemine les mesures de pressions acoustiques faites par le microphone 350 jusqu'à la CPU 215 pour les analyses décrites ci-après. Dans l'exemple de forme de réalisation, la station microphonique 406 comprend au moins une partie du dispositif informatique 105 (représenté sur la Figure 1), par exemple le dispositif de mémoire 110 et le processeur 115 (tous deux étant représentés sur la Figure 1). Ces stations microphoniques 406 sont conçues pour exécuter au moins une partie des procédés décrits ici, dont, d'une manière nullement limitative, le traitement de signaux horaires afin d'obtenir la relation entre les mesures de pressions acoustiques et le temps. Dans certaines formes de réalisation, la station microphonique 406 est également conçue pour effectuer au moins un filtrage de bruit par une estimation de changement dans les données de bruits enregistrées, par exemple, et d'une manière nullement limitative, par une estimation de valeurs de AdB du bruit et un classement du segment de bruit dans une catégorie "bon" ou "mauvais". Les données partiellement traitées sont transmises à la CPU 215. De tels procédés sont décrits plus en détail plus loin. Dans certaines autres formes de réalisation, un microphone 350 n'enregistre que les mesures du NPA et transmet les données brutes à la CPU 215, par exemple, et d'une manière nullement limitative, un microphone classique 350 avec un préamplificateur (non représenté) dans la station microphonique 406 couplée par câble à des équipements d'acquisition de données (non représentés) associés à la CPU 215. De plus, dans l'exemple de forme de réalisation, les stations microphoniques 406 sont couplées à la CPU 215 par un réseau 410 de surveillance, de commande et d'acquisition de données (SCADA). Le réseau SCADA 410 facilite la transmission, à la CPU 215, d'autres données concernant les éoliennes et le parc éolien. Selon une autre possibilité, ou en plus du réseau SCADA 410, les stations microphoniques 406 sont couplées à la CPU 215 par l'intermédiaire d'un câble de transmission de données 412. Par ailleurs, selon une possibilité ou en plus du réseau SCADA 410 et du câble 412, les stations microphoniques 406 sont couplées à la CPU 215 par l'intermédiaire d'un réseau radioélectrique de transmission de données 414 qui comprend une pluralité d'antennes 416 facilitant les communications par radiofréquences (RF) 418 et/ou les communications par Internet 420, notamment à travers un nuage 422. Dans certaines formes de réalisation, ces procédés peuvent comporter, d'une manière nullement limitative, des protocoles spécifiques de communication RF avec des émetteurs-récepteurs spéciaux, sur des bandes courantes, des communications par réseau radioélectrique local (WLAN) ou des communications par un réseau de téléphones cellulaires de service général de radio par paquets (GPRS)/3G. Dans l'exemple de forme de réalisation, la CPU 215 reçoit de toutes les stations microphoniques 406 les mesures de pressions acoustiques et les éventuelles données de celles-ci partiellement traitées. La CPU 215 détermine également la contribution aux mesures de pressions acoustiques totales, c'est-à-dire le bruit émanant des éoliennes 301, en utilisant un modèle probabiliste contenant des caractéristiques acoustiques pour filtrer le bruit qui n'est pas provoqué par une éolienne 301. L'utilisation de caractéristiques acoustiques facilite une meilleure distinction entre les sources de bruits et facilite également la construction d'une corrélation (en rassemblant des données d'historique) entre les changements de caractéristiques et les pressions acoustiques mesurées afin que les signaux de bruits soient corrigés avec une plus grande précision. La CPU 215 exécute en outre au moins une partie des procédés décrits ici dont, d'une manière nullement limitative, le traitement de signaux horaires afin d'obtenir la relation entre les mesures de pressions acoustiques et le temps. Par ailleurs, dans certaines formes de réalisation, la CPU 215 effectue au moins un certain filtrage de bruit en estimant des variations dans les données de bruits enregistrées, par exemple, et d'une manière nullement limitative, en estimant les valeurs de AdB du bruit et en classant le segment de bruit dans la catégorie "bon" ou "mauvais". Ces procédés sont décrits plus en détail par la suite. De plus, la CPU 215 calcule des valeurs de fonctionnement pour le mode de fonctionnement à bruit réduit (FBR) pour au moins certaines des éoliennes 301 du parc éolien 300, ce mode réduisant le bruit tout en limitant les baisses de production annuelle d'énergie (PAE). La Figure 6 est une vue illustrant un exemple de variations de niveau de bruit susceptibles d'être associées au parc éolien 300 (représenté sur la Figure 4). La Figure 6 comprend un diagramme simple 450 de collecte de bruit d'aérogénérateurs 301, recueilli par des microphones 350. La Figure 6 comprend également une courbe associée 452 du niveau de pression acoustique (NPA) par rapport au temps, où un axe y 454 sans unité représente les mesures de pressions acoustiques du bruit (sur une échelle logarithmique du NPA, en dB) et un axe x 456 sans unité représente le temps. Les aérogénérateurs 301 émettent du bruit 458 d'éoliennes décrit plus haut, qui est transmis par propagation dans l'atmosphère 460 pour modifier le bruit 462 d'éoliennes qui s'est propagé, à savoir du bruit 458 de turbine avec des variations de propagation. Pendant la propagation 460, le bruit ambiant 464, aussi bien continu (par exemple, la pluie, la nature et le vent) qu'intermittent (par exemple, des aéronefs et des automobiles), et parfois appelé bruit perturbant, est additionné pour produire une mesure totale 466 de pressions acoustiques. En général, les perturbations par le bruit ambiant peuvent être fortes. De ce fait, le système de contrôle et de limitation 400 de bruit de parc éolien détermine des caractéristiques acoustiques pour classer les parties du NPA total en bruit perturbé et en bruit non perturbé dans l'historique, déterminer des variations du NPA total dues à un changement de sources, un changement de propagation et des changements dans la contribution du bruit ambiant, et dans une valeur de ANPA et, éventuellement, faciliter la détermination de divers types de sources de perturbations par corrélation avec des variations de valeurs de caractéristiques, ce qui contribue à améliorer la valeur de ANPA. Par ailleurs, il est possible de détecter si une modulation d'amplitude excessive se produit et les réductions correspondantes du NPA admissible peuvent servir comme autres données d'entrée pour la limitation du bruit d'une éolienne. Les modèles peuvent être dérivés par un apprentissage propre au site, dans certaines formes de réalisation il est possible de transférer le modèle d'un site à un autre et, dans certaines formes de réalisation, on utilise une base de données de caractéristiques et de corrélations produites par synthèse. La Figure 7 est une vue illustrant un exemple de modèle acoustique probabiliste, par exemple, et d'une manière nullement limitative, un modèle d'arborescence décisionnelle 500 pour déterminer des enregistrements acceptables et des enregistrements non acceptables à l'aide du système de surveillance et de limitation de bruit 400 (représenté sur la Figure 5). Le modèle d'arborescence décisionnelle 500 détermine l'acceptabilité et la non acceptabilité des enregistrements de bruits par une série d'étapes de filtrage. De la sorte, le modèle d'arborescence décisionnelle 500 est représenté sous la forme d'un triangle inversé où les enregistrements non acceptables (trop de bruit n'émanant pas d'une éolienne) et les enregistrements acceptables sont distingués les uns des autres essentiellement par une analyse à seuil "oui/non". La Figure 8 est un organigramme illustrant un exemple de procédé 600 pour faire fonctionner le parc éolien 300 (représenté sur la Figure 3) à l'aide du système de surveillance et de limitation de bruit 400 de parc éolien (représenté sur la Figure 5). Considérant les figures 7 et 8, dans l'exemple de forme de réalisation, une pluralité de mesures de pressions acoustiques du parc éolien 300 sont enregistrées 602, ce qui crée, 604, une pluralité d'enregistrements de bruits. En particulier, les mesures acoustiques, c'est-à-dire les mesures de pressions acoustiques du parc éolien 300 sont enregistrées, ce qui crée un enregistrement de bruit à caractéristiques temporelles, c'est-à- dire crée une relation des mesures de pressions acoustiques par rapport au temps pour la pluralité de mesures de pressions acoustiques. Les caractéristiques temporelles sont facilitées soit par des stations microphoniques 406 (représentées sur la Figure 5) soit par la CPU 215. La relation créée quant aux mesures de pressions acoustiques par rapport au temps pour la pluralité de mesures de pressions acoustiques sur les enregistrements de bruits crée au moins partiellement un historique des pressions acoustiques temporelles. Les mesures de pressions acoustiques comprennent des ondes à modulation d'amplitude ayant une composante de fréquence porteuse et une composante d'enveloppe de modulation. De la sorte, une mesure totale 466 de pressions acoustiques est créée par ou transmise à la CPU 215 (représentée sur la Figure 5) par l'intermédiaire de toute architecture permettant au système 400 de fonctionner comme décrit ici. La mesure totale de pressions acoustiques 466 est enregistrée pour créer au moins une archive de son/bruit 501 analysée par l'intermédiaire du modèle d'arborescence décisionnelle 500. En outre, dans l'exemple de forme de réalisation, des valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées aux archives de sons/bruits 501 sont calculées, 606. De la sorte, une pluralité d'algorithmes statistiques et non statistiques couvrant au moins une partie d'un intervalle de fréquences prédéterminé sont exécutés, 608. On pourra citer comme exemples nullement limitatifs de grandeurs acoustiques non statistiques la pondération de niveau, où des fréquences ou des moments de certaines parties des spectres déterminés sont plus fortement pondérés que d'autres, et où les spectres déterminés sont déterminés dans des bandes d'octave ou des bandes de Unième bandes d'octave, par exemple des bandes de 1/3 d'octave ou des spectres de bandes étroits, avec leur puissances et leur densités spectrales respectives. Les algorithmes statistiques comprennent des analyses de fluctuations, des analyses d'asymétrie, l'écart type de la bande de fréquences du flux, des analyses d'approximation et des analyses d'entropie. De plus, des éventuelles analyses statistiques qui permettent le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici sont utilisées dont, d'une manière nullement limitative, l'aplatissement, le taux de passage par zéro, le cepstre (transformée de Fourier inverse de spectre logarithmique), les coefficients cepstraux à échelle de fréquences de Mel (MFCC) et la luminosité. Le traitement des enregistrements de son/bruit 501 s'effectue par blocs de segments temporels d'une durée variable, c'est-à-dire, et d'une manière nullement limitative, d'environ 10 millisecondes (ms) à plusieurs heures, afin de saisir les différents caractères du bruit ambiant. Par exemple, le passage d'un train prend beaucoup plus de temps qu'un coup de fusil et les survols par les aéronefs comprennent des fréquences très inférieures à celles des stridulations d'insectes. Dans l'idéal, le choix des caractéristiques acoustiques pour les analyses facilite la détermination spécifique de différentes sources de perturbations. En outre, dans l'exemple de forme de réalisation, est créé, 610, le modèle acoustique probabiliste, par exemple, et d'une manière nullement limitative, le modèle d'arborescence décisionnelle 500 du parc éolien 300, comprenant les valeurs de caractéristiques acoustiques modélisées présentes dans celui-ci. Pour faciliter la distinction entre le bruit émanant des éoliennes et le bruit n'émanant pas des éoliennes dans les mesures de pressions acoustiques totales 466, les caractéristiques acoustiques des enregistrements de son/bruit 501 servent à construire un modèle probabiliste, par exemple, et d'une manière nullement limitative, le modèle d'arborescence décisionnelle 500 liant ces modifications de caractéristiques à des modifications du NPA total pour permettre une classification en segments acoustiques perturbés (bruit n'émanant pas d'éoliennes) et segments acoustiques non perturbés (bruit émanant d'éoliennes). De la sorte, l'historique de la pression acoustique temporelle contenant les enregistrements acoustiques des mesures de pressions acoustiques en fonction du temps comprend des ondes à modulation d'amplitude ayant une composante de fréquence porteuse et une composante d'enveloppe de modulation, l'exécution, 608, de la pluralité d'algorithmes statistiques et non statistiques décrites ci-dessus et plus en détail ci-après comprend une analyse de la composante de fréquence porteuse et/ou de la composante d'enveloppe de modulation, la composante de fréquence porteuse étant filtrée ou non filtrée. De plus, dans l'exemple de forme de réalisation, le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300 comprend un ou plusieurs algorithmes de détection programmé(s) dans la CPU 215, c'est-à-dire mis en oeuvre dans la CPU 215. La CPU 215 est conçue pour exécuter les algorithmes de détection dans le modèle 500 de façon qu'une première contribution au bruit du parc éolien associé à au moins une éolienne en marche 301 et une deuxième contribution du bruit du parc éolien associé aux sources autres que les éoliennes soient distinguées dans celui-ci. Les algorithmes de détection qui définissent au moins partiellement le modèle 500 subissent un apprentissage sur la base des données de mesure de bruit émanant du parc éolien 300 ou avec des données de mesure de bruit mesuré émanant d'un site générique. Par ailleurs, les périodes d'apprentissage peuvent comprendre un cycle unique d'apprentissage de l'analyse des enregistrements ou peut comprendre une pluralité de cycles pour saisir, d'une manière nullement limitative, des effets saisonniers de la météorologie et des changements d'aspect physique et de fonctionnement des éoliennes 301, du parc 300 et du système 400. Quelle que soit la source des données de mesure de bruit, le cycle d'apprentissage du modèle 500 comprend l'estimation de valeurs de la différence dans les mesures de pressions acoustiques totales (A pressions acoustiques) concernant des sources autres que les éoliennes. Dans certaines formes de réalisation, des données supplémentaires, par exemple, mais d'une manière nullement limitative, la vitesse du rotor, la vitesse du vent et l'angle de calage, mesurés ou calculés/estimés directement, sont également fournies au modèle 500 pour saisir des conditions spécifiques susceptibles d'être associées à des changements dans les mesures de pressions acoustiques. De la sorte, des choix particuliers de caractéristiques acoustiques pour les analyses acoustiques facilitent l'amélioration de la détermination de changements dans les formes spectrales du fait de multiples contributions, ce qui accroît encore l'indépendance du fonctionnement des éoliennes à bruit réduit vis-à-vis d'autres sources de bruit. Les données supplémentaires facilitent encore la distinction entre une première contribution au bruit du parc éolien associé aux éoliennes en marche 301 et une deuxième contribution au bruit du parc éolien associé à des sources autres que les éoliennes. Plus la différence est grande entre les caractéristiques acoustiques du modèle 500 entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes, plus l'assurance est grande de distinguer le bruit émanant d'éoliennes du bruit n'émanant pas d'éoliennes lors des enregistrements ultérieurs de bruit. De plus, dans l'exemple de forme de réalisation du modèle 500 et de son apprentissage, les pressions acoustiques mesurées dans les segments des enregistrements de bruit sont prises en dB pour créer la bibliothèque de données d'historique pour construire le modèle probabiliste 500 afin de distinguer le bruit émanant d'éoliennes du bruit n'émanant pas d'éoliennes. Comme décrit plus haut, les données d'historique comprennent des segments d'enregistrement de bruit de diverses durées, qui contiennent les pressions acoustiques enregistrées en fonction du temps. Certains des segments de bruit enregistrés contiendront des mesures de pressions acoustiques avec une forte contribution du bruit produit par les éoliennes et avec seulement une faible contribution de la contamination par le bruit ambiant n'émanant pas des éoliennes. Selon une autre possibilité, certains des segments acoustiques contiendront des pressions acoustiques comprenant une forte contribution de la contamination par le bruit ambiant n'émanant pas d'éoliennes, dont des segments ou les sources de bruit créant une contamination sont plus bruyantes que les éoliennes 301. Dans l'exemple de forme de réalisation, le modèle 500 comprend les segments d'enregistrements acoustiques non perturbés, c'est-à-dire surtout le bruit des éoliennes et acceptables, et des segments d'enregistrements de bruit qui comprennent une contamination par le bruit de sources ambiantes suffisante pour qu'ils soient classés comme perturbés et non acceptables. Ces segments de bruit distinctifs servent ensuite à définir le modèle probabiliste 500 à l'aide d'une pluralité d'analyses statistiques. De la sorte, bien que des A de pressions acoustiques soient calculées pendant l'apprentissage du modèle 500, des estimations de A de pressions acoustiques sont déterminées pendant la phase succédant à l'apprentissage, c'est-à-dire l'analyse des mesures ultérieures des pressions acoustiques. Dans certaines formes de réalisation, pour faciliter encore la distinction entre la première contribution aux mesures de pressions acoustiques par rapport à la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques ayant pour origine des sources autres que les éoliennes, le bruit provenant de sources autres que les éoliennes est enregistré au cours d'une pluralité de laps de temps décrits plus haut, pour être ensuite analysé. En outre, dans l'exemple de forme de réalisation, le modèle probabiliste 500, qui repose sur les caractéristiques distinctives entre le bruit non perturbé et le bruit perturbé en fonction des caractéristiques acoustiques choisies, sert à analyser l'enregistrement de bruit suivant fait pendant le fonctionnement du parc éolien 300. Au cours du "passage" des enregistrements de bruit ultérieurs dans le modèle 500, les segments de bruit indiquant des tranches de temps au cours desquelles les enregistrements de bruit sont contaminés par du bruit étranger n'émanant pas d'éoliennes, c'est-à-dire les segments de temps à pression acoustique biaisée, sont rejetées, c'est-à-dire marquées comme non acceptables. Les sources de bruit étranger n'émanant pas d'éoliennes comprennent, d'une manière nullement limitative, les contributions d'automobiles, d'aéronefs et d'oiseaux. Par conséquent, en ce qui concerne l'ensemble des données acoustiques du parc éolien 300 enregistrées ultérieurement, les contributions du bruit étranger ne seront pas associées au bruit des éoliennes séparé par filtrage en indiquant des tranches de temps de bruits concernées. De la sorte, le modèle 500 exécute automatiquement les procédés et algorithmes de filtrage décrits plus en détail ci-après pour établir une différence entre le bruit émanant d'éoliennes et les contributions étrangères estimées pour indiquer les segments de bruit enregistrés ultérieurement, ces segments étant constitués de bruit émanant sensiblement d'éoliennes avec un bruit de contamination inférieur à un seuil prédéterminé. Dans certaines formes de réalisation du modèle 500, les contributions des sources étrangères de bruit peuvent être déterminées avec confiance, au moins avec des valeurs estimées de AdB de façon que les sources de bruit soient identifiées et que les segments de bruit corrélés associés puissent facilement être munis d'une indication des contaminations connues, ce qui rend le processus de filtrage plus rapide. Par conséquent, dans ces formes de réalisation, le modèle acoustique probabiliste d'apprentissage 500 du parc éolien 300 comprend une distinction de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques ayant pour origine des sources autres que des éoliennes. De la sorte, les apports de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques sont calculés et comparés avec des différences dans les mesures de pressions acoustiques totales (A de pressions acoustiques) et des estimations statistiques des A de pressions acoustiques pour le modèle 500 sont produites. En outre, dans certaines formes de réalisation, plutôt qu'une simple indication de segments de bruit perturbés les valeurs estimées de AdB dans les mesures ultérieures de pressions acoustiques sont corrigées, étant entendu que la suppression des sources étrangères de bruit connues dans les enregistrements de bruit assure des valeurs plus précises de dB des éoliennes 301. De la sorte, indépendamment du fait que les changements dans les mesures de pressions acoustiques résultent du fonctionnement connu des éoliennes 301 ou de sources ambiantes connues, la distinction de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par des sources autres que les éoliennes comprend le fait de lier les changements dans les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques du modèle 500 à des signatures acoustiques associées à des sources de bruit connues présentes dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Dans certaines formes de réalisation, le modèle 500 est actualisé en continu avec de nouvelles données établies d'après l'analyse des enregistrements de bruit ultérieurs. Ces nouvelles données peuvent être ajoutées dans l'historique des pressions acoustiques temporelles en filtrant la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par une indication des parties de l'historique des pressions acoustiques temporelles qui contiennent les niveaux de bruit dû à des sources ambiantes dépassant des seuils prédéterminés. Dans l'exemple de forme de réalisation, les algorithmes statistiques comprennent des analyses de fluctuations, des analyses d'asymétrie, des analyses d'écarts types de la bande de fréquences du flux, des analyses d'approximation et des analyses d'entropie. Chacune est examinée plus en détail ci-après. Selon une autre possibilité, n'importe quelles analyses statistiques, dans n'importe quel ordre, permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici sont utilisées dont, d'une manière nullement limitative, l'aplatissement, le taux de passage par zéro, le cepstre (transformée de Fourier inverse de spectre logarithmique), les coefficients cepstraux de fréquences à échelle de Mel (MFCC) et la luminosité. Le modèle 500 comprend un premier module de filtrage, à savoir un module 502 de moyennes de fluctuations qui analyse une première caractéristique acoustique. Le module 502 compare des moyennes des fluctuations des amplitudes de l'enregistrement de son/bruit 501 autour d'au moins une moyenne d'amplitude prédéterminée avec les valeurs du modèle psychoacoustique de la force de fluctuation présente dans le modèle 500. Dans l'exemple de forme de réalisation, les fluctuations moyennes des amplitudes de bruit sur toute la bande de fréquences sont analysées. Globalement, les caractéristiques peuvent aussi être évaluées sur une ou plusieurs bandes de fréquences prédéterminées plus petites que l'intervalle de fréquence entier. Les bandes de fréquences sont définies chacune par une première valeur de fréquence prédéterminée plus basse et une deuxième valeur de fréquence prédéterminée plus grande. On utilise n'importe quelle bande de fréquences permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle 500 décrits ici. Par exemple, et d'une manière nullement limitative, dans certaines formes de réalisation, la première et la deuxième fréquences sont respectivement nulle et positive à l'infini. Globalement, les bandes de fréquences qui facilitent la distinction entre le bruit émanant d'une éolienne et le bruit n'émanant pas d'une éolienne sont choisies en fonction, et d'une manière nullement limitative, du type, du modèle et du constructeur des aérogénérateurs analysés. Dans certaines formes de réalisation, la détermination des bandes de fréquences appropriées peut nécessiter un premier choix et, ensuite, un certain affinage pour se fixer sur une bande de fréquences, ou une pluralité de bandes de fréquences, pour les analyses. Par exemple, et d'une manière nullement limitative, une bande de fréquences inférieures, une bande de fréquences hautes et une bande de fréquences moyennes sont sélectionnées. Dans certaines formes de réalisation, certaines de ces bandes de fréquences présentent un chevauchement prédéterminé. En outre, par exemple, et d'une manière nullement limitative, il est possible d'utiliser des bandes de fréquences imbriquées, c'est-à-dire qu'une bande de fréquences plus larges contient une ou plusieurs bandes de fréquences plus étroites imbriquées dans celle-ci. Un ou plusieurs seuils de fluctuation prédéterminés sont également choisis, ceux-ci pouvant par exemple être une limite inférieure de 113 pour la fluctuation moyenne. Dans le module 502, une relation est déterminée, 612, entre les valeurs calculées pour la première caractéristique acoustique, c'est-à-dire des fluctuations par rapport à l'enregistrement de bruit et aux fluctuations modélisées dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Le modèle 500 contient les valeurs des caractéristiques acoustiques les plus représentatives de bruit non perturbé, c'est-à-dire une première contribution aux mesures d'historique de pressions acoustiques associées aux éoliennes 301 du parc éolien 300. Si la relation, c'est-à-dire la comparaison entre les valeurs de fluctuations, indique que la deuxième contribution aux enregistrements de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes a extrêmement contaminé, c'est-à-dire a perturbé les enregistrements de son/bruit 501, une première contribution aux enregistrements de son/bruit 501 par des éoliennes 301 est distinguée, 614, de la deuxième contribution aux enregistrements de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes. S'il est constaté que le segment de son correspondant est perturbé, le segment de l'enregistrement de son est marqué par un indicateur et ne continuera pas jusqu'au module suivant (ce point est examiné plus loin). Cependant, si la relation déterminée indique que la deuxième contribution aux enregistrements de son/bruit 501 par des sources autres que des turbines n'a pas extrêmement contaminé, c'est-à-dire n'a pas perturbé les enregistrements de son/bruit 501, le segment correspondant de l'enregistrement acoustique est transmis au module suivant (ce point est examiné plus loin). De la sorte, les segments contaminés de l'enregistrement de son/bruit 501 sont filtrés pour être séparés des parties non contaminées des enregistrements de son/bruit 501. Le modèle 500 comprend aussi un deuxième module de filtrage, à savoir un module d'asymétrie 504 qui analyse une deuxième caractéristique acoustique. Le module 504 compare des valeurs du troisième moment central, c'est-à-dire l'asymétrie moyenne des amplitudes de l'enregistrement de son/bruit 501, avec les valeurs de l'amplitude d'asymétrie moyenne présentes dans le modèle 500. Dans l'exemple de forme de réalisation, l'asymétrie des amplitudes de bruit autour d'une valeur moyenne d'amplitude est représentative d'une symétrie, ou d'une asymétrie des valeurs d'amplitude de bruit autour de la valeur moyenne prédéterminée. Une répartition sensiblement symétrique aura une valeur d'asymétrie voisine de zéro. Dans le module 504, une relation est déterminée, 612, entre les valeurs calculées pour la deuxième caractéristique acoustique, c'est-à-dire l'asymétrie par rapport à l'enregistrement de bruit et l'asymétrie modélisée dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Le modèle 500 contient les valeurs des caractéristiques acoustiques les plus représentatives de bruit non perturbé, c'est-à-dire une première contribution aux mesures de pressions acoustiques d'historique associées à des éoliennes 301 du parc éolien 300. Dans l'exemple de forme de réalisation, une valeur de seuil d'asymétrie moyenne prédéterminée d'environ 15 000 est utilisée. De la sorte, toute valeur d'asymétrie moyenne supérieure à environ 15 000 indique des segments de bruit perturbés. Selon une autre possibilité, toute valeur moyenne de seuil d'asymétrie permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici est utilisée. Si la relation, c'est-à-dire la comparaison entre les valeurs d'asymétrie, indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes est extrêmement contaminée, c'est-à-dire a perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, une première contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des éoliennes 301 est distinguée, 614, de la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes. S'il est constaté que le segment de bruit correspondant est perturbé, le segment de l'enregistrement de bruit est marqué par un indicateur et ne continue pas jusqu'au module suivant (ce point est examiné plus loin). Cependant, si la relation déterminée indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes n'a pas extrêmement contaminé, c'est-à-dire n'a pas perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, le segment correspondant de l'enregistrement de bruit est transmis au module suivant (ce point est examiné plus loin). De la sorte, les segments contaminés de l'enregistrement de son/bruit 501 sont filtrés, 616 pour être séparés des parties non contaminées de l'enregistrement de son/bruit 501. Le modèle 500 comprend en outre un troisième module de filtrage, à savoir le module 506 d'écart type de fréquence de flux spectral qui analyse une troisième caractéristique acoustique. Le module 506 compare des valeurs de l'écart type des distances entre le spectre de tranches successives d'enregistrements de son/bruit 501 avec les valeurs modèles de l'écart type des distances entre le spectre de tranches successives présentes dans le modèle 500. Dans l'exemple de forme de réalisation, les distances entre le spectre de tranches successives est représentatif d'une vitesse de variation du spectre de l'enregistrement de son/bruit 501 en comparant une tranche avec une tranche précédente. De grandes variations spectrales révèlent une perturbation. Dans l'exemple de forme de réalisation, la bande de fréquences pour l'analyse est d'environ 800 Hz à environ 1600 Hz. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles bandes de fréquences qui permettent le fonctionnement du système 400 et du modèle 500 décrits ici. Dans le module 506 est déterminée, 612, une relation entre les valeurs calculées pour la troisième caractéristique acoustique, c'est-à-dire l'écart type de flux par rapport à l'enregistrement de bruit et l'écart type de flux modélisé dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Le modèle 500 contient les valeurs des caractéristiques acoustiques les plus représentatives de bruit non perturbé, c'est-à-dire une première contribution aux mesures de pressions acoustiques d'historique associées aux éoliennes 301 du parc éolien 300. Dans l'exemple de forme de réalisation, un écart type prédéterminé de valeurs de flux inférieur à environ 0,25 est utilisé. De la sorte, tout écart type de valeurs de flux inférieur à environ 0,25 révèle des segments de bruit perturbés. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles valeurs d'écart type de flux qui permettent le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici. Si la relation, c'est-à-dire la comparaison entre l'écart type de valeurs de flux, indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes a extrêmement contaminé, c'est-à-dire a contaminé l'enregistrement de son/bruit 501, une première contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des éoliennes 301 est distinguée, 614, de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par des sources autres que des éoliennes. S'il est constaté que le segment de bruit associé est perturbé, le segment de l'enregistrement de bruit est marqué par un indicateur et ne continuera pas jusqu'au module suivant (ce point est examiné plus loin). Cependant, si la relation déterminée indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 provenant de sources autres que des éoliennes n'a pas extrêmement contaminé, c'est-à-dire n'a pas perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, le segment associé de l'enregistrement de bruit est transmis au module suivant (ce point est examiné plus loin). De la sorte, les segments contaminés de l'enregistrement de son/bruit 501 sont filtrés, 616, pour être séparés des parties non contaminées de l'enregistrement de son/bruit 501. Le modèle 500 comprend aussi un quatrième module de filtrage, à savoir un module d'approximation 508, qui analyse une quatrième caractéristique acoustique. Le module 508 compare des valeurs de l'approximation, c'est-à-dire une dissonance sensorielle liée à des phénomènes de battements lorsque des paires de signaux acoustiques sinusoïdaux sont proches l'un de l'autre en fréquences, de l'enregistrement de son/bruit 501 avec les valeurs de modèle des valeurs d'approximation présentes dans le modèle 500. Dans l'exemple de forme de réalisation, les pics d'amplitude dans la bande de fréquences prédéterminée sont produits par différentes sources de bruit et, si ces pics d'amplitude sont suffisamment grands et présentent une interférence constructive ou une résonance, ils peuvent avoir une incidence significative sur l'enregistrement de son/bruit 501. En particulier, les battements dissonants peuvent perturber les enregistrements de bruit. Dans l'exemple de forme de réalisation, la bande de fréquences pour l'analyse se situe d'environ 1600 Hz à environ 3200 Hz. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles bandes de fréquences permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle 500 décrits ici. Dans le module 508 est déterminée une relation 612 entre les valeurs calculées pour la quatrième caractéristique acoustique, c'est-à-dire l'approximation d'après l'enregistrement de son/bruit 501 et l'approximation modélisée dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Le modèle 500 contient les valeurs des caractéristiques acoustiques les plus représentatives de bruit non perturbé, c'est-à-dire une première contribution à des mesures de pressions acoustiques d'historique associées aux éoliennes 301 du parc éolien 300. Dans l'exemple de forme de réalisation, une valeur maximale prédéterminée d'approximation inférieure à environ 3,25 est utilisée. De la sorte, n'importe quelles valeurs d'approximation inférieures à environ 3,25 indiquent des segments de bruit perturbés. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles valeurs d'approximation qui permettent le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici. Si la relation, c'est-à-dire la comparaison entre les valeurs d'approximation, indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes a extrêmement contaminé, c'est-à-dire a perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, une première contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des éoliennes 301 est distinguée, 614, de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par des sources autres que des éoliennes. Si on constate que le segment de bruit correspondant est perturbé, le segment de l'enregistrement de bruit est signalé par un indicateur et ne continue pas jusqu'au module suivant (ce point est examiné plus loin). Cependant, si la relation déterminée indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes n'ont pas extrêmement contaminé, c'est-à-dire n'ont pas perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, le segment correspondant de l'enregistrement de bruit est transmis au module suivant (ce point est examiné plus loin). De la sorte, les segments contaminés de l'enregistrement de son/bruit 501 sont filtrés, 616, pour être séparés des parties non contaminées de l'enregistrement de son/bruit 501. Le modèle 500 comprend aussi un cinquième module de filtrage, à savoir un module d'entropie 510 qui analyse une cinquième caractéristique acoustique. Le module 510 compare des valeurs de l'entropie moyenne, c'est-à-dire le caractère aléatoire lié à la fréquence d'amplitude récurrente de valeurs de hauteur sensiblement similaires qui peuvent révéler un bruit mesurable émanant d'une turbine ou d'une source autre qu'une turbine. Ce bruit mesurable peut avoir une incidence significative sur l'enregistrement de son/bruit 501. Dans l'exemple de forme de réalisation, la bande de fréquences pour l'analyse est d'environ 200 Hz à environ 400 Hz. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles bandes de fréquences permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle 500 décrits ici. Dans le module 510 est déterminée, 612, une relation entre les valeurs calculées pour la cinquième caractéristique acoustique, c'est-à-dire l'entropie ; d'après l'enregistrement de bruit et l'entropie modélisée dans le modèle acoustique probabiliste 500 du parc éolien 300. Le modèle 500 contient les valeurs des caractéristiques acoustiques les plus représentatives de bruit non perturbé, à savoir une première contribution à des mesures de pressions acoustiques d'historique associées à des éoliennes 301 du parc éolien 300. Dans l'exemple de forme de réalisation, une valeur d'entropie prédéterminée inférieure à environ 0,56 est utilisée. De la sorte, n'importe quelles valeurs d'entropie inférieures à environ 0,56 indiquent des segments de bruit perturbés. Selon une autre possibilité, on utilise n'importe quelles valeurs d'approximation permettant le fonctionnement du système 400 et du modèle d'arborescence décisionnelle 500 décrits ici. Si la relation, c'est-à-dire la comparaison entre les valeurs d'entropie, indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes a trop contaminé, c'est-à-dire a perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, une première contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des éoliennes 301 est distinguée, 614, de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par des sources autres que des éoliennes. S'il est constaté que le segment de bruit correspondant est perturbé, le segment de l'enregistrement de bruit est signalé par un indicateur et ne sera pas sauvegardé. Cependant, si la relation déterminée indique que la deuxième contribution à l'enregistrement de son/bruit 501 par des sources autres que des éoliennes n'a pas extrêmement contaminé, c'est-à-dire n'a pas perturbé l'enregistrement de son/bruit 501, le segment correspondant de l'enregistrement de bruit est sauvegardé. De la sorte, les segments contaminés de l'enregistrement de son/bruit 501 sont filtrés, 616, pour être séparés des parties non contaminées de l'enregistrement de son/bruit 501. Lorsque les enregistrements perturbés sont signalés par un indicateur, ils sont transmis à une file d'attente 512 d'enregistrements non acceptables. Les enregistrements non perturbés transmis par l'intermédiaire du modèle 500 et non marqués par un indicateur sont envoyés dans une file d'attente 514 d'enregistrements acceptables. Les enregistrements non acceptables de la file d'attente 512 peuvent être totalement rejetés ou peuvent être stockés dans une bibliothèque séparée en vue d'une future analyse. Les enregistrements acceptables présents dans la file d'attente 514 peuvent être ajoutés dans la bibliothèque de mesures de pressions acoustiques d'historique, ou aux enregistrements de son/bruit pour le renforcement de niveaux de bruit acceptables associés à la première contribution aux mesures de pressions acoustiques associées aux éoliennes 301. Dans certaines circonstances, de fortes contaminations du bruit sont présentes et une estimation suffisamment précise du bruit émanant des éoliennes n'est pas possible. La CPU 215 est conçue pour revenir à une méthode de fonctionnement par défaut, ou encore le son à l'emplacement de réception peut être extrapolé d'après l'historique de mesures antérieures. Les mesures antérieures peuvent être assistées par des changements connus des conditions atmosphériques telles que, d'une manière nullement limitative, la vitesse, la direction, le cisaillement et la température du vent. Par ailleurs, des mesures d'émissions de bruit enregistrées peuvent être utilisées comme signaux d'asservissement pour les algorithmes d'optimisation de commande de parc éolien. En outre, une solution intermédiaire consiste en ce que la détection de la fréquence de passage des pales (FPP) pour l'estimation de la vitesse et l'amélioration de la reconnaissance du bruit d'une éolienne est possible, en particulier pour distinguer des perturbations similaires à basse fréquence comme un aéronef très éloigné, d'après des transformées de Fourier rapides (FFT) à complétion par des zéros ou d'après une autocorrélation du signal lui-même, ou de son enveloppe. De la sorte, des anomalies de modulation d'amplitude, affectant la FPP, pourraient aussi être détectables. La distinction de la deuxième contribution aux mesures de pressions acoustiques par des sources autres que des éoliennes comprend l'analyse des mesures de pressions acoustiques totales pour un laps de temps prédéterminé après la production de l'enregistrement du bruit. En ce qui concerne les échelles de temps de l'estimation et les réactions aux changements, les algorithmes présents dans le modèle 500 n'ont pas besoin d'être très rapides, car les réglementations peuvent simplement exiger un respect sur une période plus longue, par exemple de multiples heures. Une durée de tranches de temps, par exemple, d'une manière nullement limitative, de 10 secondes à 60 secondes facilite l'obtention de moyennes à long terme de pressions acoustiques filtrées. De plus, une distinction peut être faite presque en temps réel pour faciliter la commande en temps réel des éoliennes 301 afin de limiter les niveaux de bruit globaux du parc éolien 300. En particulier, les première et deuxième parties des enregistrements de bruit peuvent être distinguées l'une de l'autre de façon que seule la première contribution aux enregistrements de bruit correspondant au bruit émanant d'éoliennes 301 soit conservée et utilisée pour la commande en temps réel des éoliennes 301. Pendant la période d'apprentissage du modèle 500, la vitesse de traitement peut être inférieure à la vitesse de traitement une fois que le modèle 500 a terminé l'apprentissage. Une fois l'apprentissage terminé, la vitesse du modèle 500 est plus élevée car on n'a pas besoin de donner d'historique pour l'apprentissage et les moyens de traitement peuvent être principalement consacrés à l'analyse succédant aux enregistrements de bruit. Dans l'exemple de forme de réalisation, et d'une manière nullement limitative, les étapes 610 et 612 du procédé servent à l'apprentissage du modèle 500 dans le cadre de la phase d'apprentissage habituelle pour les modèles probabilistes. La Figure 9 est un exemple de vue graphique (graphe) 700 d'évaluation de données en fonction de l'asymétrie moyenne (axe y 702) et de la fluctuation moyenne (axe x 704) à l'aide de l'architecture 400 (représentée sur la Figure 5) de système de surveillance et de limitation de bruit de parc éolien avec, installé dans le système 400, un modèle acoustique probabiliste autre que le modèle d'arborescence décisionnelle 500 (représenté sur la Figure 7). De même, la Figure 10 est un exemple de vue graphique (graphe 710) d'évaluations de données de bruit en fonction d'écarts types de flux (axe y 712) et de la fluctuation moyenne (axe x 714) à l'aide de l'architecture 400 (représentée sur la Figure 5) de système de surveillance et de limitation de bruit de parc éolien avec, installé dans le système 400, un modèle acoustique probabiliste autre que le modèle d'arborescence décisionnelle 500 (représenté sur la Figure 7). D'autres formes de réalisation possibles de modèles acoustiques probabilistes comprennent, d'une manière nullement limitative, un réseau neuronal, un modèle de régression vectorielle de support (RVS) ou une combinaison des deux. Au sens de la présente description, les expressions "réseau neuronal artificiel (RNA)" et "réseau neuronal (RN)" sont destinées à désigner n'importe quels programmes à mise en oeuvre informatique et systèmes informatiques modélisant les relations complexes entre les entrées et les sorties ou à trouver des combinaisons dans les données. Par ailleurs, au sens de la description, les RNA et les RN sont des systèmes adaptatifs qui modifient leur structure en fonction d'informations externes ou internes qui circulent dans le réseau pendant une phase d'apprentissage. De plus, au sens de la présente description, les expressions "modèle de régression vectorielle de support (RVS)" et "machine vectorielle de support (MVS)" sont destinées à désigner n'importe quels procédés de classification à mise en oeuvre par ordinateur et à base d'informatique qui construisent des hyperplans dans un espace multidimensionnel pour analyser des données, reconnaître des combinaisons, classer et trier les données à attributs similaires dans un même ensemble de groupes définis, typifier et trier les données à attributs similaires et/ou différents dans d'autres ensembles de groupes définis et développer l'aptitude à prédire cette classification et/ou typification après un "apprentissage" à l'aide de données d'apprentissage. Dans l'exemple de forme de réalisation, l'axe y 702 (représenté sur la Figure 9) pour l'asymétrie moyenne s'étend d'environ 0,5 * 104 à environ 4,5 * 104 par incréments d'environ 0,5 * 104. L'axe y 712 (représenté sur la Figure 10) pour l'écart type de flux ("stdev flux") s'étend d'environ 0,03 à environ 0,27 par incréments d'environ 0,05. L'axe x 704 (représenté sur la Figure 9) et l'axe x 714 (représenté sur la Figure 10) sont sensiblement similaires et s'étendent d'environ 120 à environ 245 par incréments d'environ 20. Dans certaines formes de réalisation, étant donné les valeurs précises recherchées, un facteur d'étalonnage est prévu pour convertir les unités de pression acoustique en pascals. Par ailleurs, dans l'exemple de forme de réalisation, les graphes 700 et 710 définissent une matrice de rectangles qui sont affectés d'un code de couleurs ou d'un code de motifs (comme représenté sur les figures 9 et 10). Les couleurs et les motifs indiquent un ensemble de rectangles de zones non perturbées et perturbées où la différence globale moyenne de pressions acoustiques est déterminée d'après des enregistrements de bruit à l'aide de modèles acoustiques établis du parc éolien 300 (représenté sur la Figure 4) ayant subi un apprentissage pour les modèles de RN et de RVS. En particulier, la Figure 9 comprend une légende 705 de motifs et la Figure 10 comprend une légende 715 de motifs qui présentent l'une et l'autre des motifs représentant une échelle variable entre une moindre perturbation et une plus grande perturbation. Lorsque les A de valeurs de pressions acoustiques sont calculées (estimées), il apparaît que les graphes 700 et 710 présentent une plus petite A de valeurs de pressions acoustiques ("bonnes") (indiquant des enregistrements de bruit non perturbés) et des A de valeurs de pressions acoustiques plus élevées ("mauvaises") (indiquant des enregistrements de bruit perturbés ordinairement non associés au bruit des éoliennes). Les "bonnes" zones sont les zones 706 et 716 respectivement pour les figures 9 et 10, et les "mauvaises" zones sont respectivement 708 et 718. Les "bonnes" zones 706 et 716 représentent les combinaisons de caractéristiques acoustiques qui correspondent à des perturbations relativement faibles par du bruit n'émanant pas d'une éolienne, c'est-à-dire des zones acceptables des enregistrements de son/bruit. De même, les "mauvaises" zones 708 et 718 représentent les combinaisons des caractéristiques acoustiques qui correspondent à des perturbations relativement fortes par du bruit n'émanant pas d'éoliennes, c'est-à-dire des zones non acceptables des enregistrements de son/bruit. L'utilisation de ces procédés facilite la découverte et le signalement de segments de bruit extrêmement contaminés par le bruit ambiant. Par ailleurs, l'utilisation de ces procédés facilite la correction des valeurs de pressions acoustiques mesurées pour les A de valeurs de pressions acoustiques estimées. En outre, l'utilisation de ces procédés facilite l'exécution d'un algorithme de filtrage par tout ou rien pour les signaux acoustiques. De plus, l'utilisation de ces procédés facilite l'emploi d'interrelations complexes de caractéristiques acoustiques pour analyser les enregistrements de bruit. En outre, l'utilisation de ces procédés facilite les estimations statistiques continues de A de valeurs de pressions acoustiques. La Figure 11 est un exemple de vue graphique (graphe 750) de comparaison de différents procédés de détermination d'enregistrements acceptables et d'enregistrements non acceptables à l'aide de l'architecture 400 (représentée sur la Figure 5) de système de surveillance et de limitation de bruit de parc éolien. Le graphe 750 comprend un axe y 752 représentant un pourcentage de segments de bruit acceptés sur le nombre total de segments de bruit enregistrés, s'étendant de 0% à 100% par incréments de 10%. La courbe 750 comprend également un axe x 754 représentant l'ensemble des A de valeurs de pressions acoustiques estimées ou mesurées, s'étendant de 2 dB à 14 dB, par incréments de 2 dB. Le graphe 750 comprend en outre une courbe 756 d'arborescence décisionnelle représentant le pourcentage d'enregistrements acceptés en fonction des A de valeurs de pressions acoustiques déterminées. Le graphe 750 comprend également une courbe de réseau neuronal 758 représentant le pourcentage d'enregistrements acceptés en fonction des A de valeurs de pressions acoustiques déterminées. Le modèle de réseau neuronal est plus efficace pour marquer par un indicateur des segments de bruit enregistrés pour les A de valeurs de pressions acoustiques déterminées à mesure que les valeurs augmentent, signalant des segments de bruit perturbés. La Figure 12 est un exemple de configuration 800 d'une base de données 802 présente dans un dispositif informatique 804, ainsi que d'autres composants informatiques associés, qui peut servir à faire fonctionner le parc éolien 300 (représenté sur la Figure 4) décrit ici. La base de données 802 est couplée à plusieurs composants séparés dans le dispositif informatique 804, lesquels effectuent des tâches spécifiques. Dans l'exemple de forme de réalisation, le dispositif informatique 804 peut être le dispositif informatique 105 (représenté sur la Figure 1) ou la CPU 215 (représentée sur la Figure 2). Le dispositif informatique 804 est configuré pour être en interface avec un opérateur humain 805 du système. Dans l'exemple de forme de réalisation, la base de données 802 contient des données 806 sur des éoliennes, des données 808 sur le système de commande d'éoliennes, des données 810 sur le bruit émanant d'éoliennes et des données 812 sur le bruit n'émanant pas d'éoliennes. Les données 806 sur les éoliennes comprennent des informations telles que des données de configuration, par exemple, et d'une manière nullement limitative, le nombre de pales des éoliennes et la vitesse de rotation. Les données 808 sur le système de commande d'éoliennes comprennent des informations associées à l'architecture du système de commande d'éoliennes 200, notamment, d'une manière nullement limitative, le système de surveillance et de limitation 400 de bruit de parc éolien. Les données 810 de bruit émanant d'éoliennes comprennent les données associées à la première contribution au bruit de parc éolien par la/aux turbine(s) 301 en fonctionnement et les données 812 sur le bruit n'émanant pas d'éoliennes comprennent des données associées à la deuxième contribution au bruit de parc éolien par des sources autres que des turbines, comme décrit ici. Le dispositif informatique 804 comprend la base de données 802, ainsi que des dispositifs de stockage 814 de données. Le dispositif informatique 804 comprend également un composant formant automate 816 d'éoliennes pour exécuter les étapes 602 à 616 du procédé (représentées sur la Figure 8). Le dispositif informatique 804 comprend également un composant formant module 818 de fluctuation moyenne (premier module de filtrage), un composant 820 formant module d'asymétrie (deuxième module de filtrage), un composant formant module 822 d'écart type de flux (troisième module de filtrage), un composant formant module 824 d'approximation (quatrième module de filtrage) et un composant formant module 826 d'entropie (cinquième module de filtrage), tous conçus pour exécuter les étapes 606 à 616 du procédé. Le dispositif informatique 804 comprend en outre un composant de traitement 828 qui contribue à l'exécution d'instructions exécutables par ordinateur associées au système de contrôle et de limitation 400 de bruit de parc éolien, au procédé 600 et à la configuration 800 décrits ici. De plus, on utilise n'importe quelles analyses statistiques de n'importe quelles caractéristiques acoustiques qui permettent le fonctionnement du système 400, du procédé 600 et de la configuration 800 décrits ici notamment, d'une manière nullement limitative, l'aplatissement, le taux de passage par zéro, le cepstre (transformée de Fourier inverse de spectre logarithmique), les coefficients cepstraux de fréquences à échelle de Mel (MFCC) et la luminosité. Le système de commande de parc éolien décrit plus haut permet l'utilisation de caractéristiques acoustiques de pressions acoustiques mesurées d'un parc éolien pour faciliter la distinction entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit émanant d'autres sources. En particulier, les systèmes et les procédés décrits ici utilisent des données d'historique pour construire un modèle probabiliste afin de distinguer le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes. Les données d'historique comprennent des segments d'enregistrements de bruit de diverses durées, qui comprennent les pressions acoustiques enregistrées en fonction du temps. Certains des segments de bruit contiennent des pressions acoustiques qui sont sensiblement surtout du bruit produit par des éoliennes, avec seulement une faible contamination par du bruit ambiant n'émanant pas d'éoliennes, c'est-à-dire que ces segments de bruit sont sensiblement non contaminés ou non perturbés. Selon une autre possibilité, certains des segments de bruit contiendront des pressions acoustiques qui auront un niveau élevé de contamination par du bruit ambiant n'émanant pas d'éoliennes et qui sont par conséquent fortement contaminés ou perturbés. De la sorte, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour contribuer à une meilleure distinction entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes grâce à un modèle probabiliste construit concernant ces changements de caractéristiques de bruit par rapport à la pression acoustique. Ces changements dans les mesures de pressions acoustiques peuvent être des changements du niveau global de bruit et des décalages dans les contributions partielles entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes alors que les variations du niveau global de bruit peuvent être relativement constantes. Par conséquent, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour faciliter la classification des segments de bruit contaminés et non contaminés des pressions acoustiques mesurées. Plus particulièrement, les systèmes et les procédés décrits ici sont conçus pour modéliser des caractéristiques acoustiques associées au parc éolien et pour utiliser le modèle afin de classer en segments de bruit non contaminés et contaminés des enregistrements de son/bruit produits à partir de pressions acoustiques mesurées. De plus, le système de commande de parc éolien décrit ici contribue à améliorer l'asservissement des éoliennes du parc éolien. En particulier, les formes de réalisation décrites ici contribuent à améliorer la commande du mode de fonctionnement à bruit réduit (FBR) à l'aide de déterminations de changements en temps réel, d'un jour à l'autre et d'une saison à l'autre, dans les caractéristiques acoustiques en plus des caractéristiques environnementales habituelles, par exemple la vitesse du vent, la direction du vent et la densité de l'air. De la sorte, les formes de réalisation décrites ici contribuent à améliorer le rendement de production d'électricité et à accroître la production annuelle d'énergie (PAE) en tenant compte de variables liées au temps, telles que des changements dans la configuration des éoliennes, dont des interruptions de fonctionnement d'éoliennes et l'encrassement et l'érosion de pales. De plus, la plus grande distinction entre les pressions acoustiques perturbées et non perturbées contribue à l'utilisation de marges plus étroites par rapport à des paramètres réglementaires, ce qui améliore encore la production d'électricité. Par ailleurs, la production d'électricité par les parcs éoliens est accrue du fait de l'augmentation de la densité de la population d'éoliennes sur des sites à espace restreint. Un exemple d'effet technique des procédés, des systèmes et des dispositifs décrits ici comprend : (a) la correction de pressions acoustiques mesurées dans un parc éolien d'après des corrélations de modèles reposant sur des évaluations probabilistes de contamination de longue durée et de courte durée par du bruit n'émanant pas d'éoliennes ; et/ou (b) l'amélioration de la régulation du mode de fonctionnement à bruit réduit (FBR) par l'intermédiaire de déterminations de changements en temps réel, d'un jour à l'autre et d'une saison à l'autre dans des caractéristiques acoustiques en plus des caractéristiques environnementales habituelles ; et/ou (c) l'amélioration du rendement de production d'électricité et l'augmentation de la production annuelle d'énergie (PAE) par la prise en compte de variables liées au temps telles que les changements de configuration d'éoliennes dont les interruptions de fonctionnement d'éoliennes et la contamination et l'érosion de pales ; et/ou (d) le renforcement de la distinction entre des segments de bruit contaminés et non contaminés, ce qui facilite l'utilisation de marges plus étroites par rapport aux paramètres réglementaires, ce qui améliore encore la production d'électricité ; et/ou (e) l'amélioration de la distinction entre le bruit émanant d'éoliennes et le bruit n'émanant pas d'éoliennes à l'aide d'un modèle probabiliste construit concernant ces modifications de caractéristiques de bruit par rapport à la pression acoustique ; et/ou (f) le classement des pressions acoustiques mesurées en segments de bruit contaminés et non contaminés. Les exemples de formes de réalisation de procédés, de systèmes et de dispositifs pour faire fonctionner des parcs éoliens ne se limitent pas aux formes de réalisation spécifiques décrites ici mais, au contraire, les composants des systèmes et/ou les étapes des procédés peuvent être utilisés de manière indépendante et séparément d'autres composants et/ou étapes décrits ici. Par exemple, les procédés peuvent également être utilisés en combinaison avec d'autres systèmes nécessitant une régulation en temps réel reposant sur des conditions acoustiques ambiantes en temps réel ainsi que des caractéristiques acoustiques d'historique corrélées avec des conditions d'historiques de parc et les procédés correspondants, et ne se limitent pas à une mise en oeuvre uniquement avec les systèmes et les procédés décrits ici. Au contraire, l'exemple de forme de réalisation peut être mis en oeuvre et utilisé en liaison avec un grand nombre d'autres applications, équipements et systèmes qui peuvent bénéficier de cette surveillance et de cette régulation acoustiques. Bien que des aspects spécifiques de diverses formes de réalisation de l'invention puissent être représentés sur certains dessins et non sur d'autres, ce n'est le cas que par commodité. Selon les principes de l'invention, tout détail d'un dessin peut être cité et/ou revendiqué en combinaison avec tout détail de n'importe quel autre dessin. Certaines formes de réalisation impliquent l'utilisation d'un ou de plusieurs dispositifs électroniques ou informatiques. Ces dispositifs comprennent ordinairement un processeur ou un automate tel qu'une unité centrale polyvalente (CPU), un processeur graphique (GPU), un microcontrôleur, un processeur d'ordinateur à jeu d'instructions réduit (RISC), un circuit intégré pour application spécifique (ASIC), un circuit logique programmable (CLP) et/ou tout autre circuit ou processeur apte à exécuter les fonctions décrites ici. Les procédés décrits ici peuvent être codés sous la forme d'instructions exécutables mises en oeuvre dans un support exploitable par ordinateur dont, d'une manière nullement limitative, un dispositif de stockage et/ou un dispositif de mémoire. Ces instructions, lorsqu'elles sont exécutées par un processeur, amènent le processeur à mettre en oeuvre au moins une partie des procédés décrits ici. Les exemples ci-dessus ne sont que des exemples et ne sont donc pas destinés à limiter aucunement la définition ni la signification du terme processeur.20 REVENDICATIONS1. Procédé (600) à mise en oeuvre informatique pour faire fonctionner un parc éolien (300) à l'aide d'un dispositif informatique (105 ; 215 ; 804) dont au moins un processeur (115 ; 816 ; 826) couplé à un dispositif de mémoire (110), le parc éolien comportant au moins une turbine (301) en marche, ledit procédé comportant : l'enregistrement (602) d'une pluralité de mesures de pressions acoustiques du parc éolien, comprenant la production d'un enregistrement de bruit ; le calcul (606) de valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement de bruit ; la détermination (612) d'une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des valeurs de caractéristiques acoustiques modélisées présentes dans un modèle acoustique probabiliste (500) du parc éolien ; et la distinction (614), d'après la relation déterminée, d'une première contribution à l'enregistrement de bruit par la/des éolienne(s) en marche d'avec une deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes. 2. Procédé (600) selon la revendication 1, comportant en outre la production (610) du modèle acoustique probabiliste (500) du parc éolien (300) comportant une première contribution associée à la/aux éolienne(s) (301) en marche et une deuxième contribution associée à des sources autres que des éoliennes. 3. Procédé (600) selon la revendication 1, dans lequel le calcul (606) de valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques comprend l'exécution (608) d'une pluralité d'algorithmes statistiques et non statistiques sur au moins une partie d'un intervalle de fréquences prédéterminé. 4. Procédé (600) selon la revendication 3, comportant en outre la production (604) d'une relation de mesures de pressions acoustiquespar rapport au temps pour la pluralité de mesures de pressions acoustiques. 5. Procédé (600) selon la revendication 4, dans lequel la relation de mesures de pressions acoustiques par rapport au temps comprend des ondes à modulation d'amplitude ayant une composante de fréquence porteuse et une composante d'enveloppe de modulation, l'exécution (608) d'une pluralité d'algorithmes statistiques et non statistiques comprenant l'analyse de la composante de fréquence porteuse et/ou de la composante d'enveloppe de modulation. 6. Procédé (600) selon la revendication 1, dans lequel la distinction (614) d'une première contribution à l'enregistrement de bruit comprend le filtrage (616) de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes d'après l'enregistrement de bruit du parc éolien (300). 7. Procédé (600) selon la revendication 6, dans lequel le filtrage (616) de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit comprend le signalement, par des indicateurs, de parties de l'enregistrement de bruit. 8. Procédé (600) selon la revendication 1, dans lequel la distinction (614) d'une première contribution à l'enregistrement de bruit comprend la distinction de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes pour une pluralité de laps de temps. 9. Procédé (600) selon la revendication 8, dans lequel la distinction de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes comprend l'analyse de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit pendant un laps de temps prédéterminé et après la production de l'enregistrement de bruit. 10. Procédé (600) selon la revendication 8, dans lequel la distinction de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes comprend :le calcul d'apports de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit dans des différences de mesures de pressions acoustiques totales (A de pressions acoustiques) ; et la production d'estimations statistiques des A de pressions acoustiques. 11. Procédé (600) selon la revendication 8, dans lequel la distinction de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes comprend l'utilisation de sources connues de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit afin de réaliser l'apprentissage du modèle acoustique probabiliste (500) du parc éolien (300). 12. Procédé (600) selon la revendication 8, dans lequel la distinction de la deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes comprend l'établissement d'un lien entre des changements dans les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des signatures acoustiques associées à des sources de bruit connues présentes dans le modèle acoustique probabiliste (500) du parc éolien (300). 13. Parc éolien (300) comportant : une pluralité d'éoliennes (301) dont une éolienne en marche ; un microphone (350) disposé tout près dudit parc éolien ; et un dispositif informatique (105 ; 215 ; 804) couplé audit microphone, ledit dispositif informatique comprenant un processeur (115 ; 816 ; 826) et un dispositif de mémoire (110) couplé audit processeur, ledit dispositif informatique étant conçu pour : produire (604) un enregistrement de bruit en enregistrant une pluralité de mesures de pressions acoustiques dudit parc éolien à l'aide dudit microphone ; calculer (606) des valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement de bruit ; déterminer (612), à l'aide du dispositif informatique, une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des valeurs de caractéristiques acoustiques modéliséesprésentes dans un modèle acoustique probabiliste (500) dudit parc éolien ; et distinguer (614), d'après la relation prédéterminée, une première contribution à l'enregistrement de bruit par ladite éolienne en marche d'avec une deuxième contribution à l'enregistrement de bruit par des sources autres que des éoliennes. 14. Parc éolien (300) selon la revendication 13, dans lequel ledit microphone (350) comprend une station microphonique (406) comprenant au moins une partie dudit dispositif informatique (105 ; 215 ; 804). 15. Parc éolien (300) selon la revendication 13, dans lequel ledit microphone (350) comprend une pluralité de microphones disposés dans un périmètre (352) et/ou sur le périmètre et/ou hors du périmètre dudit parc éolien. 16. Parc éolien (300) selon la revendication 13, dans lequel ledit microphone (350) est aligné par rapport à ladite éolienne (301) en marche, ce qui facilite l'analyse du décalage Doppler d'au moins une partie de l'enregistrement de bruit. 17. Parc éolien (300) selon la revendication 13, dans lequel ledit microphone (350) est radioélectrique et est conçu pour des communications dans un seul sens et des communications dans les deux sens. 18. Parc éolien (300) selon la revendication 13, dans lequel ledit dispositif informatique (105 ; 215 ; 804) comprend un poste de surveillance et de limitation de bruit (400) conçu pour réguler le fonctionnement de ladite éolienne (301) en marche au moins partiellement d'après la relation prédéterminée. 19. Parc éolien (300) selon la revendication 13, ledit dispositif informatique (105 ; 215 ; 804) étant en outre conçu pour produire le modèle acoustique probabiliste (500) dudit parc éolien comprenant une première contribution associée à ladite éolienne (301) en marche et une deuxième contribution associée à des sources autres que des éoliennes. 20. Support de stockage unique ou multiple (110 ; 225 ; 814) exploitable(s) par ordinateur dans lequel/lesquels sont stockées des instructions exécutables par ordinateur, les instructions exécutables par ordinateur, lorsqu'elles sont exécutées par au moins un processeur (110 ; 816 ; 826), amenant le/les processeur(s) à : produire (604) un enregistrement de bruit en enregistrant une pluralité de mesures de pressions acoustiques d'un parc éolien (300) ; calculer (606) des valeurs pour une pluralité de caractéristiques acoustiques associées à l'enregistrement de bruit ; déterminer (612) une relation entre les valeurs calculées pour la pluralité de caractéristiques acoustiques et des valeurs de caractéristiques acoustiques modélisées présentes dans un modèle acoustique probabiliste (500) du parc éolien ; et distinguer (614), d'après la relation déterminée, une première contribution à l'enregistrement de bruit provenant d'une éolienne (301) en marche par rapport à une deuxième contribution à l'enregistrement de bruit provenant de sources autres que des éoliennes.20