基于扩展Kalman滤波器的风速建模

发布时间：2018-06-11 11:07

  本文选题：风速建模 + 余弦信号　； 参考：《华北电力大学》2015年硕士论文

【摘要】：风速作为整个风力发电系统的输入和基础,提高其模型的准确性和有效性具有重大意义。根据霍文谱,风速被分为低频风速和高频风速两部分进行模拟。本文主要针对低频部分进行模拟。低频风速可由若干个余弦信号加和来表示。对于单个余弦信号,本文建立直接以其幅值、频率和相位为状态变量的空间方程,通过分析比较实、复扩展卡尔曼滤波器分别对余弦参数的估计效果,将两者结合,提出了实、复扩展卡尔曼滤波相结合的分阶段算法来估计单个余弦信号的参数。进一步地,本文将估计对象推广到两个余弦信号,同样地以扩展卡尔曼滤波算法为手段,进行参数估计。仿真结果显示,根据推广模型所得到的低频风速在一定范围内是有效的。
[Abstract]:Wind speed is the input and foundation of the whole wind power system, and it is of great significance to improve the accuracy and validity of the model. According to Huowen spectrum, wind speed is divided into two parts: low frequency wind speed and high frequency wind speed. This paper focuses on the simulation of the low-frequency part. The low frequency wind speed can be expressed by the sum of several cosine signals. For a single cosine signal, this paper establishes a space equation with its amplitude, frequency and phase as state variables. By analyzing and comparing the effect of the estimation of cosine parameters by complex extended Kalman filter, a real method is proposed. The complex extended Kalman filter is combined with a phased algorithm to estimate the parameters of a single cosine signal. Furthermore, the estimator is extended to two cosine signals, and the extended Kalman filter algorithm is used to estimate the parameters. The simulation results show that the low frequency wind speed obtained by the generalized model is effective in a certain range.
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614

【共引文献】

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本文编号：2004977