基于卡尔曼滤波的风电机组传动链扭振控制

发布时间：2021-03-04 10:42

　　以双馈风电机组传动链为研究对象,建立机组传动链的动力学模型,分析传动链扭振原因,在动力学模型的基础上设计基于卡尔曼滤波的传动链扭振控制器,通过海上7.0 MW和陆上1.5 MW双馈风电机组Bladed模型数值仿真的方法,对比带通滤波控制器和卡尔曼滤波控制器的减振效果。结果表明:卡尔曼滤波控制器将低速轴扭角的固有频率自谱密度降为未加扭振控制的4.47%;发电机功率波动不大,不影响功率平均值,对发电量无显著影响。 

【文章来源】：太阳能学报. 2020,41(11)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

带通滤波控制器

卡尔曼滤波是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看做是滤波过程。图7为卡尔曼滤波器的示意图。对于给定的连续状态空间方程：

以海上7.0 MW机组模型为例，设定风速输入平均风速为16 m/s的正常湍流风，利用Bladed仿真结果，对比卡尔曼滤波估计的状态值和实际状态值。仿真结果如图8所示。从图8可看出，卡尔曼滤波估计的低速轴扭角速度在初始阶段由一较大值很快收敛到实际值附近；初始阶段之后，卡尔曼滤波估计的低速轴扭角速度和实际值相近。在100 s仿真结果中，16 m/s湍流风速下剔除前0.5秒数据后，估计值和实际值的相关度由0.7166变为0.9316。由此可见，卡尔曼滤波初始阶段的数据不准确，剔除初始阶段的数据后，估计值和实际值的相关度变高。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3063074