[發明專利]一種風力發電機的槳距子系統的系統參數估計方法

在審

• 申請號: 201811405425.5
• 申請日: 2018-11-23
• 公開（公告）號: CN109544002A
• 公開（公告）日: 2019-03-29
• 發明（設計）人: 王子赟;徐桂香;劉子幸;王艷;紀志成
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;H02J3/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 何金錦

本發明公開了一種風力發電機的槳距子系統的系統參數估計方法，屬于參數估計領域。該方法包括獲取風力發電機的槳距子系統的系統模型，在預定時間范圍內，利用所述系統模型，根據隨機的輸入數據序列得到輸出數據序列，輸入數據是槳距參考距離值，輸出數據是槳距角；根據所述輸入數據序列和所述輸出數據序列構造槳距子系統的信息向量；利用有限數據窗對基于權值橢球的集員估計算法進行處理，利用經過有限數據窗處理后的基于權值橢球的集員估計算法對所述槳距子系統的系統參數進行估計；解決了利用現有的集員估計方法對系統參數估計時精度不高、實時性差的問題，達到了提高參數估計的精度和計算實時性的效果。

技術領域

本發明實施例涉及參數估計領域，特別涉及一種風力發電機的槳距子系統的系統參數估計方法。

背景技術

風力發電機是一種將風能轉化為機械能，再將機械能轉化為電能的電力設備。風力發電機的槳距子系統是風力發電機中控制系統的重要組成部分，用于控制槳葉槳距角變換。對槳距子系統進行精確的參數估計有助于保證風力發電機正常可靠的運行。

在參數估計問題的解決方法中，卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波是最流行的，然而卡爾曼濾波理論是基于系統噪聲滿足一定的分布規律，應用有很大的局限性。為了解決卡爾曼濾波的問題，出現了將不確定噪聲描述為未知但有界的可加性噪聲的集員估計方法，集員估計方法不需要知道噪聲的先驗知識，在實際系統中一般可以保證。

集員估計方法在實現時應用系統模塊、測量輸出數據和噪聲邊界計算得到一個可以近似描述系統真實參數的可行集，即可行參數集，可行參數集內的所有參數都可以作為系統參數估計的可行解。隨著樣本數據的增加，可行參數集逐漸減小，當樣本數據足夠大時，可行參數集會收斂接近系統的真實值。一般情況下，基于幾何形狀比如橢球、多面體、盒子和全對稱多胞體等近似描述可行參數集。由于橢球形狀規則且容易計算，因此集員估計方法大都采用橢球定界算法。然而，在實際的參數估計過程中，數據計算的復雜度仍然很高，實時性能不好。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明實施例提供了一種風力發電機的槳距子系統的系統參數估計方法。該技術方案如下：

第一方面，提供了一種風力發電機的槳距子系統的系統參數估計方法，該方法包括：

獲取風力發電機的槳距子系統的系統模型，系統模型如下：

在預定時間范圍內，利用系統模型，根據隨機的輸入數據序列得到輸出數據序列，輸入數據是槳距參考距離值，輸出數據是槳距角；

根據輸入數據序列和輸出數據序列構造槳距子系統的信息向量；

利用有限數據窗對基于權值橢球的集員估計算法進行處理，利用經過有限數據窗處理后的基于權值橢球的集員估計算法按如下公式對槳距子系統的系統參數進行估計：

其中，θ_k表示估計得到的k時刻的槳距子系統的系統參數向量，k＝1，2，…，N，k和N為整數；Φ_k表示k時刻的槳距子系統的信息向量，y_k表示k時刻的槳距角，P_k表示k時刻橢球的形狀矩陣，L為有限數據窗的長度；y表示槳距角，y_a表示已知的槳速度，u表示槳距參考值，表示槳距角的狀態變量，表示槳速度的狀態變量，ω_n和ζ為已知的系統參數。

可選的，根據輸入數據序列和輸出數據序列構造槳距子系統的信息向量，包括：

獲取槳距子系統的閉環動態系統，進行離散化處理后得到的二階系統如下：