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基于卡尔曼的风力机交互多模型风速估计器( Kalman-based interacting multiple-model wind speed estimator for wind turbines )
WH Lio F Meng
状态估计技术的使用提供了一种根据涡轮的标准测量来推断转子有效风速的方法。为了便于设计和计算，这种估计器通常是基于简化的涡轮模型建立的，这些模型描述了带有刚性叶片的涡轮。大的模型失配，特别是功率系数的失配，会导致估计性能的下降。因此，为了有效地降低估计器模型中参数不确定性的不利影响，本文基于交互多模型自适应估计的概念，开发了一种风速估计器。该估计器由一组扩展的Kalman滤波器组成，每个滤波器模型基于不同的功率系数映射来匹配运行的汽轮机参数。随后，该算法根据每个滤波器的统计特性组合它们提供的风速估计值。此外，所提出的估计器不仅可以推断转子有效风速，而且还可以推断不确定的系统参数，即功率系数。仿真结果表明，与标准Kalman滤波方法相比，本文提出的估计方法在转子有效风速和功率系数估计方面取得了较好的改进。
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