[发明专利]基于多种传感器的风电场风速获取方法有效
| 申请号： | 201810142361.8 | 申请日： | 2018-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN108416372B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 何斌;马明;沈润杰;汪宁渤;吕清泉;马彦宏;张健美;路肖肖;王超;张建卜;王腾科;李昆明 | 申请（专利权）人： | 同济大学;甘肃省电力公司风电技术中心;国网甘肃省电力公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多种传感器的风电场风速获取方法，具体步骤为：集合传感器测得的测风塔风速和机头风速，分别通过Kalman滤波器进行卡尔曼滤波数据融合和贝叶斯估计法数据融合，最终俩组融合算法算出的风速大小可以取平均值，得到最终的数据融合之后的风速。本发明公开的方法将卡尔曼和贝叶斯估计数据融合技术应用到风电场中，使测风塔风速与机头风速融合出一个更为精确的风速，提升系统精度，使得出力计算更为准确，提高了整个系统的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多种 传感器 电场 风速 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多种传感器的风电场风速获取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1.对测风塔风速和机头风速进行卡尔曼滤波数据融合；步骤2.对测风塔风速和机头风速进行贝叶斯估计法数据融合；步骤3.对所述步骤1和步骤2中所的的融合数据的风速大小可以取平均值，得到最终的数据融合之后的风速。
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