卡爾曼濾波器在多元信號融合中的應用研究.pdf

1、隨以風電為代表的可再生能源規(guī)?；⒕W(wǎng)，火電機組調(diào)峰調(diào)頻任務日益艱巨。為快速響應發(fā)電負荷指令變化同時保證機組安全、經(jīng)濟、環(huán)保運行，需要對機組關鍵系統(tǒng)進行更加有效的監(jiān)視和控制。對象關鍵狀態(tài)參數(shù)測不到或測不準一直是困擾狀態(tài)檢測和優(yōu)化控制的難題。事實上，如煤發(fā)熱量、鍋爐效率、熱量信號等許多測量或軟測量信號無法同時滿足準確性和實時性的要求。針對同一信號，采用某種測量方法得到的結果靜態(tài)誤差小但動態(tài)誤差大，而采用另外一種測量方法得到的結果動態(tài)誤差小但

2、靜態(tài)誤差大。
　　卡爾曼濾波器在組合導航中獲得成功應用。GPS定位信號靜態(tài)準確度好但實時性差，慣性定位信號實時性好但靜態(tài)準確度差，卡爾曼濾波器發(fā)揮兩者優(yōu)點，獲得既準又快的綜合定位信號。將這種方法借鑒到多元熱工信號融合領域。
　　以現(xiàn)場入爐煤發(fā)熱量測量為例分析了不同測量方法的特點：實驗室化驗結果靜態(tài)準確度高，但測量結果為離散點且存在滯后；利用鍋爐效率正反平衡分析方法相結合得到的結果，機組穩(wěn)定運行工況下準確度高，但變負荷工況時存

3、在巨大的動態(tài)誤差；制粉系統(tǒng)熱力計算結合煙氣成份分析得到結果也只在穩(wěn)定工況下有效；而基于機組發(fā)電負荷-機前壓力簡化非線性動態(tài)模型構造的結果，能夠較快反映煤發(fā)熱量變化情況但靜態(tài)基準值難以確定。不同的方法在靜態(tài)準確度和實時性上各有特點，在此，研究了兩種煤發(fā)熱量信息融合方法：
　　(1)結合卡爾曼濾波預估-校正實質，利用實驗室化驗法得到的煤發(fā)熱量的數(shù)據(jù)，實時修正基于機組負荷-壓力模型動態(tài)法得到的實時煤發(fā)熱量值。
　　(2)針對動態(tài)法