CN103884862A - 用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，利用数据采集设备采集成对超声波探头的发射信号，包括以下步骤：构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式；计算上述顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式的互相关函数，定义为第一互相关函数；构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，并计算该两个超声波回波信号公式的互相关函数，并定义为第二互相关函数；计算第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数；对相关函数进行峰值检测得到时间差，从而计算出时延估计值。达到了精确估计时延的目的。

Description

用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法

技术领域

本发明涉及新能源发电过程中风资源监测技术领域，具体地，涉及一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法。

背景技术

目前，我国风电进入规模化发展阶段以后所产生的大型新能源基地多数位于“三北地区”（西北、东北、华北），大型新能源基地一般远离负荷中心，其电力需要经过长距离、高电压输送到负荷中心进行消纳。由于风资源的间歇性、随机性和波动性，导致大规模新能源基地的风电发电出力会随之发生较大范围的波动，进一步导致输电网络充电功率的波动，给电网运行安全带来一系列问题。

截至2013年11月，甘肃电网并网风电装机容量已达668万千瓦，约占甘肃电网总装机容量的21%，成为仅次于火电的第二大主力电源。随着风电并网规模的不断提高，风电不确定性和不可控性给电网的安全稳定经济运行带来诸多问题。对风力发电过程中的风资源进行监测，可以更好的预测未来一段时间内风能的变化情况，从而可以更精确的对风电功率进行预测和校正，提高预测精度，促进新能源发电的发展。

风资源进行监测中，当干扰噪声增大或衰减系数k变小时，由于一次互相关函数的峰值位置发生偏移，造成时间延迟，出现误差。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述问题，提出一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，以实现精确估计时延的优点。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，利用数据采集设备采集成对超声波探头的发射信号，包括以下步骤：

步骤1：构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式；

步骤2：计算上述顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式的互相关函数，定义为第一互相关函数；

步骤3：构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，并计算该两个超声波回波信号公式的互相关函数，并定义为第二互相关函数；

步骤4：计算第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数；

步骤5：对上述步骤4中的相关函数进行峰值检测得到时间差，从而计算出时延估计值。

根据本发明的优选实施例，上述步骤1构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式具体如下：

x₁(t)＝k₁s(t-t₁)+n₁(t)

x₂(t)＝k₂s(t-t₂)+n₂(t)

其中s(t)是发射的超声信号，n₁(t)和n₂(t)为高斯白噪声信号，k₁和k₂为衰减因子，t₁和t₂分别为顺风和逆风传输时间。

根据本发明的优选实施例，上述步骤2中第一互相关函数计算具体如下：

$\begin{array}{c}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x}_1\left(t\right)x_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}[k_{1}s(t-t_1)+n_1\left(t\right)][k_{2}s(t-t_2-\mathrm{\τ})+n_2(t-\mathrm{\τ})]\mathrm{d\τ}\\ =k_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)+k_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)+R_{n1n2}\left(\mathrm{\τ}\right)\end{array}.$

根据本发明的优选实施例，上述步骤3构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，其公式具体如下：

x′₁(t)＝x′₂(t)＝s(t-t₀) 0≤t≤T

其中s(t)是发射的超声信号，t₀为超声信号传输时间。

根据本发明的优选实施例，上述步骤3中第二互相关函数为：

$\begin{array}{c}{R^{\′}}_{12}=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x^{\′}}_1\left(t\right){x^{\′}}_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}s(t-t_0)s(t-t_0-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\end{array}.$

根据本发明的优选实施例，上述第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数具体如下：

$\begin{array}{c}R\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)R_{12}^{\′}(t-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ +\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{n1n2}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =k_1{R}_{\mathrm{ssss}}(T+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2\mathrm{ss}}(T+t_1)+k_2{R}_{n1\mathrm{sss}}(T+t_2)+R_{n1n2\mathrm{ss}}\left(T\right)\end{array}.$

本发明的技术方案具有以下有益效果：

本发明的技术方案，在一次相关的技术上，对相关的结果进行二次相关计算，从而减少了误差，达到了精确估计时延的目的。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明实施例所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法的流程图；

图2a为超声波换能器发射信号示意图；

图2b为顺风接收到的回波信号示意图；

图2c为逆风接收到的回波信号示意图；

图3为matlab离散化后计算的回波信号及相关函数示意图；

图4为加入白噪声与信号的信噪比为1：1的情况下相关函数示意图；

图5为不同信噪比情况下互相关函数比较示意图；

图6为发射信号与回波信号示意图；

图7为不同信噪比情况下发射信号的自相关函数与接收信号互相关函数的二次相关结果示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，利用数据采集设备采集成对超声波探头的发射信号，包括以下步骤：

步骤1：构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式；

步骤2：计算上述顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式的互相关函数，定义为第一互相关函数；

步骤3：构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，并计算该两个超声波回波信号公式的互相关函数，并定义为第二互相关函数；

步骤4：计算第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数；

步骤5：对上述步骤4中的相关函数进行峰值检测得到时间差，从而计算出时延估计值。

其中，步骤1构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式具体如下：

x₁(t)＝k₁s(t-t₁)+n₁(t)

x₂(t)＝k₂s(t-t₂)+n₂(t)

其中s(t)是发射的超声信号，n₁(t)和n₂(t)为高斯白噪声信号，k₁和k₂为衰减因子，t₁和t₂分别为顺风和逆风传输时间。

步骤2中第一互相关函数计算具体如下：

$\begin{array}{c}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x}_1\left(t\right)x_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}[k_{1}s(t-t_1)+n_1\left(t\right)][k_{2}s(t-t_2-\mathrm{\τ})+n_2(t-\mathrm{\τ})]\mathrm{d\τ}\\ =k_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)+k_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)+R_{n1n2}\left(\mathrm{\τ}\right)\end{array}.$

步骤3构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，其公式具体如下：

x′₁(t)＝x′₂(t)＝s(t-t₀) 0≤t≤T

其中s(t)是发射的超声信号，t₀为超声信号传输时间。

步骤3中第二互相关函数为：

$\begin{array}{c}{R^{\′}}_{12}=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x^{\′}}_1\left(t\right){x^{\′}}_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}s(t-t_0)s(t-t_0-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\end{array}.$

第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数具体如下：

$\begin{array}{c}R\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)R_{12}^{\′}(t-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ +\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{n1n2}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =k_1{R}_{\mathrm{ssss}}(T+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2\mathrm{ss}}(T+t_1)+k_2{R}_{n1\mathrm{sss}}(T+t_2)+R_{n1n2\mathrm{ss}}\left(T\right)\end{array}.$

当干扰噪声增大或衰减系数k变小时，由于一次互相关函数的峰值位置发生偏移，不正好位于τ₀＝t₂-t₁时刻，因此采用一次互相关进行时延估计时会产生较大误差，此时考虑二次相关时延估计方法。

如图2a所示通过数据采集设备采集到的超声波探头发射信号，以及在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的回波信号如图2b和图2c。图3为利用matlab经过相关运算后的到的两个回波信号互相关运算结果，以及τ₀＝t₂-t₁数字离散后对应的数字量。

在图3中的回波信号位置不变的情况下图4和图5所示为加入不同比例的高斯白噪声后回波信号、回波信号的互相关结果。由图分析发现，此时采用一次相关函数进行估计将产生较大误差。

从图4和图5中可以看出，随着信噪比的不同，导致的两个回波信号相关误差峰值位置明显不同，尤其是在图5中更为明显，两个理想的回波信号在进行FFT变换离散后大约在第420个离散点处达到峰值，但是在信噪比3:1和信噪比2:1的情况下，大约是在第520个离散点的位置达到最大值，因此信噪比的不同将导致检测结果的错误。

下面再分析一下发射信号，图6所示为发射信号和接收信号同时存在的一个波形，从图中可以看出发射信号的波形和接收信号的波形中的波形比较相似，只是在幅度上有所不同。因此可以利用这个先验信息，将接收信号的互相关结果和发射信号的自相关结果做第二次相关运算，就可避免因噪声所导致的互相关函数最大值没有取在实际的时间差值的错误，这就是二次相关估计时延的方法。

超声波测量的风速与单位距离内顺风和逆风传播时的时间差以及顺风、逆风时传播时的时间乘积有关，因此如果能精确的计算出传输时间及时间差，则风速检测系统的测风精度随之提高，相应的测温精度也将提高。首先考虑一维测风情况，考虑顺逆两次发射后接收到的两次超声波回波信号：

x₁(t)＝k₁s(t-t₁)+n₁(t)

x₂(t)＝k₂s(t-t₂)+n₂(t)

其中s(t)是发射的超声信号，n₁(t)和n₂(t)为高斯白噪声信号，k₁和k₂为衰减因子，t₁和t₂分别为顺风和逆风传输时间，对接收到的两个回波信号进行相关运算，可以得到x₁(t)和x₂(t)的互相关函数

$\begin{array}{c}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x}_1\left(t\right)x_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}[k_{1}s(t-t_1)+n_1\left(t\right)][k_{2}s(t-t_2-\mathrm{\τ})+n_2(t-\mathrm{\τ})]\mathrm{d\τ}\\ =k_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)+k_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)+R_{n1n2}\left(\mathrm{\τ}\right)\end{array}.$

无风无噪声时，设接收到的两路信号为：

x'₁(t)＝x'₂(t)＝s(t-t₀) 0≤t≤T

相关运算的结果：

$\begin{array}{c}{R^{\′}}_{12}=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{x^{\′}}_1\left(t\right){x^{\′}}_2(t-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}s(t-t_0)s(t-t_0-\mathrm{\τ})\mathrm{d\τ}\end{array}.$

进行第二次相关将R₁₂与R′₁₂做相关运算得到：

$\begin{array}{c}R\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{12}\left(\mathrm{\τ}\right)R_{12}^{\′}(t-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{k}_2{R}_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}+t_1-t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_1{R}_{\mathrm{sn}2}(\mathrm{\τ}+t_1)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ +\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{k}_2{R}_{n1s}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}+\underset{0}{\overset{T}{\∫}}{R}_{n1n2}(\mathrm{\τ}+t_2)R_{\mathrm{ss}}(\mathrm{\τ}-\mathrm{\ϵ})\mathrm{d\ϵ}\\ =k_1{R}_{\mathrm{ssss}}(T+t_1-t_2)+k_1{R}_{\mathrm{sn}2\mathrm{ss}}(T+t_1)+k_2{R}_{n1\mathrm{sss}}(T+t_2)+R_{n1n2\mathrm{ss}}\left(T\right)\end{array}$

由于发射信号的波形已知，所以发射信号的自相关结果R′₁₂为已知。同时，由于噪声与信号间的相关结果以及噪声的自相关结果即k₁R_sn2ss(T+t₁)，k₂R_n1sss(T+t₂)和R_n1n2ss(T)与发射信号的互相关结果的相似度很小，即尽管在很低的信噪比环境下，可以通过对R(T)进行峰值检测来得到R₁₂与R′₁₂的时间差值。图7所示为加入二次相关运算后测量的结果，当信噪比在3:1和信噪比2:1的情况下，情况明显好转。

从运算结果可以看出，使用一次相关并检测相关函数峰值的方法出现了误差，而使用二次相关的检测结果能够排除噪声的干扰，正确得到时延的估值。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，利用数据采集设备采集成对超声波探头的发射信号，其特征在于，包括以下步骤： 

步骤1：构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式； 

步骤2：计算上述顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式的互相关函数，定义为第一互相关函数； 

步骤3：构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，并计算该两个超声波回波信号公式的互相关函数，并定义为第二互相关函数； 

步骤4：计算第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数； 

步骤5：对上述步骤4中的相关函数进行峰值检测得到时间差，从而计算出时延估计值。 

2.根据权利要求1所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，其特征在于，上述步骤1构建在理想状态下顺风和逆风情况下接收到的超声波回波信号公式具体如下： 

x₁(t)＝k₁s(t-t₁)+n₁(t) 

x₂(t)＝k₂s(t-t₂)+n₂(t) 

其中s(t)是发射的超声信号，n₁(t)和n₂(t)为高斯白噪声信号，k₁和k₂为衰减因子，t₁和t₂分别为顺风和逆风传输时间。 

3.根据权利要求2所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，其特征在于，上述步骤2中第一互相关函数计算具体如下： 

4.根据权利要求2所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，其特征在于，上述步骤3构建在无风无噪音条件下，成对超声波探头中每个超声波探头接收的超声波回波信号公式，其公式具体如下： 

x'₁(t)＝x'₂(t)＝s(t-t₀) 0≤t≤T 

其中s(t)是发射的超声信号，t₀为超声信号传输时间。 

5.根据权利要求2所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，其特征在于，上述步骤3中第二互相关函数为： 

6.根据权利要求5所述的用于风电场超声波风速监测的二次相关时延估计方法，其特征在于，上述第一互相关函数和第二互相关函数的相关函数具体如下： 

Images