CN104184464A - 一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法，包括下述步骤：获得三相交流电压的离散瞬时值；将离散瞬时值进行Clark变换，得到两相α-β静止坐标系下的电压空间矢量；根据最近3次电压空间矢量获得相邻两次采样的电角度差；根据电角度差和最近3次电压空间矢量获得正序分量的识别相位和负序分量的识别相位；对正序分量的识别相位和负序分量的识别相位分别进行锁相处理，获得正、负序分量的锁相相位；获得正序分量的锁相相位与识别相位之间的第一误差，以及负序分量的锁相相位与识别相位之间的第二误差；并当第一误差或第二误差大于阈值θ₀的k倍时；对正、负序分量的锁相相位进行动态补偿；最终得到动态锁相相位。本发明可以在不对称暂态故障发生后略大于3个采样周期的时间(1ms)内重新同步锁相；具备优异的实时性和一定的采样噪声适应性。

Description

一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法

技术领域

本发明属于电气控制领域，更具体地，涉及一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法。

背景技术

并网型发电设备的控制策略常基于锁相环技术。在矢量定向类控制策略中，坐标系定向是控制策略实施的基础，动态响应和精度直接影响到控制效果。根据并网导则，风力发电系统、光伏逆变系统等并网装置需要具备电压不对称故障暂态故障穿越的能力。在电网发生暂态故障和清除故障时即电网电压跌落和恢复的瞬间，电网电压的正负序分量发生突变，这就要求控制系统的同步锁相环节具有迅速的动态响应，能在电网电压突变后迅速重新锁定其正负序分量。

在不对称暂态故障工况下穿越对正负序分别锁相涉及两个步骤，即首先需要对电网电压中的正负序分量进行识别，然后利用锁相环对识别结果进行跟踪锁定。目前常见的不对称工况锁相技术如下：

(1)正负序识别基于带阻或带通滤波器的方法。其典型方法是在正负序识别环节，通过坐标变换，使电网电压的正序/负序分量成为直流或近似直流量，然后用低通滤波器或用陷波器滤除二倍频分量，得到较为纯净的正序/负序分量。该类方法对滤波器参数敏感；频率适应性差，易受电网或系统频率偏移的影响；会带来相移，不易补偿；滤波器还会引起较大的延时，取决于滤波器的带宽，通常情况下很难在10ms内得到稳定结果，在不平衡故障工况下无法满足实时性的要求。

(2)正负序识别基于正弦波移相的方法。其典型方法有四分之一周波延迟法。该检测方法的延时大，约需5ms才能得到识别结果，不能满足高实时性的要求。

(3)正负序识别基于构造旋转矢量的方法。该类方法特点是正负序识别环节是根据若干组采样数据进行时域的瞬时分解，直接推算出正负序含量，全过程无滤波环节参与，因而可实现实时分解。在中国发明专利(申请号为200910024853.8)申请文件中公开了一种方法，可根据2个采样点的数据和上一采样周期的正负序相位检测结果推算出正负序含量，本质上也属于该类方法。该法实时性好，但由于依据的采样点数仅为2个，对谐波和噪声极为敏感，识别结果波动剧烈，在工业场合应用较为困难。

(4)锁相基于传统微调式锁相环的方法。该方法的特点是不论锁相坐标系和参考坐标系的角度误差的大小，始终不改变调节结构，锁相坐标系渐近地逼近参考坐标系。该方法能获得较好的稳态性能，但动态响应较慢。在电网发生暂态故障电网电压的相位发生突变时重新达到同步状态需要较长的时间(20ms以上)。

锁相环对含有正负序分量的信号实现同步所需的时间为两步骤所需时间之和，即正负序识别所需时间与对识别结果分别进行锁相本身所需时间之和。由此可见，上述方法或是正负序识别的实时性不足，或由于锁相环的动态响应速度限制，会导致暂态工况下锁相环将花费较长的时间才能重新同步正负序分量；或由于正负序识别方法对谐波和噪声过于敏感导致锁相环结果剧烈波动，不能获得稳定结果。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法，使之在三相不对称工况下亦可快速锁相，为暂态控制的准确实施提供基础，同时具有一定的抗干扰性。

本发明提供了一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法，包括下述步骤：

(1)对三相交流电压瞬时值S_a(t)、S_b(t)、S_c(t)进行间隔时间为Δt的连续均匀采样，得到三相交流电压的离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)；

(2)将每一次采样得到的三相交流电压的离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)进行Clark变换，得到两相α-β静止坐标系下的电压空间矢量S_α(n)、S_β(n)；

其中 $\left[\begin{array}{c}{S}_{\mathrm{\α}}\left(n\right)\\ S_{\mathrm{\β}}\left(n\right)\end{array}\right]=C_{\mathrm{clark}}\left[\begin{array}{ccc}1& -1/2& -1/2\\ 0& \sqrt{3}/2& -\sqrt{3}/2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_a\left(n\right)\\ S_b\left(n\right)\\ S_c\left(n\right)\end{array}\right];$ C_Clark为Clark变换常数；

(3)保存最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)，i＝n，n-1，n-2；n为大于等于3的整数；i为采样次数的序号；

(4)根据最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)获得相邻两次采样的电角度差Δθ；

(5)根据所述电角度差Δθ和最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)获得正序分量的识别相位θ_ide+(n)和负序分量的识别相位θ_ide-(n)；

(6)对所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)和所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)分别进行锁相处理，获得正、负序分量的锁相相位θ_pll+(n)、θ_pll-(n)；

(7)获得正序分量的锁相相位θ_pll+(n)与识别相位θ_ide+(n)之间的第一误差，以及负序分量的锁相相位θ_pll-(n)与负序分量识别相位θ_ide-(n)之间的第二误差；根据两误差的大小判断是否满足补偿条件，如满足则在所述正、负序分量的锁相相位θ_pll+(n)、θ_pll-(n)基础上附加动态误差补偿量，获得正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)和负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)。

其中，步骤(4)中所述电角度差Δθ根据公式获得。

其中，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式获得。

其中，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式 $\cos \left(\mathrm{\Δ\θ}\right)=\frac{1}{2}(\frac{S_{\mathrm{\α}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\α}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\α}}(n-1)}+\frac{S_{\mathrm{\β}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\β}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\β}}(n-1)})$ 获得。

其中，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式 $\cos \left(\mathrm{\Δ\θ}\right)=\sqrt{\frac{{\left(\frac{S_{\mathrm{\α}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\α}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\α}}(n-1)}\right)}^2+{\left(\frac{S_{\mathrm{\β}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\β}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\β}}(n-1)}\right)}^2}{2}}$ 获得。

其中，步骤(5)中正序分量的识别相位负序分量的识别相位 ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ide}-}\left(n\right)=\arctan \frac{C}{D};$ 其中， $A=(-\frac{S_{\mathrm{\α}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\α}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\Δ\θ}}+S_{\mathrm{\β}}(n-1))/2;$ $B=(\frac{S_{\mathrm{\β}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\β}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\Δ\θ}}+S_{\mathrm{\β}}(n-1))/2;C=(\frac{S_{\mathrm{\α}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\α}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\Δ\θ}}+S_{\mathrm{\β}}(n-1))/2;$ $D=(\frac{S_{\mathrm{\β}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\β}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\Δ\θ}}-S_{\mathrm{\β}}(n-1))/2.$

其中，步骤(7)中，阈值θ₀是由采样速率确定的，若采样速率为5kHz，则 ${\mathrm{\θ}}_0=\frac{1}{5\mathrm{kHz}}*50\mathrm{Hz}*2\mathrm{\π}=0.02\mathrm{\π}.$

其中，步骤(7)中，补偿实施的条件为：对于取定的实数k>1(一般取2即可)，所述第一误差或第二误差大于阈值θ₀的k倍。

其中，步骤(7)中，补偿条件成立时补偿实施的方式是：取定实数0<λ≤1作为补偿系数，将所述第一误差乘以λ与正序分量的锁相相位θ_pll+(n)相加得到正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)，所述第二误差乘以λ与负序分量的锁相相位θ_pll-(n)相加得到负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)，使θ′_pll+(n)迅速趋近所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)，θ′_pll-(n)迅速趋近所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)。

其中，步骤(7)中，为获得较为迅速的动态锁相结果可取补偿系数λ＝1；在谐波含量较高时，为获得较为平缓的结果可适当减小λ。

其中，步骤(7)中，若补偿条件不成立，则令θ′_pll+(n)直接等于θ_pll+(n)，θ′_pll-(n)直接等于θ_pll-(n)。

若采样频率为5Khz(采样周期为0.2ms)，本发明可以实现在不对称暂态故障发生以后1ms内获得较为稳定的锁相结果，具备优异的实时性；在三相不对称工况下亦可快速锁相，为暂态控制的准确实施提供基础，同时具有一定的抗干扰性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于正负序快速识别的动态锁相方法效果示意图(无噪声)；其中(a)为无噪声的三相电网电压，在0.25s时发生不对称故障；(b)为得到的正负序快速识别相位；(c)为得到的动态锁相相位；

图1是本发明实施例提供的基于正负序快速识别的动态锁相方法效果示意图(含噪声)；其中(a)为含噪声的三相电网电压，在0.25s时发生不对称故障；(b)为得到的正负序快速识别相位；(c)为得到的动态锁相相位；

图3是本发明实施例提供的基于正负序快速识别的动态锁相同步方法的原理图；

图4是本发明实施例提供的基于正负序快速识别的动态锁相同步方法实施的程序流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

鉴于含正负序分量的信号进行锁相需要经过正负序识别和对识别结果进行锁相两个步骤，所需时间为两步骤之和，本发明实施例提出了一种结合了正负序电量实时检测方法和锁相同步误差动态补偿的动态锁相方法。

本发明实施例提供的基于正负序快速识别的动态锁相同步方法可以在具备数据采集和处理功能的数字平台上实现，包括但不限于基于单片机、DSP等数字芯片的平台。如图3所示，其主要功能模块包括电压A/D采样模块、坐标变换模块、记忆模块、电网频率计算模块(可选)、正负序分量计算模块、锁相模块、锁相同步误差条件补偿模块。本发明实施例提供的动态锁相同步方法按照如下步骤实现：

(1)A/D采样模块用于对三相交流电压瞬时值进行连续均匀采样。

(2)坐标变换模块用于将每一次采样所得到的三相电压瞬时值进行Clark变换，将其变换到定子两相静止坐标系下得到电压的α-β矢量。

(3)记忆模块用于保存电压的最近3次矢量。

(4)电网频率计算模块(可选)用于从记忆模块中获得电量最近3次矢量，据此算得相邻两次采样的电相位差(以三角函数表示)，该相位差表征了当前电网频率；若电网频率已测出，该模块也可省去，改用已知电网频率代替。

(5)正负序分量计算模块用于结合第3步算出的或已知的相邻两次采样的电角度差，从记忆模块中获得电量的最近3次矢量，计算出正负序分量的幅值和相位。

(6)锁相模块用于分别对正序和负序分量进行独立锁相。

(7)锁相误差条件补偿模块用于判断正序/负序锁相同步误差大小，电网电压发生暂态故障其相位发生突变会导致锁相误差超过稳态时的阈值，此时对正序/负序锁相环坐标系进行补偿，令锁相环迅速进入新的稳态。

按照本发明的动态锁相方法，可以实现在不对称暂态故障发生以后略大于3个采样周期的时间内重新同步锁相。若采样频率为5Khz，重新同步所需时间不超过1ms，具备优异的实时性。因此，该方法特别适合于暂态控制至关重要的场合。例如风机和光伏逆变器的低电压暂态穿越技术，一旦发生电压不对称故障，则故障后1ms内锁相环坐标系即可重新进入同步工作状态，为准确实施故障穿越控制策略提供依据。

图3是基于正负序快速识别的动态锁相方法的原理图。从图可见其功能模块主要包括A/D采样模块、坐标变换模块、记忆模块、电网频率计算模块(可选)、正负序分量计算模块、正/负序锁相模块、正/负序锁相误差条件补偿模块。这些功能模块在兼具数据采集和运算功能的平台上实现，用于实现运算功能的芯片包括但不限于DSP、单片机/微控制器(MCU)、ARM处理器等。

图4示出了本发明实施例提出的基于正负序快速识别的动态锁相同步方法的实施流程，具体包括如下步骤：

(1)A/D采样模块对三相交流电压瞬时值S_a(t)、S_b(t)、S_c(t)进行间隔时间为Δt的连续均匀采样得到离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)。若采样频率为5KHz，则Δt为200ms。

(2)坐标变换模块将每一次采样所得到的三相电量离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)进行Clark变换，将其变换到两相α-β静止坐标系下得到电压空间矢量S_α(n)、S_β(n)： $\left[\begin{array}{c}{S}_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)\\ S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)\end{array}\right]=C_{\mathrm{clark}}\left[\begin{array}{ccc}1& -1/2& -1/2\\ 0& \sqrt{3}/2& -\sqrt{3}/2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_a\left(n\right)\\ S_b\left(n\right)\\ S_c\left(n\right)\end{array}\right]---\left(1\right);$ 其中C_Clark为Clark变换常数。

(3)记忆模块保存最近3个电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)，i＝n，n-1，n-2。

(4)基波频率计算模块从记忆模块中获得最近3次电压矢量S_α(i)、S_β(i)，i＝n，n-1，n-2，据此算得相邻两次采样的电角度差Δθ(以三角函数表示)：

$\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-1)}---\left(2\right)$

或

$\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1)}---\left(3\right)$

或是两式的平均数。在一个实施例中可以是算术平均数：

cos(Δθ)＝(X+Y)/2    (4)

另一个实施例中可以是平方平均数：

$\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\sqrt{\frac{X^2+Y^2}{2}}---\left(5\right)$

或是多种平均数的组合。该角度差直接由基波的当前角频率ω和已知的采样时间间隔Δt决定；若角频率已测出，该模块也可直接用已知角频率来代替。在以上基础上，据此算出另一个三角函数：

$\sin \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\sqrt{1-{\cos }^2\left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)}---\left(6\right)$

(5)正负序分量识别模块结合第4步算出的或已知的相邻两次采样的电角度差Δθ，利用最近3次的S_α(i)、S_β(i)，i＝n，n-1，n-2，计算出正序分量(S_α+(n)，S_β+(n))的识别相位θ_ide+(n)和负序分量(S_α-(n)，S_β-(n))的识别相位θ_ide-(n)(以三角函数表示)，步骤如下：

定义并计算

$\left\{\begin{array}{c}A=(-\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2\\ B=(\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2\\ C=(\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2\\ D=(\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2\end{array}\right.---\left(7\right)$

则正序分量相位角θ_ide+(n)下式确定：

${\mathrm{\&theta;}}_{\mathrm{ide}+}\left(n\right)=\arctan \frac{A}{B}---\left(8\right)$

同时负序分量相位角θ_ide-(n)由下式确定：

${\mathrm{\&theta;}}_{\mathrm{ide}-}\left(n\right)=\arctan \frac{C}{D}---\left(9\right)$

由于本识别模块没有用滤波器对信号进行滤波处理，没有引入滤波器的延迟，故实时性非常高，仅需要占用3个采样周期的时间即可得到识别结果。以5KHz的采样频率为例，只需要约0.6ms就可以完成识别。相比采用了滤波器的其他识别技术所需的5-20ms，优势非常明显。相对于中国发明专利说明书CN200910024853.8中公开的方法(2个采样点)，其优势在于用于计算的采样点数更多(3个)，虽然小幅增加了时延(0.2ms)，但几乎不影响识别速度，而抗干扰性能大幅上升。

(6)正序/负序锁相模块对正序和负序分量的识别结果(相位角)分别用基于PI的锁相环进行锁相，得到正负序分量的锁相相位θ_pll+(n)、θ_pll-(n)。

(7)正序/负序锁相误差条件补偿模块获得正序分量的锁相相位θ_pll+(n)与识别相位θ_ide+(n)之间的第一误差，以及负序分量的锁相相位θ_pll-(n)与负序分量识别相位θ_ide-(n)之间的第二误差，并当两误差之一大于阈值θ₀的k倍时将θ_pll+(n)、θ_pll-(n)分别附加动态补偿量得到正序动态锁相相位θ’_pll+(n)和负序动态锁相相位θ’_pll+(n)。

在正常工况运行时，即使计及轻微扰动的影响，第一误差和第二误差均不会超过某一阈值θ₀。当电网发生暂态故障时，该误差将迅速显著增大，故将第一误差或所述第二误差大于阈值θ₀的k倍作为补偿实施的条件。其实施方式为：若实施条件成立，取定实数0<λ≤1作为补偿系数，将所述第一误差乘以λ加到正序分量的锁相相位θ_pll+(n)得到正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)，所述第二误差乘以λ加到负序分量的锁相相位θ_pll-(n)得到负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)，使得正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)快速趋近所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)，负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)快速趋近所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)。

在本发明实施例中，阈值θ₀由采样速率确定；其中，若采样速率为5kHz，则 ${\mathrm{\&theta;}}_0=\frac{1}{5\mathrm{kHz}}*50\mathrm{Hz}*2\mathrm{\&pi;}=0.02\mathrm{\&pi;}.$

在本发明实施例中，k>1。为获得更高的故障时刻检测灵敏度可适当减小k；为避免误判、增强谐波和噪声干扰下的可靠性可适当增大k。

在本发明实施例中，0<λ≤1。为获得最迅速的动态锁相结果可取补偿系数λ＝1；在谐波含量较高时，为获得较为平缓的结果可适当减小λ。

基于正负序快速识别的动态锁相过程至此结束。

为了更进一步的说明本发明实施例提供的动态锁相同步方法，现以一个模拟电压信号为例，演示算法的有效性。

如图1所示，模拟三相电压在0.25s处发生故障，其幅值和相位相应发生突变。采样信号5Khz，故θ₀＝0.02π。先测试信号中谐波含量为0的情况。演示中取k＝2。可看出从故障发生到正负序的相位被完全重新锁定只经过了不到1ms的时间，具有非常好的实时性。故障前因负序幅值为0，算法中令其相位恒为0。

图1(b)示出了锁相的第一步骤正负序识别的时效，可看出在不到1ms的时间里就完成了正负序识别得到识别相位。故加上第二步骤动态锁相极小的延时，亦能保证图1(c)在不到1ms的时间得到动态锁相相位，完成正负序的锁相同步。这充分说明本方法的实时性非常优越。

在上述测试信号中加入含量为1％的随机噪声，再运用本发明提出的动态锁相方法进行测试，得到结果如图2所示。演示中取k＝2，λ＝0.5。

从图2(b)可知，信号加入噪声以后，锁相的第一步骤正负序识别的时效没有变化；加上第二步骤动态锁相极小的延时，亦能保证图2(c)在1ms时间内得到动态锁相相位，完成正负序的锁相同步。同时可看到，正负序识别相位有一些波动，但不太剧烈，尚在合理范围之内，说明本发明提出的正负序识别模块具有一定的抗扰动能力。在经过动态锁相模块处理之后，相位波动已得到平抑，且仍保持了优异的实时性能。

综上所述，本发明提出的基于正负序快速识别技术的动态锁相方法不仅实时性能极其优异，而且具备一定抗干扰性能，在电气装备的暂态控制中具有相当的应用价值。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于正负序快速识别的动态锁相同步方法，其特征在于，包括下述步骤：

(1)对三相交流电压瞬时值S_a(t)、S_b(t)、S_c(t)进行间隔时间为Δt的连续均匀采样，得到三相交流电压的离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)；

(2)将每一次采样得到的三相交流电压的离散瞬时值S_a(n)、S_b(n)、S_c(n)进行Clark变换，得到两相α-β静止坐标系下的电压空间矢量S_a(n)、S_β(n)；

其中 $\left[\begin{array}{c}{S}_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)\\ S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)\end{array}\right]=C_{\mathrm{clark}}\left[\begin{array}{ccc}1& -1/2& -1/2\\ 0& \sqrt{3}/2& -\sqrt{3}/2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{S}_a\left(n\right)\\ S_b\left(n\right)\\ S_c\left(n\right)\end{array}\right];$ C_Clark为Clark变换常数；

(3)保存最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)，i＝n，n-1，n-2；n为大于等于3的整数；i为采样次数的序号；

(4)根据最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)获得相邻两次采样的电角度差Δθ；

(5)根据所述电角度差Δθ和最近3次电压空间矢量S_α(i)、S_β(i)获得正序分量的识别相位θ_ide+(n)和负序分量的识别相位θ_ide-(n)；

(6)对所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)和所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)分别进行锁相处理，获得正、负序分量的锁相相位θ_pll+(n)、θ_pll-(n)；

(7)获得正序分量的锁相相位θ_pll+(n)与识别相位θ_ide+(n)之间的第一误差，以及负序分量的锁相相位θ_pll-(n)与负序分量识别相位θ_ide-(n)之间的第二误差；

并当所述第一误差或所述第二误差大于阈值θ₀的k倍时；在所述正、负序分量的锁相相位θ_pll+(n)、θ_pll-(n)基础上附加动态补偿量，使得到的正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)迅速跟随所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)，负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)迅速跟随所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)；k为大于1的实数。

2.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(4)中所述电角度差Δθ根据公式获得。

3.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式 $\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1)}$ 获得。

4.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式 $\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\frac{1}{2}(\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-1)}+\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1)})$ 获得。

5.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(4)中电角度差Δθ根据公式 $\cos \left(\mathrm{\&Delta;\&theta;}\right)=\sqrt{\frac{{\left(\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-1)}\right)}^2+{\left(\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1)}\right)}^2}{2}}$ 获得。

6.如权利要求2-5任一项所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(5)中正序分量的识别相位负序分量的识别相位 ${\mathrm{\&theta;}}_{\mathrm{ide}-}\left(n\right)=\arctan \frac{C}{D};$ 其中， $A=(-\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2;$ $B=(\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2;C=(\frac{S_{\mathrm{\&alpha;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&alpha;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}+S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2;$ $D=(\frac{S_{\mathrm{\&beta;}}\left(n\right)-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-2)}{2\sin \mathrm{\&Delta;\&theta;}}-S_{\mathrm{\&beta;}}(n-1))/2.$

7.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(7)中，所述阈值θ₀由采样速率确定。

8.如权利要求1所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(7)中，通过动态补偿使得暂态故障发生后所述正序分量的动态锁相相位θ′_pll+(n)迅速趋近所述正序分量的识别相位θ_ide+(n)，同时使得负序分量的动态锁相相位θ′_pll-(n)迅速趋近所述负序分量的识别相位θ_ide-(n)。

9.如权利要求8所述的动态锁相同步方法，其特征在于，步骤(7)中，当所述第一误差或所述第二误差大于阈值θ₀的k倍时；将第一误差乘以λ后与θ_pll+(n)相加得到θ′_pll+(n)，将第二误差乘以λ后与θ_pll-(n)相加得到θ′_pll-(n)；λ为实数，0<λ≤1。