CN104834339A - 一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法 - Google Patents

Abstract

一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法。其包括对分布式电网中逆变器端口电压进行实时采样，采样频率固定为600Hz；将电压采样值实时输入至逆变器中，然后进行迭代运算，并修正频率估计值；将频率估计值实时地发送到逆变器保护回路，参与逻辑判断，当检测到系统电压频率偏离正常范围且达到一定的延时后，逆变器保护动作出口，将分布式电源与主电网系统隔离。本发明效果：相比于传统的基于傅立叶原理的测频技术，本方法从原理上解决了频率跟踪的时滞问题，跟踪实时性更强，收敛迅速、稳定，能够可靠满足逆变器保护的时限要求。采用固定频率采样，且采样频率的选择对于计算精度影响不大，因此一定程度上节省了算法的计算量。

Description

一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法

技术领域

本发明属于电力系统继电保护技术领域，特别是涉及一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法。

背景技术

近年来，随着新能源技术的不断进步和发展，诸如光伏、风机、蓄电池等分布式电源广泛地接入电网系统，形成了大量具有高渗透率、功率双向流动的配电网络。有源配电网的功率是双向流动的，改变了传统意义上的潮流和故障特性，给电网的运行与维护提出了许多新的挑战。目前，针对具有大规模分布式电源接入的配电网，广泛采用的是逆变器保护与传统线路保护相配合的保护方式。

根据国标《并网光伏发电专用逆变器技术要求和试验方法》中规定，逆变器所设置的保护功能应该包括电网故障保护、防孤岛效应保护、防逆流保护、极性反接保护和过载保护等。其中，电网故障保护包括过欠电压保护、过欠频率保护、防孤岛保护、恢复并网保护以及过流保护等。逆变器的每一种保护在动作时限上都有严格的规定，比如当电网电压频率的正负偏差超过0.5Hz时，逆变器应该在0.2s内停止向电网供电，同时发出警告信号。因此，能够快速地跟踪测量系统电压频率将是决定逆变器保护动作速度的关键因素。

目前，在电力系统测频领域比较常用又容易实现的算法包括周期法及其改进算法、解析法、最小二乘算法、傅里叶算法、卡尔曼滤波算法等。其中，傅里叶滤波算法由于具有出色的滤波性能以及良好的精度和稳定度，在电力系统测频领域得到了最为广泛的应用。

相比于傅里叶算法，卡尔曼滤波算法具有更快的收敛速度和更好的精度，但计算量比较大。但是，随着计算机技术以及数字信号处理技术的发展，卡尔曼滤波算法无疑将会在电力系统频率测量领域得到越来越广泛的应用。但目前尙缺少这样的方法。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法。

为了达到上述目的，本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法包括按顺序执行的下列步骤：

步骤1)对分布式电网中逆变器端口电压进行实时采样，采样频率固定为600Hz；

步骤2)将上述电压采样值实时输入至逆变器中，然后进行迭代运算，并修正频率估计值；

步骤3)将上一步骤得到的频率估计值实时地发送到逆变器保护回路，参与逻辑判断，当检测到系统电压频率偏离正常范围且达到一定的延时后，逆变器保护动作出口，将分布式电源与主电网系统隔离。

在步骤2)中，所述的迭代运算过程如下：

步骤2.1)建立计算模型：基于离散卡尔曼滤波原理，结合系统电压方程进行建模；

步骤2.2)确定电压状态初始值；确定迭代运算所需要的电压初始幅值和初始相位角；

步骤2.3)迭代运算：首先，根据电压初始幅值和初始相位角，结合系统电压方程，对下一时刻的电压状态值以及方差矩阵进行预测；然后，结合系统观测方程，计算滤波增益，并对方差矩阵进行迭代更新；最后，根据实测的系统电压值，对预测的参数进行修正，并得出修正后的电压状态值。

在步骤2.1)中，所述的系统电压方程具体如下：

$\begin{array}{c}y\left(t\right)=A\cos ({\mathrm{\ω}}_{0}t+\mathrm{\θ})=A\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\cos \mathrm{\θ}-A\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\sin \mathrm{\θ}\\ =[\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)-\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)]\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(t\right)\\ X_2\left(t\right)\end{array}\right]\end{array}$

式中，y(t)为系统电压瞬时值， $\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(t\right)\\ X_2\left(t\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}A\cos \mathrm{\θ}\\ A\sin \mathrm{\θ}\end{array}\right]$ 为系统电压的两个状态变量，A为电压幅值，θ为电压相位角，ω₀为系统电压角频率，t为时间；

假设采样间隔为T_s，将上式离散化后为：

$Y\left(k\right)=[\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}k{T}_s\right)-\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}k{T}_s\right)]\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(k\right)\\ X_2\left(k\right)\end{array}\right]$

式中，k为迭代次数。

在步骤2.2)中，所述电压状态初始值的确定方法为：经大量仿真验证，电压状态初始值设置为：

A＝1，

θ＝0，

$P_0=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right],$

Q_k＝0，

$R_k=R_0\·e^{-\frac{k}{6}},$ R₀＝0.01

其中，P₀为估计误差的协方差矩阵初始值，Q_k为状态转移过程中的白噪声干扰协方差矩阵初始值，R₀为测量噪声干扰协方差矩阵初始值，k为迭代次数。

在步骤2.3)中，所述的迭代运算的具体过程如下：

将步骤2.2)所确定的电压状态初始值代入到步骤2.1)所建立的计算模型中进行递推计算，具体递推过程如下：

6)状态预测估计：

${\hat{X}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{X}_k$

其中， $F_{k|k-1}=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

7)方差预测：

${\hat{P}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{P}_{k-1}{F}_{k|k-1}^T+Q_k$

其中，为k时刻的方差矩阵预测值；

8)滤波增益：

$K_k={\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T{(H_k{\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T+R_k)}^{-1}$

其中，H_k＝[cos(ω₀kT_s)-sin(ω₀kT_s)]

9)方差迭代：

$P_k=(1-K_k{H}_k){\hat{P}}_{k|k-1}$

其中，P_k为k时刻的方差矩阵修正值；

10)状态更新：

$X_k={\hat{X}}_{k|k-1}+K_k(Y_k-H_k{\hat{X}}_{k|k-1})$

由状态变量可求得基波电压的幅值和相位角：

$A=\sqrt{X{\left(k\right)}^T\×X\left(k\right)}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left(\frac{X_2\left(k\right)}{X_1\left(k\right)}\right)$

在每次迭代过程中，系统电压角频率值ω₀为设定值，当系统频率与参考频率出现偏差时，计算结果就会出现误差；因此，需要通过比较每次迭代后的相位角θ来修正ω₀；系统电压角频率修正公式为：

$\mathrm{\ω}\left(k\right)=\mathrm{\ω}(k-1)+\frac{\mathrm{\Δ\θ}}{T_s}$

式中，△θ为迭代过程中相邻采样点所出现的电压相角差。

本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法的效果：

相比于传统的基于傅立叶原理的测频技术，本方法从原理上解决了频率跟踪的时滞问题，跟踪实时性更强，收敛迅速、稳定，能够可靠满足逆变器保护的时限要求。

本方法采用固定频率采样，且采样频率的选择对于计算精度影响不大，因此一定程度上节省了算法的计算量。

附图说明

图1为本发明中电压采样方式示意图；

图2为本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法中所采用的迭代运算方法流程图；

图3为本发明中电压频率跟踪示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法进行详细说明。

本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法包括按顺序执行的下列步骤：

步骤1)对分布式电网中逆变器端口电压进行实时采样，采样频率固定为600Hz。具体电压采样方式如图1所示。

步骤2)将上述电压采样值实时输入至逆变器中，然后进行迭代运算，并修正频率估计值。迭代运算方法流程图如图2所示。

步骤3)将上一步骤得到的频率估计值实时地发送到逆变器保护回路，参与逻辑判断，当检测到系统电压频率偏离正常范围且达到一定的延时后，逆变器保护动作出口，将分布式电源与主电网系统隔离。电压频率跟踪示意图如图3所示。

在步骤2)中，所述的迭代运算过程如下：

步骤2.1)建立计算模型：基于离散卡尔曼滤波原理，结合系统电压方程进行建模；

步骤2.2)确定电压状态初始值；确定迭代运算所需要的电压初始幅值和初始相位角；

步骤2.3)迭代运算：首先，根据电压初始幅值和初始相位角，结合系统电压方程，对下一时刻的电压状态值以及方差矩阵进行预测；然后，结合系统观测方程，计算滤波增益，并对方差矩阵进行迭代更新；最后，根据实测的系统电压值，对预测的参数进行修正，并得出修正后的电压状态值。

在步骤2.1)中，所述的系统电压方程具体如下：

$\begin{array}{c}y\left(t\right)=A\cos ({\mathrm{\ω}}_{0}t+\mathrm{\θ})=A\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\cos \mathrm{\θ}-A\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)\sin \mathrm{\θ}\\ =[\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)-\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}t\right)]\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(t\right)\\ X_2\left(t\right)\end{array}\right]\end{array}$

式中，y(t)为系统电压瞬时值， $\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(t\right)\\ X_2\left(t\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}A\cos \mathrm{\θ}\\ A\sin \mathrm{\θ}\end{array}\right]$ 为系统电压的两个状态变量，A为电压幅值，θ为电压相位角，ω₀为系统电压角频率，t为时间。

假设采样间隔为T_s，将上式离散化后为：

$Y\left(k\right)=[\cos \left({\mathrm{\ω}}_{0}k{T}_s\right)-\sin \left({\mathrm{\ω}}_{0}k{T}_s\right)]\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(k\right)\\ X_2\left(k\right)\end{array}\right]$

式中，k为迭代次数。

在步骤2.2)中，所述电压状态初始值的确定方法为：经大量仿真验证，电压状态初始值设置为：

A＝1，

θ＝0，

$P_0=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right],$

Q_k＝0，

$R_k=R_0\·e^{-\frac{k}{6}},$ R₀＝0.01。

其中，P₀为估计误差的协方差矩阵初始值，Q_k为状态转移过程中的白噪声干扰协方差矩阵初始值，R₀为测量噪声干扰协方差矩阵初始值，k为迭代次数。

在步骤2.3)中，所述的迭代运算的具体过程如下：

将步骤2.2)所确定的电压状态初始值代入到步骤2.1)所建立的计算模型中进行递推计算，具体递推过程如下：

11)状态预测估计：

${\hat{X}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{X}_k$

其中， $F_{k|k-1}=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

12)方差预测：

${\hat{P}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{P}_{k-1}{F}_{k|k-1}^T+Q_k$

其中，为k时刻的方差矩阵预测值。

13)滤波增益：

$K_k={\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T{(H_k{\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T+R_k)}^{-1}$

其中，H_k＝[cos(ω₀kT_s)-sin(ω₀kT_s)]

14)方差迭代：

$P_k=(1-K_k{H}_k){\hat{P}}_{k|k-1}$

其中，P_k为k时刻的方差矩阵修正值。

15)状态更新：

$X_k={\hat{X}}_{k|k-1}+K_k(Y_k-H_k{\hat{X}}_{k|k-1})$

由状态变量可求得基波电压的幅值和相位角：

$A=\sqrt{X{\left(k\right)}^T\×X\left(k\right)}---\left(3.43\right)$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left(\frac{X_2\left(k\right)}{X_1\left(k\right)}\right)---\left(3.44\right)$

在每次迭代过程中，系统电压角频率值ω₀为设定值，当系统频率与参考频率出现偏差时，计算结果就会出现误差。因此，需要通过比较每次迭代后的相位角θ来修正ω₀。系统电压角频率修正公式为：

$\mathrm{\ω}\left(k\right)=\mathrm{\ω}(k-1)+\frac{\mathrm{\Δ\θ}}{T_s}$

式中，△θ为迭代过程中相邻采样点所出现的电压相角差。

在迭代和参数修正过程中，本方法能够快速、稳定地跟踪系统电压频率，给逆变器保护提供最新的电压频率波动特性，为分布式电源的安全、可靠运行提供支持。

本发明提供的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法基于离散卡尔曼滤波原理，采用合理的建模，从含有噪声的测量信号中，通过不断的预测、修正运算，最优地估计出所观测状态量的参数。相比于传统傅里叶算法，本方法具有更快的收敛速度和更好的精度，能够很好地满足并网逆变器保护的动作时限要求。

Claims (5)

1.一种用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法，其特征在于：其包括按顺序执行的下列步骤：

步骤1)对分布式电网中逆变器端口电压进行实时采样，采样频率固定为600Hz；

步骤2)将上述电压采样值实时输入至逆变器中，然后进行迭代运算，并修正频率估计值；

步骤3)将上一步骤得到的频率估计值实时地发送到逆变器保护回路，参与逻辑判断，当检测到系统电压频率偏离正常范围且达到一定的延时后，逆变器保护动作出口，将分布式电源与主电网系统隔离。

2.根据权利要求1所述的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法，其特征在于：在步骤2)中，所述的迭代运算过程如下：

步骤2.1)建立计算模型：基于离散卡尔曼滤波原理，结合系统电压方程进行建模；

步骤2.2)确定电压状态初始值；确定迭代运算所需要的电压初始幅值和初始相位角；

步骤2.3)迭代运算：首先，根据电压初始幅值和初始相位角，结合系统电压方程，对下一时刻的电压状态值以及方差矩阵进行预测；然后，结合系统观测方程，计算滤波增益，并对方差矩阵进行迭代更新；最后，根据实测的系统电压值，对预测的参数进行修正，并得出修正后的电压状态值。

3.根据权利要求2所述的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法，其特征在于：在步骤2.1)中，所述的系统电压方程具体如下：

式中，y(t)为系统电压瞬时值， $\left[\begin{array}{c}{X}_1\left(t\right)\\ X_2\left(t\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}A\cos \mathrm{\θ}\\ A\sin \mathrm{\θ}\end{array}\right]$ 为系统电压的两个状态变量，A为电压幅值，θ为电压相位角，ω₀为系统电压角频率，t为时间；

假设采样间隔为T_s，将上式离散化后为：

式中，k为迭代次数。

4.根据权利要求2所述的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法，其特征在于：在步骤2.2)中，所述电压状态初始值的确定方法为：经大量仿真验证，电压状态初始值设置为：

A＝1，

θ＝0，

$P_0=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right],$

Q_k＝0

$R_k=R_0\·e^{-\frac{k}{6}},R_0=0.01$

其中，P₀为估计误差的协方差矩阵初始值，Q_k为状态转移过程中的白噪声干扰协方差矩阵初始值，R₀为测量噪声干扰协方差矩阵初始值，k为迭代次数。

5.根据权利要求2所述的用于分布式电源并网逆变器保护的电压频率跟踪方法，其特征在于：在步骤2.3)中，所述的迭代运算的具体过程如下：

将步骤2.2)所确定的电压状态初始值代入到步骤2.1)所建立的计算模型中进行递推计算，具体递推过程如下：

1)状态预测估计：

${\hat{X}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{X}_k$

其中， $F_{k|k-1}=\left[\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right]$

2)方差预测：

${\hat{P}}_{k|k-1}=F_{k|k-1}{P}_{k-1}{F}_{k|k-1}^T+Q_k$

其中，为k时刻的方差矩阵预测值；

3)滤波增益：

$K_k={\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T{(H_k{\hat{P}}_{k|k-1}{H}_k^T+R_k)}^{-1}$

其中，H_k＝[cos(ω₀kT_s)-sin(ω₀kT_s)]

4)方差迭代：

$P_k=(1-K_k{H}_k){\hat{P}}_{k|k-1}$

其中，P_k为k时刻的方差矩阵修正值；

5)状态更新：

$X_k={\hat{X}}_{k|k-1}+K_k(Y_k-H_k{\hat{X}}_{k|k-1})$

由状态变量可求得基波电压的幅值和相位角：

$A=\sqrt{X{\left(k\right)}^T\×X\left(k\right)}$

$\mathrm{\θ}=\arctan \left(\frac{X_2\left(k\right)}{X_1\left(k\right)}\right)$

在每次迭代过程中，系统电压角频率值ω₀为设定值，当系统频率与参考频率出现偏差时，计算结果就会出现误差；因此，需要通过比较每次迭代后的相位角θ来修正ω₀；系统电压角频率修正公式为：

$\mathrm{\ωk}=\mathrm{\ω}(k-1)+\frac{\mathrm{\Δ\θ}}{T_s}$

式中，△θ为迭代过程中相邻采样点所出现的电压相角差。