CN115378025A - 一种无锁相环的风电变流器并网控制方法、设备及介质 - Google Patents
一种无锁相环的风电变流器并网控制方法、设备及介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，包括：锁频率环实时跟踪电网电压频率，反馈至卡尔曼滤波器；卡尔曼滤波器基于电网电压频率采样出电网的基波电压；基于基波电压进行无锁相环控制，进行矢量电流控制。本发明没有帕克变换和锁相环，减少计算负担，有着优越动态跟踪性能和稳定性；没有使用锁相环系统，有效避免锁相环在弱电网和不平衡电网条件下造成的负面问题，具有比传统矢量电流控制策略更好的性能和鲁棒性；本发明采用卡尔曼滤波器对电网电压采样，使用锁频率环跟踪电网电压频率反馈作为卡尔曼滤波方法的输入进行频率自适应控制，提高三相并网逆变器的入网波形质量和频率跟踪能力，提高了并网系统的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统、电力电子技术等领域，具体地，涉及一种无锁相环的风电变流器并网控制方法、设备及介质。
背景技术
在风电变流器并网时工作时，传统电网电压相角提取方法一般使用锁相环，是一种常用的电网电压相角提取方法，采用锁相环可使并网电流与电网同步，然而锁相环也会带来一些问题，如当在连接到弱电网时，受锁相环PI控制器的影响，输出的相位信息在小信号扰动下会出现相角扰动，导致并网逆变器的系统坐标系与控制坐标系不重合，进而通过电流控制器恶化并网逆变系统。
同时，并网电流通过电网阻抗影响PCC点电压。随着电网阻抗的增大，PLL、电流控制器与电网阻抗耦合作用逐渐加强，给系统的稳定运行带来了不利影响。因而基于PLL的同步策略可能会受到稳定性问题的影响，特别是在非常弱的电网下，此时带来的问题更为明显。
另一方面，由于全球变暖和化石燃料的枯竭问题，发展风能和太阳能成为了全球共识。风电变流器的性能更会直接影响并网的可靠性，为了实现并网的可靠、安全、高效运行，并网电流与公共耦合点的电压同步是连接到电网最重要的问题之一。
为了解决上述问题，通常有两类方案。第一类方案使用锁相环；一种解决方案在电流控制回路中引入额外的前馈或反馈项，如输出阻抗的重塑方法和小信号干扰补偿控制，然而，这些解决方案增加了电流控制回路的复杂度，并且依赖于系统的运行点。另一种选择是根据引入复数相角矢量的概念修改锁相环(PLL)，消除了传统锁相环引起的频率耦合。最近，提出了一种改进的参数调整方法，以减轻锁相环在弱电网中的负面影响。虽然这些策略减轻了锁相环的不稳定性，但是仍然很难保证连接到高阻抗的弱电网条件下的逆变器稳定性。
另外现有文献在设计分析时通常会忽略的锁相环(PLL)动态的非线性，但其可能会影响控制器在弱电网扰动下的稳定性。此外锁相环中存在复杂的三角函数运算和多次坐标旋转变换，增加了控制系统的计算负担，因而会导致缓慢的瞬态响应；并且软件锁相环的设计需要高精度的单片机、正弦波/方波转换电路、极性控制电路等复杂的结构来实现，总体结构复杂。
第二类方案，现有控制方法为了避免锁相环带来的负面影响，不使用锁相环来直接提取电网电压相角，一种方法提出了一种基于瞬时有功和无功功率理论的无锁相环直接功率控制策略(Direct Power Control,DPC)，而不使用任何内环电流调节器。然而，该方法根据开关状态具有可变的开关频率，这会导致意外的宽带谐波频谱范围，使线路滤波器不容易被设计；还有方法提出了一种使用电流调节器的无锁相环的并网策略，但并未考虑电网不平衡对逆变器控制造成的影响，且采用了参数设计复杂的带宽滤波器，影响了系统的动态响应速度；还有其他方法通过功率同步方法，避免了使用锁相环(Phase Locked Loop,PLL)，并在弱电网条件下获得了有效的控制性能。然而，该控制结构与行业标准矢量控制策略不匹配，即失去了标准电流控制方案固有的过流保护功能。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种无锁相环的风电变流器并网控制方法、设备及介质。
根据本发明的一个方面，提供一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，包括：
采用锁频率环实时跟踪电网电压频率，并将所述电网电压频率反馈至卡尔曼滤波器；
所述卡尔曼滤波器基于所述电网电压频率采样出电网的基波电压；
基于所述基波电压进行无锁相环控制，实现矢量电流控制。
优选地，所述采用锁频率环实时跟踪电网电压频率，并将所述电网电压频率反馈至卡尔曼滤波器，包括：
所述锁频率环中放大增益为γ，所述放大增益γ的输入为相角误差信号e和滞后电压90°的信号qv；
所述相角误差信号e通过从输入电压信号v′中减去估计的同相电压分量v得到，即e＝v′-v；
经过运算后产生的频率误差信号与频率给定值(ωf)相加后得到电网频率ω；
所述频率信号ω反馈到所述卡尔曼滤波器。
优选地，所述卡尔曼滤波器基于所述电网电压频率采样出电网的基波电压，包括：卡尔曼滤波器中实时在线测量的观测器，以最小二乘法通过递归形式，用当前的测量值和上一时刻的观测状态量得到系统当前的状态估计。
优选地，所述获得状态估计的过程分为预测环节和矫正环节；其中，
所述预测环节，包括：
假设系统状态空间方程为
X(k)＝AX(k-1)+W(k)
Y(k)＝CX(k)+V(k)
式中：X(k)是k时刻的状态变量，A是状态转移矩阵，Y(k)是测量变量，C是已知的常数矩阵，W(k)是系统内部的干扰噪声，V(k)是实际测量中存在的噪声,其协方差矩阵分别为Q、R；
当前系统的状态估计和误差协方差矩阵为：
X(k|k-1)＝AX(k-1)
P(k|k-1)＝AP(k-1)AT+Q(k)
定义卡尔曼滤波增益K(k)，用于最小化实际状态和测量状态之间的均方根误差，求得：
K(k)＝P(k|k-1)CT[R(k)+CP(k|k-1)CT]-1；
所述校正环节，包括：从计算所述卡尔曼滤波增益K开始，系统状态估计和系统误差协方差矩阵更新，其中I为单位对角阵：
X(k)＝X(k|k-1)+K(k)[Y(k)-CX(k|k-1)]
P(k)＝[I-K(k)C]P(k|k-1)。
优选地，所述卡尔曼滤波器在所述矫正环节之后被用作分解电压信号，将所述电压信号中的基波及其相应的正交信号观测输出；
离散时域中的所述观测公式
其中，Ts是采样频率，V(k)是测量噪声矩阵，X(k)是k时刻的状态变量，Y(k)是测量变量，W(k)是系统内部的干扰噪声，X1，X2为状态变量矩阵中的两个变量，W1、W2为内部噪声矩阵的变量。
优选地，所述基于所述基波电压进行无锁相环控制，进行矢量电流控制，包括：
基于瞬时有功功率和无功功率的无锁相环直接功率得到三相LCL并网逆变器的矢量电流数学模型；
所述矢量电流数学模型和d-p坐标系中的PLL对应，推导出矢量电流控制。
优选地，所述基于瞬时有功功率和无功功率的无锁相环直接功率得到三相LCL并网逆变器的矢量电流数学模型，包括：应用基尔霍夫电压定律推导出LCL滤波器L1，包括：
将三相a、b、c坐标转换到静止坐标系表示为
式中：i1α、i1β分别为α、β轴输出的逆变侧电流；ucα、ucβ分为α、β轴滤波电容的电压；uα、uβ分别为α、β轴逆变器输出电压，L1是LCL滤波器的逆变器侧电感；R1是电感L1的寄生电阻；
滤波电容和交流电网有共同中性点n，根据瞬时功率理论，得到静止参考系中逆变器侧滤波电感L1后系统的瞬时有功功率和无功功率表示为：
p和q分别是瞬时有功功率和无功功率；
进行微分，瞬时有功功率和无功功率的动态方程为：
根据坐标变换理论得到关系式
uCα＝Vccos(ωt)
uCβ＝Vcsin(ωt)
获得
式中Vc是滤波电容电压的幅值，对所述Vc进行微分获得电容电压的动态方程，
得到有功功率和无功功率的动态方程：
所述有功功率和无功功率的动态方程满足关系：
获得由所述静止坐标系到同步旋转坐标系的坐标变换矩阵，其中ud、uq表示同步旋转坐标系的逆变器输出电压；
用ud、uq表示出静止坐标系逆变器输出电压uα、uβ，将其作为调制输入信号
uα＝(uCαud+uCβuq)/Vc
uβ＝(uCβud-uCαuq)/Vc
将有功功率和无功功率的动态方程改写：
在同步旋转坐标系中，由于d轴与瞬时电压矢量重合，q轴与瞬时电压矢量正交，即ucd＝Vc,ucq＝0，因此d-q坐标系中的瞬时有功、无功功率可表示为：
将所述有功功率和无功功率的动态方程的两边都乘以2/(3Vc)，则得到基于DPC的矢量电流数学模型：
优选地，所述基于DPC的矢量电流数学模型和d-p坐标系中的PLL对应，推导出矢量电流控制；
ud,uq是dq轴的控制率。
根据本发明的第二个方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现任一项所述的方法。
根据本发明的第三个方面，一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行任一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
采用传统的锁相环对电网电压相角提取时，在弱电网或电网不平衡条件下，由于锁相环自身动态的非线性特点等特性，锁相环会出现不稳定性，并且影响逆变器和电网系统的稳定性，此外锁相环中存在复杂的三角函数运算和多次坐标旋转变换，增加了控制系统的计算负担，而本发明实施例中提供的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法中没有帕克变换和锁相环，因此将减少计算负担，有着优越动态跟踪性能和稳定性；
在高阻抗的弱电网下，锁相环、电流环控制器与电网阻抗相互耦合，使得并网逆变器的输出阻抗相角降低，使系统不稳定；在电网电压三相不平衡时，锁相环输出相角参与坐标变换导致逆变器产生的并网电流含有大量谐波，降低了电流质量，而本发明实施例中提供的基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，由于没有使用锁相环系统，可以有效避免锁相环在弱电网和不平衡电网条件下造成的负面问题，因此在这些情况下具有比传统矢量电流控制策略更好的性能和鲁棒性，解决了因锁相环带来的问题；
现有的无锁相环控制策略中，基于瞬时有功和无功功率理论的无锁相环直接功率控制策略，而不使用任何内环电流调节器，但是该控制策略中的矢量电流是由瞬时功率转换得到，而瞬时功率震荡会向电流注入谐波，影响电网的电能质量，同时由于开关状态具有可变的开关频率，这会导致意外的宽带谐波频谱范围，使线路滤波器不容易被设计；其他控制策略或者未考虑电网不平衡对逆变器控制造成的影响，且采用了参数设计复杂的带宽滤波器，影响了系统的动态响应速度，或者控制结构与行业标准矢量控制策略不匹配，即失去了标准电流控制方案固有的过流保护功能，而本发明实施例中提供的基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，不仅没有以上的问题，而是采用了线性卡尔曼滤波器对电网电压采样，使用锁频率环跟踪电网电压频率反馈作为卡尔曼滤波算法的输入进行频率自适应控制，不仅提高了三相并网逆变器的入网波形质量和频率跟踪能力，还提高了并网系统的稳定运行。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例中的一种基于卡尔曼滤波器的三相LCL型并网逆变器的无锁相环的系统整体控制框图；
图2为本发明实施例中的一种基于卡尔曼滤波器的三相LCL型并网逆变器的无锁相环控制中FLL的结构原理图；
图3为本发明实施例中的一种基于卡尔曼滤波器的三相LCL型并网逆变器的无锁相环控制中采用KFM+FLL算法对基波电压的提取示意图；
图4为实施方案一中Matlab/Simulink仿真实验中不采用卡尔曼滤波器的输出波形；
图5为实施方案一中一种基于卡尔曼滤波的三相并网逆变器的无锁相环控制中Matlab/Simulink仿真实验采用卡尔曼滤波器的输出波形图；
图6为实施方案一中一种基于卡尔曼滤波的三相并网逆变器的无锁相环控制中Matlab/Simulink仿真实验在滤波器参数不匹配情况下的输出波形图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明提供一个实施例，一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，包括：
S100,锁频率环实时跟踪电网电压频率，并将该电网电压频率反馈至卡尔曼滤波器；
S200,卡尔曼滤波器基于S100中的电网电压频率采样出电网的基波电压；
S300,基于S200获得的基波电压进行无锁相环控制，进行矢量电流控制。
上述实施例，提供了一种基于KMF+FLL(控制策略采用卡尔曼滤波+锁频率环)的无锁相环控制策略，其中，锁频率环，实时跟踪电网电压频率，并将可跟踪电网电压频率反馈到卡尔曼滤波方法的输入，从而达到实时、自适应观测电压信号的目的。
卡尔曼滤波方法是一种线性卡尔曼滤波器跟踪电网电压来观测电压的基波分量，用来对电网电压进行采样。这种方法是使用状态空间概念来描述系统，其状态量每一次的更新仅仅取决于前一次估计值和新的输入数据，不需要过去所有的数据，提升了运算速度，避免了影响系统的动态响应速度，估计值也更加有效可靠。
本发明的一个优选实施例中，实施S100。锁频率环中放大增益为γ，放大增益γ的输入为相角误差信号e和滞后电压90°的信号qv；相角误差信号e通过从输入电压信号v′中减去估计的同相电压分量v得到，即e＝v′-v；经过运算后产生的频率误差信号与频率给定值(ωf)相加后得到电网频率ω；频率信号ω反馈到所述卡尔曼滤波器。
本发明的一个优选实施例中，实施S200。具体的，卡尔曼滤波器实时在线测量的观测器，以最小二乘法通过递归形式，用当前的测量值和上一时刻的观测状态量得到系统当前的状态估计。卡尔曼滤波器用于状态估计的测量时，估计过程包括两步：预测环节和矫正环节。
在本发明的另一个优选实施例中，进一步说明上述的预测环节和矫正环节。
首先假设系统状态空间方程为：
X(k)＝AX(k-1)+W(k)
Y(k)＝CX(k)+V(k)
式中：X(k)是k时刻的状态变量，A是状态转移矩阵，Y(k)是测量变量，C是已知的常数矩阵，W(k)是系统内部的干扰噪声，V(k)是实际测量中存在的噪声,其协方差阵分别为Q、R。
预测环节：在估计过程中的预测部分，当前系统的状态估计和误差协方差矩阵为：
X(k|k-1)＝AX(k-1)
P(k|k-1)＝AP(k-1)AT+Q(k)
预测当前的系统状态，需要定义卡尔曼滤波增益K(k)，用于最小化实际状态和测量状态之间的均方误差，求得：
K(k)＝P(k|k-1)CT[R(k)+CP(k|k-1)CT]-1
所述中卡尔曼滤波器的校正环节，状态估计校正方法为下一时刻提供了更加精确的估计值，这个过程从计算卡尔曼滤波增益K开始，系统状态估计和系统误差协方差矩阵更新通过一下式子来实现，其中I为单位对角阵：
X(k)＝X(k|k-1)+K(k)[Y(k)-CX(k|k-1)]
P(k)＝[I-K(k)C]P(k|k-1)
卡尔曼滤波器在这里被用作分解电压信号，将电压信号中的基波及其相应的正交信号观测输出。为简单起见，离散时域中的观测公式表示如下
在本发明的一个优选实施例中，实施S300卡尔曼滤波器、锁频率环结合直接功率理论推导出矢量电流控制(VCC)，即实现无锁相环控制，其是一种基于瞬时有功功率和无功功率理论的无锁相环直接功率控制策略(Direct Power Control,DPC),基于DPC得到三相LCL并网逆变器的矢量电流数学模型，该数学模型和d-q坐标系中传统锁相环(PhaseLocked Loop,PLL)一样的电流数学模型，从而推导出矢量电流控制(Vector CurrentControl,VCC)。
具体的，基于DPC三相LCL并网逆变器的矢量数学模型，应用基尔霍夫电压定律推导出LCL滤波器中L1的数学模型。将三相a、b、c坐标转换到静止坐标系可表示为：
式中：i1α、i1β分别为α、β轴输出的逆变侧电流；ucα、ucβ分为α、β轴滤波电容的电压；uα、uβ分别为α、β轴逆变器输出电压。
考虑到滤波电容和交流电网有共同中性点n，根据瞬时功率理论，可以得到静止参考系中逆变器侧滤波电感L1后面这部分系统的瞬时有功功率和无功功率可表示为：
p和q分别是瞬时有功功率和无功功率，为了得到功率的动态方程，对上式进行微分。瞬时有功功率和无功功率的动态方程如下：
根据坐标变换理论可以得到以下关系式：
uCα＝Vccos(ωt)
uCβ＝Vcsin(ωt)
其中ω是角度，t是时间；
则有：
式中Vc是滤波电容电压的幅值,对以上式子进行微分可以获得电容电压的动态方程如下：
结合以上式子，可以得到有功功率和无功功率的动态方程表示如下：
可注意到以上式子其中满足如下关系：
以上式子中构造出现了由静止坐标系到同步旋转坐标系的坐标变换矩阵，其中ud、uq表示同步旋转坐标系的逆变器输出电压。并可以用ud、uq表示出静止坐标系逆变器输出电压uα、uβ，将其作为调制输入信号，具体可表示为：
uα＝(uCαud+uCβuq)/Vc
uβ＝(uCβud-uCαuq)/Vc
综合以上的式子，将有功功率和无功功率的动态方程改写如下：
在同步旋转坐标系中，由于d轴总是与瞬时电压矢量重合，q轴与瞬时电压矢量正交，即ucd＝Vc,ucq＝0，因此d-q坐标系中的瞬时有功、无功功率可表示为：
结合以上的有功功率和无功功率的动态方程的两边都乘以2/(3Vc)，则得到基于DPC的矢量电流数学模型如下：
由此可见，本实施例中的基于卡尔曼滤波器方法+锁频率环的无锁相环的控制策略，从直接功率控制模型出发，结合了直接功率控制(DPC)和矢量电流控制(VCC)的优点，结合了上述锁频率环和卡尔曼滤波器方法功能，由于帕克变换和锁相环(PLL)，与传统的矢量电流控制相比，不仅实现了有锁相环相同的作用，而且还降低了控制方法的计算量，避免了锁相环的慢动态性能，其动态性能得到了提高。
在发明的其他实施例中，锁频率环也可以通过方法计算获得实时电网的电压频率，为卡尔曼滤波方法提供频率反馈，或者其他可以得到实时、自适应观测电压信号的装置或方法逻辑等。
在发明的其他实施例中，三相LCL型并网逆变器也可以其他变换器、电力电子装置或拓扑结构，或者可以用到其他涉及获取电压频率的场景。
在发明的其他实施例中，直接功率控制(DPC)推导出矢量电流数学模型，也可以其他方法得到矢量电流数学模型。
在发明的其他实施例中，所述中卡尔曼滤波方法也可以用优化的方法进行计算，也可以其他类似的方法。
在发明的其他实施例中，所述中卡尔曼滤波+锁频率环的整体方法也可以用在其进行优化的方法。
以下结合具体的仿真实例来对上述结构和方法的应用进行进一步说明。
图1为本实施例中的一种基于卡尔曼滤波器的三相LCL型并网逆变器的无锁相环的系统整体控制框图；图2为本发明中FLL结构框图，γ是放大增益，其输入为相角误差信号e和滞后电压90°的信号qv，相角误差信号e可通过从输入电压信号v中减去估计的同相电压分量v得到，即e＝v′-v。经过运算后产生的频率误差信号与频率给定值(ωf)相加后得到电网频率ω。该频率信号ω进一步反馈到卡尔曼滤波器，达到实时、自适应观测电压信号的目的。最后，采用卡尔曼滤波方法对基波电压的提取过程如本发明中图3所示。
结合上述实施例，以下采用MATLAB/Simulink软件针对系统进行仿真验证，仿真参数如表1所示，并在小功率风电变流器模拟器并网侧上通过LCL滤波器进行了验证。
表1
实施方案一：
在Matlab/Simulink中搭建仿真模型验证理论分析和控制方法的有效性，为了对比验证采用卡尔曼滤波方法采样电压的有效性，图4和图5分别为使用卡尔曼滤波方法前后的仿真相关波形。
从图4中可以看出，该策略没有用到锁相环仍能使并网电流ig与PCC电压同频同相，但是由于功率振荡的问题使并网电流质量不符合标准，此时并网电流THD为6.28％。由图5可以看出，使用卡尔曼滤波方法后输出有功和无功的功率振荡得到明显减小，并网电流质量得到明显提升，电流THD降为1.89％。可见本文采取该措施，可很大的减缓因功率振荡带来电流的宽频带谐波，也可使逆变器系统输出稳定的有功、无功功率。
为了测试该控制策略对参数不确定情况下的鲁棒性。实际应用中滤波器参数可能因为老化而发生变化，其中逆变器侧电感在LCL滤波器中滤波作用至关重要。因此，图6模拟了滤波器L1实际值不匹配参考值时的仿真测试结果。L1实际值为参考值的200％时，并网电流THD为1.43％，当其变化为参考值60％时，并网电流THD为2.72％，仍满足并网电流质量要求。结果表明所提出控制方案在系统参数发生变化时没有失去稳态性能，具有良好鲁棒性。
Claims (10)
1.一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，包括：
采用锁频率环实时跟踪电网电压频率，并将所述电网电压频率反馈至卡尔曼滤波器；
所述卡尔曼滤波器基于所述电网电压频率采样出电网的基波电压；
基于所述基波电压进行无锁相环控制，实现矢量电流控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述采用锁频率环实时跟踪电网电压频率，并将所述电网电压频率反馈至卡尔曼滤波器，包括：
所述锁频率环中放大增益为γ，所述放大增益γ的输入为相角误差信号e和滞后电压90°的信号qv；
所述相角误差信号e通过从输入电压信号v′中减去估计的同相电压分量v得到，即e＝v′-v；
经过运算后产生的频率误差信号与频率给定值(ωf)相加后得到电网频率ω；
所述频率信号ω反馈到所述卡尔曼滤波器。
3.根据权利要求2所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器基于所述电网电压频率采样出电网的基波电压，包括：卡尔曼滤波器中实时在线测量的观测器，以最小二乘法通过递归形式，用当前的测量值和上一时刻的观测状态量得到系统当前的状态估计。
4.根据权利要求3所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述获得状态估计的过程分为预测环节和矫正环节；其中，
所述预测环节，包括：
假设系统状态空间方程为
X(k)＝AX(k-1)+W(k)
Y(k)＝CX(k)+V(k)
式中：X(k)是k时刻的状态变量，A是状态转移矩阵，Y(k)是测量变量，C是已知的常数矩阵，W(k)是系统内部的干扰噪声，V(k)是实际测量中存在的噪声,其协方差矩阵分别为Q、R；
当前系统的状态估计和误差协方差矩阵为：
X(k|k-1)＝AX(k-1)
P(k|k-1)＝AP(k-1)AT+Q(k)
定义卡尔曼滤波增益K(k)，用于最小化实际状态和测量状态之间的均方根误差，求得：
K(k)＝P(k|k-1)CT[R(k)+CP(k|k-1)CT]-1；
所述校正环节，包括：从计算所述卡尔曼滤波增益K开始，系统状态估计和系统误差协方差矩阵更新，其中I为单位对角阵：
X(k)＝X(k|k-1)+K(k)[Y(k)-CX(k|k-1)]
P(k)＝[I-K(k)C]P(k|k-1)。
5.根据权利要求4所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波器在所述矫正环节之后被用作分解电压信号，将所述电压信号中的基波及其相应的正交信号观测输出；
离散时域中的所述观测公式
其中，Ts是采样频率，V(k)是测量噪声矩阵，X(k)是k时刻的状态变量，Y(k)是测量变量，W(k)是系统内部的干扰噪声，X1，X2为状态变量矩阵中的两个变量，W1、W2为内部噪声矩阵的变量。
6.根据权利要求1所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述基于所述基波电压进行无锁相环控制，进行矢量电流控制，包括：
基于瞬时有功功率和无功功率的无锁相环直接功率得到三相LCL并网逆变器的矢量电流数学模型；
所述矢量电流数学模型和d-p坐标系中的PLL对应，推导出矢量电流控制。
7.根据权利要求6所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述基于瞬时有功功率和无功功率的无锁相环直接功率得到三相LCL并网逆变器的矢量电流数学模型，包括：应用基尔霍夫电压定律推导出LCL滤波器L1，包括：
将三相a、b、c坐标转换到静止坐标系表示为
式中：i1α、i1β分别为α、β轴输出的逆变侧电流；ucα、ucβ分为α、β轴滤波电容的电压；uα、uβ分别为α、β轴逆变器输出电压，L1是LCL滤波器的逆变器侧电感；R1是电感L1的寄生电阻；
滤波电容和交流电网有共同中性点n，根据瞬时功率理论，得到静止参考系中逆变器侧滤波电感L1后系统的瞬时有功功率和无功功率表示为：
p和q分别是瞬时有功功率和无功功率；
进行微分，瞬时有功功率和无功功率的动态方程为：
根据坐标变换理论得到关系式
uCα＝Vccos(ωt)
uCβ＝Vcsin(ωt)
获得
式中Vc是滤波电容电压的幅值，对所述Vc进行微分获得电容电压的动态方程，
得到有功功率和无功功率的动态方程：
所述有功功率和无功功率的动态方程满足关系：
获得由所述静止坐标系到同步旋转坐标系的坐标变换矩阵，其中ud、uq表示同步旋转坐标系的逆变器输出电压；
用ud、uq表示出静止坐标系逆变器输出电压uα、uβ，将其作为调制输入信号
uα＝(uCαud+uCβuq)/Vc
uβ＝(uCβud-uCαuq)/Vc
将有功功率和无功功率的动态方程改写：
在同步旋转坐标系中，由于d轴与瞬时电压矢量重合，q轴与瞬时电压矢量正交，即ucd＝Vc,ucq＝0，因此d-q坐标系中的瞬时有功、无功功率可表示为：
将所述有功功率和无功功率的动态方程的两边都乘以2/(3Vc)，则得到基于DPC的矢量电流数学模型：
8.根据权利要求7所述的一种基于卡尔曼滤波器的风电变流器的无锁相环并网控制方法，其特征在于，所述基于DPC的矢量电流数学模型和d-p坐标系中的PLL对应，推导出矢量电流控制：
ud,uq是dq轴的控制率。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行权利要求1-8任一项所述的方法。
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| CN202210642812.0A CN115378025A (zh) | 2022-06-08 | 2022-06-08 | 一种无锁相环的风电变流器并网控制方法、设备及介质 |
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| CN116626490B (zh) * | 2023-07-25 | 2023-10-10 | 清华大学无锡应用技术研究院 | 基于卡尔曼滤波器的电机故障诊断方法及装置 |
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