[发明专利]基于卡尔曼滤波算法的微型逆变器同步并网方法有效
申请号: | 201610879157.5 | 申请日: | 2016-10-08 |
公开(公告)号: | CN106451537B | 公开(公告)日: | 2019-02-19 |
发明(设计)人: | 郑成强;李前进;王钦;王建平;张道远;徐晓冰 | 申请(专利权)人: | 江苏通灵电器股份有限公司;合肥工业大学 |
主分类号: | H02J3/38 | 分类号: | H02J3/38;H02J3/01 |
代理公司: | 合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙) 34118 | 代理人: | 王挺 |
地址: | 212200 江苏省镇*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种用于微型逆变器同步并网方法,包括实时检测并网点的电网侧的三相电压和微型逆变器侧的三相电压;检测的电压通过LC滤波和信号调节器处理后,得到对称的电网三相电压和对称的微型逆变器三相电压;通过DQ坐标变换计算对称的三相电压在D轴上分量和Q轴上分量;计算电网与微型逆变器之间的电压差、相位差和频率差;通过卡尔曼滤波算法预测下一时刻的电压差、相位差和频率差,并判断是否满足并网的要求,若满足则微型逆变器并网运行,否则通过柴油机调节并重复以上步骤,直到并网。本发明可在微型逆变器的并网中实现快速、平滑的并网,且能够很好的抑制谐波干扰。 | ||
搜索关键词: | 基于 卡尔 滤波 算法 微型 逆变器 同步 并网 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于卡尔曼滤波算法的微型逆变器同步并网方法,包括检测并网点两侧的电网三相电压和微型逆变器三相电压,其特征在于,主要步骤如下:步骤1,先检测得到并网点的电网侧输出的三相电压UA,UB,UC和并网点的微型逆变器侧输出的三相电压Ua,Ub,Uc,再通过LC滤波器分别对UA,UB,UC和Ua,Ub,Uc进行滤波,得到滤波后的电网侧输出的三相电压U'A,U'B,U'C和滤波后的微型逆变器侧输出的三相电压U'a,U'b,Uc';步骤2,对步骤1中得到的滤波后的电网侧输出的三相电压U'A,U'B,U'C和滤波后的微型逆变器侧输出的三相电压U'a,U'b,U′c通过信号调节器进行调节,求出两个虚拟的三相对称电压来代替原电网侧输出的三相电压UA,UB,UC和原微型逆变器侧输出的三相电压Ua,Ub,Uc;步骤2.1,按照下式计算电网电压的正序相量U1和微型逆变器电压的正序相量U2:![]()
其中,a=1∠120°=ej(2/3)π;步骤2.2,根据电网电压的正序相量U1和微型逆变器电压的正序相量U2的幅值和相位,分别按照下式计算出虚拟的电网对称三相电压VA,VB,VC和虚拟的微型逆变器三相对称电压Va,Vb,Vc:[VA VB VC]=[1 a a2]TU1[Va Vb Vc]=[1 a a2]TU2步骤2.3,用虚拟的电网三相对称电压VA,VB,VC来代替原电网侧输出的三相电压UA,UB,UC,用虚拟的微型逆变器三相对称电压Va,Vb,Vc来代替原微型逆变器三相电压Ua,Ub,Uc;步骤3,先利用DQ坐标变换把虚拟的电网三相对称电压VA,VB,VC转变为电网侧D轴电压分量VD和Q轴电压分量VQ,把虚拟的微型逆变器三相对称电压Va,Vb,Vc转变为微型逆变器侧的D轴电压分量Vd和Q轴电压分量Vq,然后利用下式分别计算电网侧与微型逆变器侧的电压差ΔV,相位差Δθ和频率差Δf:![]()
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其中,t是时间,θ是相位;步骤4,根据步骤3所得到的幅值差ΔV、相位差Δθ和频率差Δf,已知k‑1时刻的幅值差ΔVk‑1、相位差Δθk‑1和频率差Δfk‑1,分别通过卡尔曼滤波算法预测k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk;步骤4.1,通过卡尔曼滤波算法预测的过程如下:建立卡尔曼滤波算法的状态方程和测量方程:xk+1=Axk+Γλkvk=Cxk+μk其中,A为状态矩阵,
T为采样时间;Γ为误差系数矩阵,
C为测量矩阵,C=[1 0];
为二维状态向量,其中Dik为k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk中的任意一个,
为Dik的一阶导数;λk为系统噪声,是一个高斯白噪声序列,协方差矩阵为Qk;vk为一维测量向量;μk为k时刻的测量误差,为零均值高斯噪声,协方差矩阵为Rk;按照下式得出测量噪声的协方差在k时刻的预测值Pk,k‑1:Pk,k‑1=APk‑1,k‑1AT+ΓQkΓT其中,Pk‑1,k‑1是k‑1时刻的估计误差协方差矩阵;按照下式计算k时刻的卡尔曼增益Gk:Gk=Pk,k‑1CT(CPk,k‑1CT+Rk)‑1;按照下式计算估计误差协方差矩阵:Pk,k=(I‑GkC)Pk,k‑1其中,Pk,k为k时刻的估计误差协方差矩阵,I为单位阵;k时刻的状态预测值
的计算式如下:
其中,
是k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk的任意一个,
是k‑1时刻的幅值差ΔVk‑1、相位差Δθk‑1和频率差Δfk‑1的任意一个,且
与
在计算式中代表同一个参数;4.2,将k‑1时刻幅值差ΔVk‑1,相位差Δθk‑1和频率差Δfk‑1分别代入步骤4.1所得到的状态预测值
的计算式,预测得到k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk;步骤5,判断根据步骤4中卡尔曼滤波算法预测得到的k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk是否满足并网要求,满足时则转入步骤6,否则转入步骤7;步骤6,卡尔曼滤波算法预测得到的k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk满足并网要求,电网与微型逆变器之间的转换开关闭合,微型逆变器与电网并网运行;步骤7,把步骤4中所预测得到的k时刻的幅值差ΔVk、相位差Δθk和频率差Δfk发送给柴油机进行调节,并重复步骤1至步骤5。
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