本發(fā)明屬于光儲發(fā)電技術領域，具體涉及一種基于卡爾曼濾波的虛擬磁鏈電壓預測方法。

背景技術：

隨著全球能源形勢的日益緊張和環(huán)境污染的加劇，人們開始吧目光轉(zhuǎn)向可再生能源，太陽能以其清潔、無污染、技術成熟等優(yōu)點，受到越來越多的人的青睞，世界各國都在積極的發(fā)展太陽能發(fā)電技術。

逆變器是光伏發(fā)電系統(tǒng)的必須設備。并網(wǎng)光伏逆變器分為隔離型和非隔離型兩大類。在隔離并網(wǎng)系統(tǒng)中，變壓器將電能轉(zhuǎn)換為磁能，再將磁能轉(zhuǎn)換為電能，顯然在這一過程中將導致能量的熱損耗。一般數(shù)千瓦的小容量變壓器導致的能量損失可以達到5％，甚至更高。分布式清潔能源多在數(shù)千瓦的小容量，因此提高光伏并網(wǎng)系統(tǒng)效率的有效手段便是采用無變壓器的非隔離式光伏逆變器結構。而在非隔離型系統(tǒng)中，由于省去了笨重的工頻變壓器和復雜的高頻變壓器，系統(tǒng)結構變簡單、質(zhì)量變輕、成本降低并具有相對較高的效率。

逆變器又稱電源調(diào)整器，根據(jù)逆變器在光伏發(fā)電系統(tǒng)中的用途可分為離網(wǎng)式逆變器和并網(wǎng)式逆變器二種；離網(wǎng)式逆變器即獨立型電源用逆變器。根據(jù)波形調(diào)制方式又可分為方波逆變器、階梯波逆變器、正弦波逆變器和組合式三相逆變器。對于用于并網(wǎng)系統(tǒng)的逆變器，根據(jù)有無變壓器又可分為變壓器型逆變器和無變壓器型逆變器。在我國“十一五”期間，諸如逆變器等光伏發(fā)電配套設備多處在研發(fā)和創(chuàng)新階段，較少受到政策關注。“十二五”時期，光伏發(fā)電市場的趨勢是向全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，晶硅、組件以外的配套設備將受到市場與政策的進一步關注，發(fā)改委將逆變器列入指導目錄鼓勵類，就是這一趨勢的體現(xiàn)?！笆濉币?guī)劃中提到，到2020年，我國太陽能發(fā)電裝機達到110gw，其中光熱發(fā)電總裝機規(guī)模為5gw，分布式光伏總裝機規(guī)模達到60gw以上。其中并未提及集中式地面電站的發(fā)展規(guī)劃，但經(jīng)計算，地面電站的總裝機規(guī)模應該在45gw以內(nèi)。2010年，我國光伏并網(wǎng)容量達500兆瓦，逆變器市場在5億元左右。2011年6月，“十二五”國內(nèi)的光伏裝機容量目標大幅上調(diào)到10gw，較之前公布的目標翻了一番。隨著光伏逆變器行業(yè)競爭的不斷加劇，大型光伏逆變器企業(yè)間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內(nèi)優(yōu)秀的光伏逆變器生產(chǎn)企業(yè)愈來愈重視對行業(yè)市場的研究，特別是對企業(yè)發(fā)展環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究。正因為如此，一大批國內(nèi)優(yōu)秀的光伏逆變器品牌迅速崛起，逐漸成為光伏逆變器行業(yè)中的翹楚。

基于svpwm的三相逆變器需要實時監(jiān)測大電網(wǎng)電壓電流等物理量來計算空間矢量，根據(jù)開關表來控制開關管通斷，影響逆變器輸出來跟蹤電網(wǎng)電壓。傳統(tǒng)的電壓電流傳感器，成本居高不下，體積也過于龐大，安裝不易，不利于工程實踐。使用電壓擬合的虛擬磁鏈技術，通過霍爾電流傳感器采集電流信息，經(jīng)過算法優(yōu)化，擬合成電壓信息，傳遞給執(zhí)行機構，進行開關管動作的判斷。該方法避免了諧波分量和傳感器的測量的固有誤差帶來的影響，同時優(yōu)秀的算法預測特性消除了系統(tǒng)運行時的運算環(huán)節(jié)的延時，提高運算的準確性和實時性。

針對虛擬磁鏈的計算，使用純積分環(huán)節(jié)存在的固有誤差不可避免。ad芯片采樣時難免會固有的產(chǎn)生微小的直流偏置，從而會導致積分飽和現(xiàn)象。不僅如此，積分時如若初始相位并非±π/2，也將導致產(chǎn)生與相位偏差所產(chǎn)生的直流分量。

融入虛擬磁鏈進行的逆變器控制方法研究也比較廣泛。缺點也較為明顯，雖然考慮到控制環(huán)中矩陣轉(zhuǎn)換的計算繁雜性，但未根源性的解決控制環(huán)延時效果。提出的解決辦法也只是減少運算環(huán)節(jié)，但也會帶來降低檢測轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的精準性，從而降低了控制的精度。同時忽略了逆變器運行中存在的測量噪聲和emi噪聲的影響。虛擬磁鏈雖然有一定的濾波功能但并無法完全排除這些噪聲帶來的影響。從仿真結果也可以看出，實際的效果也并不明顯，也存在這波形畸變的問題。

近年來，隨著對分布式發(fā)電和微電網(wǎng)技術研究的逐漸深入，并網(wǎng)逆變器作為其關鍵部件之一也得到了廣泛的關注。為了提高并網(wǎng)逆變器的性價比，改善分布式發(fā)電系統(tǒng)的電能質(zhì)量，出現(xiàn)了具有復合功能的多功能并網(wǎng)逆變器這一全新的研究領域。

由于虛擬磁鏈技術是由電壓積分得到的，必須克服積分存在著直流偏置與飽和積分等現(xiàn)象，否則將同樣影響控制的準確度。直流偏置出現(xiàn)的現(xiàn)象主要分以下兩個方面：ad采樣可能存在著直流分量；從積分的數(shù)學運算中會出現(xiàn)的和積分初值相位相關的直流分量。

ad采樣可能存在著直流分量，再小的直流分量，在沒有積分的情況下可以忽略不計，但是當采用虛擬磁鏈時，這樣的誤差偏移會隨著積分時間的增加而偏移量越來越大，其自我增強的機制最終會嚴重影響系統(tǒng)的定向精度。

技術實現(xiàn)要素：

根據(jù)以上現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明所要解決的技術問題是提出一種基于卡爾曼濾波的虛擬磁鏈電壓預測方法，通過結合卡爾曼濾波和模擬電壓法，分析預測開關動作時刻的電壓數(shù)據(jù)。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明采用的技術方案為：一種基于卡爾曼濾波的虛擬磁鏈電壓預測方法，包括以下步驟：

1)布置電流傳感器，采集實時的三相電流數(shù)據(jù)ia,ib、ic；

2)根據(jù)三相電流數(shù)據(jù)求解電壓兩相靜止坐標uα、uβ；

3)獲取同期歷史電壓兩相靜止坐標uα、uβ參數(shù)數(shù)據(jù)；

4)采用卡爾曼濾波技術構建動態(tài)卡爾曼濾波電壓兩相靜止坐標uα、uβ參數(shù)預測模型，所述動態(tài)卡爾曼濾波電壓兩相靜止坐標uα、uβ參數(shù)預測模型描述如式(1)所示：

xk＝akxk+hk*(yk-ck*ak*xk)(1)

其中，xk為k時刻電壓兩相靜置坐標uα、uβ狀態(tài)預測值，ak為轉(zhuǎn)移矩陣，hk為卡爾曼濾波增益矩陣，yk為k時刻電壓兩相靜止坐標uα、uβ測量值，ck為量測矩陣，hk＝pkck′*inv(ck*pk*ck′+rk)，pk為均方誤差，rk為測量噪聲矩陣，pk＝ak*p*ak′+qk，qk為系統(tǒng)噪聲矩陣；

5)由步驟4)得到xk+1的值來更新uα、uβ參數(shù)的預測狀態(tài)，并且計算增益矩陣以及均方誤差；

6)輸出uα、uβ的預測值和估計均方誤差，并且令k增加1，返回步驟1)。

作為一種優(yōu)選實施方式：所述步驟2)中電壓兩相靜止坐標uα、uβ的求解方法具體如下：

式中：iα、iβ為電流兩相靜止坐標，p為有功功率，q為無功功率，其中，

udc為直流母線電壓分量，sa、sb、sc為開關信號，l為濾波器的電感數(shù)值；

作為一種優(yōu)選實施方式，所述步驟5)中uα、uβ參數(shù)的預測狀態(tài)用狀態(tài)預測記錄方程表示：xk＝xk，xk為電壓兩相靜止坐標uα、uβ參數(shù)狀態(tài)預測記錄值。

作為一種優(yōu)選實施方式，所述步驟5)中uα、uβ參數(shù)的均方誤差表示為：pk＝(1-hkck)*pk。

本發(fā)明有益效果是:虛擬磁鏈具有計算簡單，易于數(shù)字化操作的優(yōu)點，在交流檢測應用中備受關注。但受其本身計算的缺點，對電網(wǎng)電壓進行積分時引起的直流偏置與積分飽和現(xiàn)象，嚴重影響空間矢量定向的精確性。同時無論如何簡化控制環(huán)節(jié)計算延時與檢測誤差在所難免，導致控制時刻電壓并非檢測時刻電壓，對控制效果有一定影響影響。控制方法在檢測電壓信號的過程中加入虛擬磁鏈技術，設計了虛擬磁鏈觀測器取代鎖相環(huán)技術，有效的消除了積分時引起的直流偏置與積分飽和現(xiàn)象。同時推出利用卡爾曼濾波的優(yōu)秀跟蹤預測特性擬合采樣電壓的虛擬磁鏈優(yōu)化算法。

附圖說明

下面對本說明書附圖所表達的內(nèi)容及圖中的標記作簡要說明：

圖1是本發(fā)明的具體實施方式的卡爾曼濾波結構框圖。

圖2是本發(fā)明的具體實施方式的卡爾曼濾波算法框圖。

具體實施方式

下面通過對實施例的描述，本發(fā)明的具體實施方式如所涉及的各構件的形狀、構造、各部分之間的相互位置及連接關系、各部分的作用及工作原理、制造工藝及操作使用方法等，作進一步詳細的說明，以幫助本領域技術人員對本發(fā)明的發(fā)明構思、技術方案有更完整、準確和深入的理解。

對ad的采樣環(huán)節(jié)存在的誤差分析后，決定采用優(yōu)化擬合電壓的方法消除不利影響。該方法結合了卡爾曼濾波和模擬電壓法，準確的擬合電壓，提供準確的實時的采樣數(shù)據(jù)。擬合電壓法主要是為了簡化電路，減少檢測誤差，減少電壓傳感器的使用。

具體公式如下：

其中uα、uβ為電壓兩相靜止坐標，iα、iβ為電流兩相靜止坐標，ia,ib、ic為三相電流，p,q分別為有功無功功率，udc為直流母線電壓分量，sa、sb、sc為開關信號，l是lcl濾波器的電感數(shù)值。

采樣使用單周期多采樣的方式，結合卡爾曼濾波的優(yōu)秀的跟蹤預測功能，將采樣的數(shù)據(jù)作為學習數(shù)組，跟蹤采樣數(shù)據(jù)，在不斷的優(yōu)化跟蹤性能中，濾除存在的噪聲，預測采樣數(shù)據(jù)后一采樣時刻的電壓，也即開關動作執(zhí)行時刻電壓，同時傳遞給執(zhí)行程序，作為實時的采樣數(shù)據(jù)。這樣既降低了輸入噪聲對觀測值的影響，同時實時預測開關管動作時的真實數(shù)據(jù)，依據(jù)預測的真實數(shù)據(jù)做出更加準確的開關動作?？柭鼮V波的預測與自我更新機制步驟如下：均方誤差預測：

pk＝ak*p*ak′+qk

計算卡爾曼濾波增益：

hk＝pkck′*inv(ck*pk*ck′+rk)

更新狀態(tài)預測：

xk＝akxk+hk*(yk-ck*ak*xk)

更新預測狀態(tài)預測：

xk＝xk

更新預測均方誤差：

pk＝(1-hkck)*pk

其中采樣數(shù)組共k個數(shù)據(jù)，pk為均方誤差,ak為轉(zhuǎn)移矩陣(由狀態(tài)空間平均建模法分析得出)，p為誤差初值，qk為系統(tǒng)噪聲矩陣，hk為卡爾曼濾波增益矩陣，ck為量測矩陣，rk為測量噪聲矩陣，xk為狀態(tài)預測值，xk為狀態(tài)預測記錄值，yk為測量值。

從預測與自我更新機制步驟可以看出，卡爾曼濾波器的一個更新循環(huán)可以分為兩個步驟：預測更新與誤差更新。預測更新包括對狀態(tài)值的提前預測和對均方誤差的提前預測。誤差更新包括計算卡爾曼濾波增益、更新均方誤差和更新狀態(tài)值的估計值。所以這兩個步驟又可稱為預測與校正。反復循環(huán)自我更新，充分合理的利用觀測值提高預測精準度，預測最后時刻，即開關管動作時刻的瞬時數(shù)值，傳遞給系統(tǒng)后，達到實時操作的效果。

上面對本發(fā)明進行了示例性描述，顯然本發(fā)明具體實現(xiàn)并不受上述方式的限制，只要采用了本發(fā)明的方法構思和技術方案進行的各種非實質(zhì)性的改進，或未經(jīng)改進將本發(fā)明的構思和技術方案直接應用于其它場合的，均在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求書所限定的保護范圍為準。