CN106597848B - 一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法 - Google Patents

一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，所述方法包括(1)建立光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数演化时间序列；(2)建立光伏逆变器电势参数辨识参数离散空间状态方程；(3)求解光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测模型。本发明解决了传统方法忽略分布式光伏，光伏与配电网间的相互作用关系以及检测时刻状态与上一时刻状态之间的相互作用关系，不能有效利用电网和分布式光伏发电运行数据资源，评估准确度和光伏利用效率不高的问题；具有提高评估准确度和光伏利用率，有效避免配电网***因光伏接入带来的电压问题，显著提高配电网电力***在分布式光伏接入后的可靠性与经济性等技术效果。

Description

一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法
技术领域
本发明属于光伏并网发电技术领域，特别涉及一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法。
背景技术
配电网电力***中分布式光伏发电设备组成了一个复杂的***，如何根据分布式光伏及配电网运行特点进行分布式光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数评估，使每个分布式光伏发电***及其所接入的配电网能够安全、稳定、高效运行。
现有的光伏逆变器电势参数辨识方法存在一个问题，忽略分布式光伏及光伏与配电网间的相互作用关系以及检测时刻状态与上一时刻状态之间的相互影响，不能有效利用电网和分布式光伏发电运行数据资源，评估准确度和光伏利用效率不高。因此，本发明提供一种光伏逆变器电势参数识别误差波动系数预测方法，所述方法对配电网及其内光伏***运行参数及气象环境参数进行实时监测，并根据监测参数对分布式光伏逆变器电势参数辨识误差进行预测计算，根据计算结果实时地对光伏发电***及配电网进行控制。
发明内容
本发明提供一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，解决了现有的光伏逆变器电势参数辨识方法存在的忽略分布式光伏及光伏与配电网间的相互作用关系以及检测时刻状态与上一时刻状态之间的相互影响，不能有效利用电网和分布式光伏发电运行数据资源以及评估准确度和光伏利用效率不高的技术问题。
本发明通过下述技术方案实现：所述方法包括(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数演化时间序列；(2)根据所述演化时间序列建立光伏逆变器电势参数辨识参数离散空间状态方程；(3)根据状态预测值和状态测量值求解光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测模型。
进一步的，为更好的实现本发明,所述步骤(1)中演化时间序列通过采集配电网及所述配电网内光伏***运行参数及气象环境参数建立。
进一步的，所述运行参数及气象环境参数包括分布式光伏并网点接入点基波电压的测量值u1、谐波电压测量值uh，外界光照测量值Sd，外界温度测量值Td。
进一步的，所述实时监测获得的参数为配电网及其内光伏***运行参数及气象环境参数。
进一步的，所述步骤(1)中演化时间序列是在固定时间间隔下建立的演化时间序列。
进一步的，所述演化时间序列包括为接入点基波电压时间序列，接入点谐波电压时间序列，接入点电压变化率，外界温度、光照强度。
进一步的，所述演化时间序列在在一系列时刻td1,td2,...,tdn下为
Figure BDA0001174913630000021
其中，n为自然数，n＝1,2,…；基波电压的测量值u1；接入点谐波电压测量值uh；光照测量值Sd；温度测量值Td。
进一步的，所述步骤(2)包括以下步骤：
A、建立光伏逆变器电势评估方程；
B、计算卡尔曼迭代中观测噪声协方差和***噪声协方差；
C、建立光伏逆变器电势参数误差模型。
进一步的，所述步骤A中光伏逆变器电势评估方程为
xk+1＝Akxk+Bωk
Figure BDA0001174913630000022
其中k为不小于1的整数，xk为k时刻电势的状态向量，Bk为干扰输入矩阵，ωk为***过程噪声，ηk为量测噪声；Ak为***的状态转移矩阵，Ck为量测矩阵。
进一步的，所述Ak为对角元素为1的单位矩阵，Ak＝I。
进一步的，所述步骤B中观测噪声协方差和***噪声协方差为正定对角阵，利用灵敏度分析的方法确定最佳的观测噪声协方差及最佳的***噪声协方差。
进一步的，所述灵敏度分析方法中观测噪声协方差和***噪声协方差在10％的范围内的数据内选取。
进一步的，所述灵敏度分析方法中观测噪声协方差和***噪声协方差在1％的范围内的数据内选取。
进一步的，所述灵敏度分析方法中观测噪声协方差和***噪声协方差在0.1％的范围内的数据内选取。
进一步的，所述步骤C中光伏逆变器电势参数误差模型为
其中k为不小于1的整数，
Figure BDA0001174913630000032
为k时刻电势最优评估值，xk为实测电势值。
进一步的，所述步骤(3)预测得到光伏逆变器电势参数辨识误差波动系k+1时刻最优评估值：
Figure BDA0001174913630000033
其中k为不小于1的整数，
Figure BDA0001174913630000034
为k时刻电势最优评估值，xk为k时刻实测的电势值，H(k)为滤波增益矩阵，yd为光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测值。
进一步的，所述方法用于控制光伏发电***及配电网。
附图说明
图1目标函数迭代运算流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本实发明的实施方式不限于此。
实施例1：
采用上述一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，流程如图1，包括如下步骤：
定义如下光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数：
光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数
Figure BDA0001174913630000035
步骤1：建立光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数演化时间序列：
Figure BDA0001174913630000041
其中基波电压的测量值us，接入点谐波电压测量值uh，光照测量值Sd，温度测量值Td。
步骤2：构建光伏逆变器电势参数辨识参数离散空间状态方程：
步骤A：建立光伏逆变器电势评估方程：
xk+1＝Akxk+Bωk
Figure BDA0001174913630000042
其中xk为k时刻电势的状态向量，Bk是干扰输入矩阵；ωk是***过程噪声，ηk量测噪声，Ak为***的状态转移矩阵，Ck是量测矩阵，Ak＝Ck＝I。
步骤B：计算卡尔曼迭代中观测噪声协方差Q(k)和***噪声协方差R(k)
在凭经验将Q(k)和R(k)取为正定对角阵的基础上，通过灵敏度分析的方法，进一步采取试探法来寻找已知***的Q(k)和R(k)的较优值，通过将Q(k)和R(k)在0.1％范围内的数据的选取，分析不同取值对滤精度的影响，从而确定最佳的Q(k)和R(k)取值。
步骤C：构建光伏逆变器电势参数误差模型：
Figure BDA0001174913630000043
步骤3：求解光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测模型
Figure BDA0001174913630000044
其中
Figure BDA0001174913630000045
为根据(k-1)时刻计算的k时刻电势最优评估值，xk为k时刻实测的电势值，H(k)为滤波增益矩阵，所求得的yd即为光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测值。
实施例2
本实施例在实施例1的基础上对步骤2中的步骤B进行进一步优化。
步骤B：计算卡尔曼迭代中观测噪声协方差Q(k)和***噪声协方差R(k)
在凭经验将Q(k)和R(k)取为正定对角阵的基础上，通过灵敏度分析的方法，进一步采取试探法来寻找已知***的Q(k)和R(k)的较优值，通过将Q(k)和R(k)在1％范围内的数据的选取，分析不同取值对滤精度的影响，从而确定最佳的Q(k)和R(k)取值。
实施例3
本实施例在实施例1的基础上对步骤2中的步骤B进行进一步优化。
步骤B：计算卡尔曼迭代中观测噪声协方差Q(k)和***噪声协方差R(k)
在凭经验将Q(k)和R(k)取为正定对角阵的基础上，通过灵敏度分析的方法，进一步采取试探法来寻找已知***的Q(k)和R(k)的较优值，通过将Q(k)和R(k)在10％范围内的数据的选取，分析不同取值对滤精度的影响，从而确定最佳的Q(k)和R(k)取值。
以上实施例所述的方法可用于控制光伏发电***及配电网。
本发明相对于现有技术能够取得以下有益技术效果：(1)提高评估准确度和光伏利用率；(2)有效避免配电网***因光伏接入带来的电压等问题，(3)显著提高配电网电力***在分布式光伏接入后的可靠性与经济性。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，其特征在于：所述方法包括：
采用以下公式获得光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数e：
Figure FDA0002029151780000011
(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数演化时间序列；
所述光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数演化时间序列在一系列时刻td1,td2,...,tdn下为：
Figure FDA0002029151780000012
其中，n为自然数，n＝1,2,…，us为基波电压的测量值，uh为接入点谐波电压测量值，Sd为光照测量值，Td为温度测量值；
(2)根据所述演化时间序列建立光伏逆变器电势参数辨识参数离散空间状态方程；
(3)根据所述光伏逆变器电势参数辨识参数离散空间状态方程求解光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测模型；
所述步骤(2)包括以下步骤：
A、依据步骤(1)中演化时间序列建立光伏逆变器电势评估方程；
B、依据所述电势评估方程计算卡尔曼迭代中观测噪声协方差和***噪声协方差；
C、建立光伏逆变器电势参数误差模型；
所述步骤A中光伏逆变器电势评估方程为
xk+1＝Akxk+Bkωk
其中k为不小于1的整数，xk为k时刻电势的状态向量，Bk为干扰输入矩阵，ωk为***过程噪声，ηk为量测噪声；Ak为对角元素为1的单位矩阵，Ak＝I，Ck为量测矩阵；
所述步骤B中观测噪声协方差和***噪声协方差为正定对角阵，利用灵敏度分析的方法确定最佳的观测噪声协方差及最佳的***噪声协方差，所述灵敏度分析方法在10％的范围内的数据内选取数；
所述步骤C中光伏逆变器电势参数误差模型为
其中k为不小于1的整数，
Figure FDA0002029151780000022
为k时刻电势最优评估值，xk为实测电势值；
所述步骤(3)预测得到光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数k+1时刻的最优评估值：
Figure FDA0002029151780000023
其中k为不小于1的整数，
Figure FDA0002029151780000024
为k时刻电势最优评估值，xk为k时刻实测的电势值，H(k)为滤波增益矩阵，yd为光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测值。
2.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，其特征是：所述实时监测获得的参数为配电网及所述配电网内光伏***运行参数及气象环境参数。
3.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，其特征是：所述步骤(1)中演化时间序列是在固定时间间隔下建立的演化时间序列。
4.根据权利要求3所述的一种光伏逆变器电势参数辨识误差波动系数预测方法，其特征是：所述演化时间序列包括为接入点基波电压时间序列，接入点谐波电压时间序列，接入点电压变化率，外界温度以及光照强度。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN102913426A (zh) * 2012-10-09 2013-02-06 江苏大学 一种高效全自动光伏水泵***及其控制方法
CN104037816B (zh) * 2014-06-19 2016-04-06 清华大学 多源发电联合运行方式下风光发电出力最大化的计算方法
CN104836256B (zh) * 2015-05-29 2016-11-30 国家电网公司 一种配电网光伏消纳能力计算的方法及***
CN104882897B (zh) * 2015-06-18 2018-01-19 中国电力科学研究院 一种平抑光伏功率波动的有功功率优化调度方法
CN105203883A (zh) * 2015-09-23 2015-12-30 国网青海省电力公司 基于双密度小波网络的无偏估计光伏逆变器参数辨识方法
CN105354635A (zh) * 2015-10-30 2016-02-24 国家电网公司 一种配电网不平衡谐波负荷指数预测方法
CN105356500B (zh) * 2015-10-30 2017-11-10 国家电网公司 一种多光伏区域电网电压稳定性裕度预测方法
CN105186585A (zh) * 2015-11-10 2015-12-23 国家电网公司 一种多源智能微网在多模式下的能量协调***
CN106202914A (zh) * 2016-07-07 2016-12-07 国网青海省电力公司 基于改进粒子群算法的光伏电池参数辨识方法

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