CN116305883A - 基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法 - Google Patents

基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法 Download PDF

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CN116305883A CN202310197126.1A CN202310197126A CN116305883A CN 116305883 A CN116305883 A CN 116305883A CN 202310197126 A CN202310197126 A CN 202310197126A CN 116305883 A CN116305883 A CN 116305883A
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郑智沁
俞宏艳
柴毅
齐冬莲
闫云凤
李启
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Abstract

本发明公开了一种基于改进最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法，属于电气***领域。该方法的步骤包括采样电网电压、滤波电流和桥臂侧电压，构建逆变器数学模型，对逆变器数学模型进行离散化得到离散化逆变器数学模型，使用改进的递归最小二乘法，辨识滤波器电感和电路等效阻抗。本发明辨识方法提升递归最小二乘算法的鲁棒性和准确度，提升逆变器***稳定性。

Description

基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法
技术领域
本发明涉及电气***领域，具体涉及一种基于改进递归最小二乘的逆变器阻抗辨识方法。
背景技术
现阶段，以风能、水能和太阳能等可再生能源的电力***大规模的开发成为解决能源问题的主要手段，推动能源向清洁化、可持续化和低碳化方向发展。
在一系列可再生能源***中，逆变器是常见的输入电网的桥梁，大部分分布式发电***需要通过逆变器构建，为人类社会提供可再生的清洁能源。并网逆变器中常见的输出滤波器有L型和LCL型两种，LCL型滤波器虽然可以较好抑制电路中的高频谐波，同等成本下相对L型滤波器抑制效果较好，但是整体的结构更为复杂，组建LCL型滤波器容易由于工艺不同或者部分老化会出现***变换导致滤波效果的降低，从而使LCL型滤波器的逆变器***不能正常工作，破坏***的正常运行。
L型滤波器虽然结构简单，但是控制方便、容易实现，因此在大型电力***中，为了更好的稳定性和更长的寿命，通常使用L型滤波器。但由于在***控制中，需要使用滤波电感值和等效电阻值作为控制参数，而在***运行期间会由于温度等原因，导致电阻和电感值发生变化，使得控制出现较大的偏差，逆变器不能正常工作，影响***正常运行。
现有的电网阻抗辨识主要可分为主动检测和被动检测。
主动检测即通过硬件或软件的方式向***注入非特征次谐波、宽频率信号、激发滤波器谐振等方法，通过电压和电流响应计算电网阻抗。主动检测可以有效辨识阻抗，但是人为加入扰动选取困难，选取不当可能降低辨识精确度，甚至影响逆变器稳定性。
被动检测主要是通过***固有信息，主要通过递归最小二乘、最大似然估计等数学方法辨识电网阻抗大小。如题为“Online InductanceIdentification of a PWMRectifier Under Unbalanced and Distorted GridVoltages”，Zhang，Yongchang，BingyuLi，and Jie Liu，IEEE Transactionson Industry Applications，2020：3879-3888(“不平衡和扰动电网电压的PWM整流器电感在线辨识”，《IEEE工业应用》，2020年第4期，3879～3888)的文章，首先通过采集模块采集电压电流参数，建立逆变器电路等效模型，再离散化处理等效模型，之后通过递归最小二乘法计算辨识参数。但是这种阻抗辨识方法存在以下不足之处：
1)递归最小二乘法在辨识过程中，不能对旧信息进行遗忘，新数据发生较大变化，不能很好的跟踪新数据的变化，导致最后结果与实际出现较大偏差，降低算法的鲁棒性。
2)递归最小二乘法的精确度较低，容易受到噪声干扰，使得算法不能够有效跟踪变化的信号。
发明内容
本发明所要解决的技术问题为：弥补递归最小二乘法在辨识过程中偏差较大、鲁棒性较低、精确度较低、易受噪声干扰和不能有效跟踪变化信号等问题。
为了实现上述目的，本发明采用技术方案为：
一种基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法，应用该方法的逆变器拓扑结构包括直流侧电压源、三相全桥逆变电路、三相电路阻抗和三相电网，所述直流侧电压源和三相全桥逆变电路连接，三相全桥逆变电路经过三相电路阻抗接入三相电网，其中，三相电路阻抗包括滤波电感和电路等效阻抗；
所述辨识方法利用改进递归最小二乘法对滤波电感和电路等效阻抗进行辨识，具体步骤如下：
步骤1，采样三相全桥逆变电路输出点的电压记为桥臂侧电压Uxc、采样电网电压Ux、采样流过滤波电感的电流并记为滤波电流ix，其中x为相序，x＝a，b，c；
建立逆变器数学模型如下：
Ugc-Ug＝Lgi′g+igRg
其中，g为a，b，c三相中的任意一相，Ugc为g相桥臂侧电压，Ug为g相电网电压，ig为g相滤波电流，i′g为g相滤波电流ig的导数，Lg为滤波电感的电感值，Rg为电路等效阻抗的阻抗值；
步骤2，设在辨识过程中共包含一个初始周期和n个辨识周期，其中，在初始周期中进行一次采样，并记为第1次采样，在n个辨识周期中的每一个辨识周期中均进行一次采样和一次辨识，将n个辨识周期中的任意一个记为当前辨识周期k，k＝1，2，...n，当前辨识周期k的采记为第k+1个次采样；
对步骤1得到的逆变器数学模型进行离散化，得到离散化逆变器的数学模型，表达式如下：
Figure SMS_1
其中，ig(k+1)为第k+1次采样得到的g相滤波电流，ig(k)为第k次采样得到的g相滤波电流，Ugc(k)为第k次采样得到的g相桥臂侧电压，Ug(k)为第k次采样得到的g相电网电压，Lgk为第k个辨识周期后计算出的滤波电感值，Rgk为第k次辨识周期后计算出的电路等效阻抗值，T为采样周期；
步骤3，根据最小二乘法，将步骤2得到的离散化的数学模型转化为离散化模型的矩阵形式，表达式如下：
Figure SMS_2
其中，
yk为第k+1次采样得到的滤波电流信息，yk＝ig(k+1)；
Φk为第k采样得到的的已知信息，Φk＝[Ugc(k) Ug(k) ig(k)]T；
θk为第k个辨识周期的待辨识参数计算矩阵，θk＝[θ1k θ2k θ3k]T，θ1k为待辨识参数计算矩阵参数1，θ2k为待辨识参数计算矩阵参数2，θ3k为待辨识参数计算矩阵参数3，计算式分别为：
Figure SMS_3
Figure SMS_4
Figure SMS_5
步骤4，将步骤3得到的离散化模型的矩阵形式，代入改进递归最小二乘法的迭代方程中，对逆变电路连接的滤波电感L和电路负载阻抗R进行n次辨识，得到第n个辨识周期的待辨识参数计算矩阵θn＝[θ1n θ2n θ3n]T；
步骤5，辨识滤波电感值Lg和电路等效电阻值Rg，计算式如下：
Figure SMS_6
优选地，步骤4所述改进递归最小二乘法的迭代方程的实现过程如下：
步骤4.1，参数设定；
需设定的参数包括遗忘因子下界uL，基于噪声水平的死区系数ε，敏感度系数η，用户自定义参数my，1-范数惩罚项权重λ；
初始化信息矩阵R0，初始化待辨识参数计算式矩阵θ0；
步骤4.2，计算第k个辨识周期的预测误差ek：
Figure SMS_7
其中，ek为第k个辨识周期预测值与实际测量值之间的预测误差，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数；
步骤4.3，计算第k个辨识周期遗忘因子uk，其表达式如下：
Figure SMS_8
其中，tr(*)为矩阵的迹，uk为第k个辨识周期计算的遗忘因子，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，max{}为最大值函数；
步骤4.4，计算并更新第k个辨识周期计算的信息矩阵Rk：
Figure SMS_9
其中，Rk-1为第k-1个辨识周期的信息矩阵，
Figure SMS_10
为第k-1个辨识周期信息矩阵的遗忘部分；
将第k个辨识周期的信息矩阵Rk表达如下：
Figure SMS_11
其中，
Figure SMS_12
为第k个辨识周期的信息矩阵的保留部分，/>
Figure SMS_13
为第k个辨识周期的信息矩阵的遗忘部分，其表达式如下：
Figure SMS_14
其中，||*||为矩阵的范数，(*)-1为矩阵的逆；
步骤4.5，计算并更新协方差矩阵Pk，通过已更新的信息矩阵Rk进行计算，表达式如下：
Figure SMS_15
步骤4.6，计算并更新待辨识参数计算矩阵θk，待辨识参数更新表达式如下：
Figure SMS_16
其中，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数，sgn(*)为符号函数；
步骤4.7，根据步骤4.1～步骤4.6，得到改进递归最小二乘法的迭代方程如下：
Figure SMS_17
与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：
本发明通过采样电网电压滤波、流过电感的电流和逆变电路侧电压，通过构建的逆变器离散化数学模型，使用改进的递归最小二乘法，辨识滤波器电感值Lg和电路等效阻抗值Rg，提升递归最小二乘算法的鲁棒性和准确度。
附图说明
图1为本发明具体实施例中的逆变器电路拓扑图；
图2为辨识周期示意图；
图3为本发明辨识方法步骤4的流程图；
图4为本发明具体实施例的滤波电感参数辨识效果图；
图5为本发明具体实施例的电路等效阻抗参数辨识框图。
具体实施方式
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
图1为本发明具体实施例中的逆变器电路拓扑图，由图1可见，本发明一种基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法，应用该方法的逆变器拓扑结构包括直流侧电压源、三相全桥逆变电路、三相电路阻抗和三相电网，所述直流侧电压源和三相全桥逆变电路连接，三相全桥逆变电路经过三相电路阻抗接入三相电网，其中，三相电路阻抗包括滤波电感和电路等效阻抗。在图1上，1为直流侧电压源，2为三相全桥逆变电路，3为三相电路阻抗，4为三相电网，L为滤波电感，R为电路等效电阻。
图3为本发明辨识方法的流程图，由该图可见，所述辨识方法利用改进递归最小二乘法对滤波电感和电路等效阻抗进行辨识，具体步骤如下：
步骤1，采样三相全桥逆变电路输出点的电压记为桥臂侧电压Uxc、采样电网电压Ux、采样流过滤波电感的电流并记为滤波电流ix，其中x为相序，x＝a，b，c；
建立逆变器数学模型如下：
Ugc-Ug＝Lgi′g+igRg
其中，g为a，b，c三相中的任意一相，Ugc为g相桥臂侧电压，Ug为g相电网电压，ig为g相滤波电流，i′g为g相滤波电流ig的导数，Lg为滤波电感的电感值，Rg为电路等效阻抗的阻抗值。
步骤2，设在辨识过程中共包含一个初始周期和n个辨识周期，其中，在初始周期中进行一次采样，并记为第1次采样，在n个辨识周期中的每一个辨识周期中均进行一次采样和一次辨识，将n个辨识周期中的任意一个记为当前辨识周期k，k＝1，2，...n，当前辨识周期k的采记为第k+1个次采样；
对步骤1得到的逆变器数学模型进行离散化，得到离散化逆变器的数学模型，表达式如下：
Figure SMS_18
其中，ig(k+1)为第k+1次采样得到的g相滤波电流，ig(k)为第k次采样得到的g相滤波电流，Ugc(k)为第k次采样得到的g相桥臂侧电压，Ug(k)为第k次采样得到的g相电网电压，Lgk为第k个辨识周期后计算出的滤波电感值，Rgk为第k次辨识周期后计算出的电路等效阻抗值，T为采样周期。
图2为辨识周期示意图，给出了辨识周期、采样次数和辨识次数的关系。
步骤3，根据最小二乘法，将步骤2得到的离散化的数学模型转化为离散化模型的矩阵形式，表达式如下：
Figure SMS_19
其中，
yk为第k+1次采样得到的滤波电流信息，yk＝ig(k+1)；
Φk为第k采样得到的的已知信息，Φk＝[Ugc(k) Ug(k) ig(k)]T；
θk为第k个辨识周期的待辨识参数计算矩阵，θk＝[θ1k θ2k θ3k]T，θ1k为待辨识参数计算矩阵参数1，θ2k为待辨识参数计算矩阵参数2，θ3k为待辨识参数计算矩阵参数3，计算式分别为：
Figure SMS_20
Figure SMS_21
Figure SMS_22
步骤4，将步骤3得到的离散化模型的矩阵形式，代入改进递归最小二乘法的迭代方程中，对逆变电路连接的滤波电感L和电路负载阻抗R进行n次辨识，得到第n个辨识周期的待辨识参数计算矩阵θn＝[θ1n θ2n θ3n]T。
步骤5，辨识滤波电感值Lg和电路等效电阻值Rg，计算式如下：
Figure SMS_23
在本实施例中，步骤4所述改进递归最小二乘法的迭代方程的实现过程如下：
步骤4.1，参数设定；
需设定的参数包括遗忘因子下界uL，基于噪声水平的死区系数ε，敏感度系数η，用户自定义参数my，1-范数惩罚项权重λ；
初始化信息矩阵R0，初始化待辨识参数计算式矩阵θ0；
步骤4.2，计算第k个辨识周期的预测误差ek：
Figure SMS_24
其中，ek为第k个辨识周期预测值与实际测量值之间的预测误差，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数；
步骤4.3，计算第k个辨识周期遗忘因子uk，其表达式如下：
Figure SMS_25
其中，tr(*)为矩阵的迹，uk为第k个辨识周期计算的遗忘因子，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，max{}为最大值函数；
步骤4.4，计算并更新第k个辨识周期计算的信息矩阵Rk：
Figure SMS_26
其中，Rk-1为第k-1个辨识周期的信息矩阵，
Figure SMS_27
为第k-1个辨识周期信息矩阵的遗忘部分；
将第k个辨识周期的信息矩阵Rk表达如下：
Figure SMS_28
其中，
Figure SMS_29
为第k个辨识周期的信息矩阵的保留部分，/>
Figure SMS_30
为第k个辨识周期的信息矩阵的遗忘部分，其表达式如下：
Figure SMS_31
其中，||*||为矩阵的范数，(*)-1为矩阵的逆；
步骤4.5，计算并更新协方差矩阵Pk，通过已更新的信息矩阵Rk进行计算，表达式如下：
Figure SMS_32
步骤4.6，计算并更新待辨识参数计算矩阵θk，待辨识参数更新表达式如下：
Figure SMS_33
其中，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数，sgn(*)为符号函数；
步骤4.7，根据步骤4.1～步骤4.6，得到改进递归最小二乘法的迭代方程如下：
Figure SMS_34
在本实施例中，电网电压Ug＝415V/50Hz，直流输入电压值为Udc＝1100V，滤波电感值Lg＝6mH，电路等效阻抗值Rg＝1Ω。
设定初始参数，初始值如下：
遗传因子下界uL＝0.9，死区系数ε＝20，敏感度系数η＝0.1，自定义参数my＝2，惩罚项权重λ＝2，采样周期T＝10-6s，
初始信息矩阵
Figure SMS_35
初始待辨识参数计算矩阵θ0＝[0 0 0]。
在本实施例中，通过电压传感器和电流传感器采集任意一相的桥臂侧电压、电网电压和滤波电流作为已知信息，并与上述初始参数联合，通过改进递归最小二乘法进行了辨识。
在辨识结束后，将辨识结果与递归最小二乘法辨识结果、真实数据进行比较，最终效果图如图4和图5所示。改进递归最小二乘法辨识的滤波电感效果略优于递归最小二乘法，而等效阻抗的辨识效果里，改进递归最小二乘法更接近于真实值，说明改进递归最小二乘法辨识精度优于递归最小二乘法。

Claims (2)

1.一种基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法，应用该方法的逆变器拓扑结构包括直流侧电压源、三相全桥逆变电路、三相电路阻抗和三相电网，所述直流侧电压源和三相全桥逆变电路连接，三相全桥逆变电路经过三相电路阻抗接入三相电网，其中，三相电路阻抗包括滤波电感和电路等效阻抗；
其特征在于，所述辨识方法利用改进递归最小二乘法对滤波电感和电路等效阻抗进行辨识，具体步骤如下：
步骤1，采样三相全桥逆变电路输出点的电压记为桥臂侧电压Uxc、采样电网电压Ux、采样流过滤波电感的电流并记为滤波电流ix，其中x为相序，x＝a，b，c；
建立逆变器数学模型如下：
Ugc-Ug＝Lgi′g+igRg
其中，g为a，b，c三相中的任意一相，Ugc为g相桥臂侧电压，Ug为g相电网电压，ig为g相滤波电流，i′g为g相滤波电流ig的导数，Lg为滤波电感的电感值，Rg为电路等效阻抗的阻抗值；
步骤2，设在辨识过程中共包含一个初始周期和n个辨识周期，其中，在初始周期中进行一次采样，并记为第1次采样，在n个辨识周期中的每一个辨识周期中均进行一次采样和一次辨识，将n个辨识周期中的任意一个记为当前辨识周期k，k＝1，2，...n，当前辨识周期k的采记为第k+1个次采样；
对步骤1得到的逆变器数学模型进行离散化，得到离散化逆变器的数学模型，表达式如下：
Figure FDA0004107628490000011
其中，ig(k+1)为第k+1次采样得到的g相滤波电流，ig(k)为第k次采样得到的g相滤波电流，Ugc(k)为第k次采样得到的g相桥臂侧电压，Ug(k)为第k次采样得到的g相电网电压，Lgk为第k个辨识周期后计算出的滤波电感值，Rgk为第k次辨识周期后计算出的电路等效阻抗值，T为采样周期；
步骤3，根据最小二乘法，将步骤2得到的离散化的数学模型转化为离散化模型的矩阵形式，表达式如下：
Figure FDA0004107628490000021
其中，
yk为第k+1次采样得到的滤波电流信息，yk＝ig(k+1)；
Φk为第k采样得到的的已知信息，Φk＝[Ugc(k) Ug(k) ig(k)]T；
θk为第k个辨识周期的待辨识参数计算矩阵，θk＝[θ1k θ2k θ3k]T，θ1k为待辨识参数计算矩阵参数1，θ2k为待辨识参数计算矩阵参数2，θ3k为待辨识参数计算矩阵参数3，计算式分别为：
Figure FDA0004107628490000022
Figure FDA0004107628490000023
Figure FDA0004107628490000024
步骤4，将步骤3得到的离散化模型的矩阵形式，代入改进递归最小二乘法的迭代方程中，对逆变电路连接的滤波电感L和电路负载阻抗R进行n次辨识，得到第n个辨识周期的待辨识参数计算矩阵θn＝[θ1n θ2n θ3n]T；
步骤5，辨识滤波电感值Lg和电路等效电阻值Rg，计算式如下：
Figure FDA0004107628490000031
2.根据权利要求1所述的一种基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法，其特征在于，步骤4所述改进递归最小二乘法的迭代方程的实现过程如下：
步骤4.1，参数设定；
需设定的参数包括遗忘因子下界uL，基于噪声水平的死区系数ε，敏感度系数η，用户自定义参数my，1-范数惩罚项权重λ；
初始化信息矩阵R0，初始化待辨识参数计算矩阵θ0；
步骤4.2，计算第k个辨识周期的预测误差ek：
Figure FDA0004107628490000032
其中，ek为第k个辨识周期预测值与实际测量值之间的预测误差，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数；
步骤4.3，计算第k个辨识周期遗忘因子uk，其表达式如下：
Figure FDA0004107628490000033
其中，tr(*)为矩阵的迹，uk为第k个辨识周期计算的遗忘因子，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，max{}为最大值函数；
步骤4.4，计算并更新第k个辨识周期计算的信息矩阵Rk：
Figure FDA0004107628490000034
其中，Rk-1为第k-1个辨识周期的信息矩阵，
Figure FDA0004107628490000035
为第k-1个辨识周期信息矩阵的遗忘部分；
将第k个辨识周期的信息矩阵Rk表达如下：
Figure FDA0004107628490000041
其中，
Figure FDA0004107628490000042
为第k个辨识周期的信息矩阵的保留部分，/>
Figure FDA0004107628490000043
为第k个辨识周期的信息矩阵的遗忘部分，其表达式如下：
Figure FDA0004107628490000044
其中，||*||为矩阵的范数，(*)-1为矩阵的逆；
步骤4.5，计算并更新协方差矩阵Pk，通过已更新的信息矩阵Rk进行计算，表达式如下：
Figure FDA0004107628490000045
步骤4.6，计算并更新待辨识参数计算矩阵θk，待辨识参数更新表达式如下：
Figure FDA0004107628490000046
其中，Pk-1为第k-1个辨识周期计算的协方差矩阵，θk-1表示第k-1个辨识周期计算的待辨识参数，sgn(*)为符号函数；
步骤4.7，根据步骤4.1～步骤4.6，得到改进递归最小二乘法的迭代方程如下：
Figure FDA0004107628490000047
CN202310197126.1A 2023-02-28 2023-02-28 基于改进递归最小二乘法的逆变器阻抗辨识方法 Pending CN116305883A (zh)

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CN117375471A (zh) * 2023-12-08 2024-01-09 浙江大学 永磁电机转动惯量与负载转矩辨识方法及***

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117375471A (zh) * 2023-12-08 2024-01-09 浙江大学 永磁电机转动惯量与负载转矩辨识方法及***
CN117375471B (zh) * 2023-12-08 2024-03-12 浙江大学 永磁电机转动惯量与负载转矩辨识方法及***

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