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申请/专利权人：合肥大学

摘要：本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的虚拟同步机参数辨识方法，属于微电网与构网型逆变器控制技术领域。该辨识方法基于构网型虚拟同步机，建立线性化的虚拟同步机二阶传递函数模型，在功率扰动下，将有功功率指令和输出有功功率离散后作为卡尔曼滤波算法的输入，利用功率振荡模态信息，通过卡尔曼滤波算法辨识出函数模型参数，最后经数学回算得虚拟同步机的虚拟惯量和等效阻尼系数辨识值。本发明辨识方法提高了虚拟同步机参数辨识的精度，在控制噪声的干扰下仍具有较好的鲁棒性。

主权项：1.一种基于卡尔曼滤波的虚拟同步机参数辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，基于构网型的虚拟同步机控制策略，建立其在稳态工作点处的有功功率-频率控制环小信号模型： 其中，δ为虚拟同步机端口电压E和电网电压U之间的相角差，ω为虚拟同步机实际输出角频率，ωn为电网额定角频率，ΔPre为虚拟同步机有功功率指令的小信号量，ΔPe为虚拟同步机输出有功功率的小信号量，t为时间，J为虚拟同步机的虚拟惯量，D为虚拟同步机的等效阻尼系数，其中，虚拟惯量J和等效阻尼系数D为待辨识参数；步骤2，根据步骤1中所建立的虚拟同步机有功功率-频率控制环小信号模型，得到虚拟同步机输出有功功率的小信号量ΔPe与虚拟同步机有功功率指令的小信号量ΔPre之间的离散化二阶闭环传递函数Gz： 其中，z为离散变换中的变量，Z为系统总阻抗的模值，a1、a2、b0分别为一阶反馈系数、二阶反馈系数，前向系数，其表达式分别为：a1＝-2c2+2KωJKωJ+c2+DcJa2＝c2-DcJ+KωJKωJ+c2+DcJb0＝KωJKωJ+c2+DcJ其中，c＝2T，且T为采样时间；为整步功率系数，E为虚拟同步机输出电压幅值，U为电网电压幅值，Z为系统等效阻抗的模值；步骤3，当虚拟同步机发生了功率扰动时，设置总的离散采样次数为N，设定每次离散采样对应的时刻为离散时刻k，则k＝1，2，3…N；在每个离散时刻k分别对虚拟同步机输出有功功率的小信号量ΔPe和有功功率指令的小信号量ΔPre进行采样，得到ΔPek和ΔPrek，经过N次离散采样得到N组虚拟同步机输出有功功率的小信号量ΔPe和有功功率指令的小信号量ΔPre；步骤4，将步骤2所述虚拟同步机输出有功功率的小信号量ΔPe与虚拟同步机有功功率指令的小信号量ΔPre之间的离散化二阶闭环传递函数Gz用差分方程表示：ΔPek＝-a1ΔPek-1-a2ΔPek-2+b0ΔPrek+2ΔPrek-1+ΔPrek-2其中，ΔPek-1为k-1时刻虚拟同步机输出有功功率的小信号量，ΔPek-2为k-2时刻虚拟同步机输出有功功率的小信号量，ΔPrek-1为k-1时刻虚拟同步机有功功率指令的小信号量，ΔPrek-2为k-2时刻虚拟同步机有功功率指令的小信号量，均由步骤3中k时刻、k-1时刻和k-2时刻的离散采样得到；根据上述差分方程得到k时刻的观测矩阵Hk，Hk＝[-ΔPek-1，-ΔPek-2，ΔPrek+2ΔPrek-1+ΔPrek-2]；步骤5，将步骤3中N组虚拟同步机输出有功功率的小信号量ΔPe和有功功率指令的小信号量ΔPre作为卡尔曼滤波的输入，进行卡尔曼滤波，输出状态最优估计值其中，为最优一阶反馈系数、为最优二阶反馈系数，为最优前向系数，然后经以下数学回算得到虚拟惯量J的辨识值和等效阻尼系数D的辨识值

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百度查询： 合肥大学 基于卡尔曼滤波的虚拟同步机参数辨识方法