【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及锁相环，具体地，涉及一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术。
技术介绍
1、在电力系统中，锁相环(pll)是用于实现频率和相位同步的关键控制技术。随着新能源需求的增加，特别是对变流器的广泛运用，提升功率因数和确保电压电流同相位成为重要研究内容。传统的pll技术在应对非理想电网环境时存在局限性，如电压不平衡、相位突变、瞬时电压变化、频率变化和谐波污染等。这些因素可能导致传统pll效果不佳，因此迫切需要一种适应各种非理想电网环境的锁相技术。
2、目前现有的电网同步技术中，卡尔曼锁相技术有很好的自适应性、抗干扰性以及鲁棒性高的优点被广泛应用，能够借助观测数据预测状态量，得到系统的最优状态估计。由文献《steady-state linear kalman filter-based plls for power applications:asecond look》提出的一种基于稳定状态线性卡尔曼滤波器锁相环，其在理想电网情况下表现与srf-pll一样优秀的锁相性能，在含有高次谐波的场景表现出比优于单广义二阶积分器的滤波性能，但这种卡尔曼滤波器锁相环在三相不平衡电网场景、低次谐波场景中锁相精度存在比较明显的误差。因此迫切需要一种适应各种故障场景的改进卡尔曼滤波器锁相技术，保持卡尔曼滤波器鲁棒性高优点，提高抗干扰和自适应能力。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种鲁棒性高、抗干扰性强的基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，利用重新设计的谐波分离的多重二阶广义积分器提高稳态线性卡尔曼滤波器锁相技术的自适应滤波性能和鲁棒性，包括以下步骤：
4、步骤1：采样获取三相并网电压ua(t)、ub(t)、uc(t)，据以进行clark变换操作，得到并网电压α、β轴分量uα、uβ；
5、步骤2：将所述并网电压α、β轴分量uα、uβ和稳态线性卡尔曼滤波器估计电压频率送入到谐波分离的多重二阶广义积分器中，使基波和基波系数倍数谐波进行分离；
6、步骤3：经过正负序分量分离模块提取两相静止坐标系αβ坐标系下的基波电压正序分量
7、步骤4：将电网电压正序分量据以进行park变换操作，得到基波电压d、q轴分量；
8、步骤5：构建线性稳态卡尔曼滤波器数学模型，设计卡尔曼滤波器相关参数；
9、步骤6：将并网电网电压q轴分量输入到卡尔曼滤波器中，据以估计加速度估计并网电压角频率和估计相位
10、进一步地，步骤1中，根据三相并网实时电压ua(n)、ub(n)、uc(n),利用下述逻辑表示在三相静止坐标系abc坐标系下的基波电压：
11、
12、其中ua(n)、ub(n)、uc(n)为三相静止坐标系下三相并网基波电压，a为电网电压的三相平衡电压幅值，ω0为基波角频率。
13、进一步地，步骤1中，利用下述关系进行clark变换：
14、
15、其中，uα(n)、uβ(n)为两相静止坐标系αβ坐标系下电网电压α、β分量，tαβ为clark变换系数矩阵。
16、进一步地，步骤2中所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤2中所述的谐波分离的多重二阶广义积分器结构用以下逻辑表示传递函数：
17、
18、
19、
20、其中，d(s)为二阶广义积分器带通滤波器传递函数，q(s)为二阶广义积分器低通滤波器传递函数，v'、v为多重二阶广义积分器模块的输入和输出，ω'为多重二阶广义积分器模块的谐振频率，k为品质因数的倒数。
21、进一步地，步骤2中所述的谐波分离作用通过以下逻辑表示：
22、
23、
24、其中，di(s)、dj(s)为谐波分离的多重二阶广义积分器，i、j谐波分离的多重二阶广义积分器的谐波阶数。
25、进一步地，步骤3中所述的正负序分量分离模块用以下逻辑表示：
26、
27、
28、
29、其中vαβ为并网电压下α、β分量，为正序分量，为负序分量，tαβ为αβ转移矩阵，t+为正序提取矩阵，t-为负序提取矩阵。
30、进一步地，步骤4中所述的park变换用以下逻辑表示：
31、
32、其中，vd、vq为并网电压下dq轴分量，vα、vβ为并网电压下αβ轴分量，为稳态线性卡尔曼滤波器预测并网电压的估计相位。
33、进一步地，步骤5中所述的线性卡尔曼滤波器相关参数设置，包括以下步骤：
34、步骤s5-1：构建锁相环数学模型，预置状态变量x,观测量y，观测方程h，以及状态转移方程a；
35、步骤s5-2：初始化线性卡尔曼滤波器，定义初始状态向量，分别为相位、角速度和加速度；
36、步骤s5-3：定义初始状态协方差矩阵p；
37、步骤s5-4：线性卡尔曼滤波器对锁相环数学模型的状态量进行预测，根据系统动态方程，使用上一时刻的状态估计和运动模型预测当前的状态量；
38、步骤s5-5：更新状态协方差矩阵；
39、步骤s5-6：根据预测步骤中计算的状态协方差矩阵，计算卡尔曼增益并更新模型。
40、进一步地，步骤s5-1所述构建锁相环数学模型，包含以下内容：
41、构建锁相环数学模型，对状态变量x、观测量y、观测方程h，以及状态转移方程a进行定义：
42、x(n)＝ax(n-1)
43、y(n)＝cx(n)
44、
45、h＝[1 0 0]
46、其中，ag＝dωg/dt，θg、ωg、ag分别为卡尔曼滤波器对并网电压估计加速度、估计角频率和估计相位，ts为采样周期。
47、进一步地，步骤s5-1所述构建锁相环数学模型，包含以下内容：
48、构建锁相环数学模型，对状态变量x、观测量y、观测方程h，以及状态转移方程a进行定义：
49、x(n)＝ax(n-1)
50、y(n)＝cx(n)
51、
52、h＝[1 0 0]
53、其中，ag＝dωg/dt，θg、ωg、ag分别为卡尔曼滤波器对并网电压估计加速度、估计角频率和估计相位，ts为采样周期。
54、进一步地，步骤s4-4和步骤s4-6所述的预测和更新，可以用以下逻辑表示：
55、
56、
57、其中，k为卡尔曼增益矩阵，kt＝[k1 k2 k3]，k1为相位增益系数、k2为频率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于利用重新设计的谐波分离的多重二阶广义积分器提高稳态线性卡尔曼滤波器锁相技术的自适应滤波性能和鲁棒性，包括以下步骤：
2.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤1中，根据三相并网实时电压Ua(n)、Ub(n)、Uc(n),利用下述逻辑表示在三相静止坐标系abc坐标系下的基波电压：
3.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤1中，利用下述关系进行Clark变换：
4.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤2中所述的谐波分离的多重二阶广义积分器结构用以下逻辑表示传递函数：
5.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤2中所述的谐波分离作用通过以下逻辑表示：
6.据权利要求1所述的一种基于
7.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤4中所述的Park变换用以下逻辑表示：
8.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤5中所述的卡尔曼滤波器相关参数设置，包括以下步骤：
9.据权利要求8所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤S5-1所述构建锁相环数学模型，包含以下内容：
10.据权利要求9所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤S4-4和步骤S4-6所述的预测和更新，可以用以下逻辑表示：
...【技术特征摘要】
1.一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于利用重新设计的谐波分离的多重二阶广义积分器提高稳态线性卡尔曼滤波器锁相技术的自适应滤波性能和鲁棒性，包括以下步骤：
2.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤1中，根据三相并网实时电压ua(n)、ub(n)、uc(n),利用下述逻辑表示在三相静止坐标系abc坐标系下的基波电压：
3.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤1中，利用下述关系进行clark变换：
4.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征在于：步骤2中所述的谐波分离的多重二阶广义积分器结构用以下逻辑表示传递函数：
5.据权利要求1所述的一种基于谐波分离的多重二阶广义积分器的稳态线性卡尔曼滤波器的锁相技术，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：范兴明，吴润玮，黄少华，杨帅鑫，张鑫，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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