基于状态空间模型的谐波检测方法技术

本发明专利技术涉及电力技术应用领域，尤其是涉及的是一种基于状态空间模型的谐波检测方法，该检测方法可以分别实现PSC、NSC和ZSC的检测，谐波分量在线计算，这样的信息可以用于控制系统的反馈，以动态抑制(可能是时变的)分量，该检测方法是基于时域计算谐波分量的，因此无需计算将信号变换到频域，该检测方法具有良好的检测效果，对提高电力电子系统的性能是合理有效的。

【技术实现步骤摘要】
基于状态空间模型的谐波检测方法
本专利技术涉及电力技术应用领域，尤其是涉及的是一种基于状态空间模型的谐波检测方法。
技术介绍
随着电力电子器件和非线性负荷的大规模应用，电网电能质量问题日益受到人们的关注。高次谐波会带来电磁干扰、电缆过热、低功率因数等不利影响。自20世纪80年代以来，电力电子学科通过研究和发展，提出了有源电力滤波器(APF)和统一电能质量调节器(UPQC)等解决方案，以解决电力谐波问题。在典型的谐波治理装置中，实时谐波检测是关键技术之一。控制环包含快速的谐波电流检测，可以让逆变器得到所需参考谐波电流。同时，电力电子设备作为主要的谐波源，需要通过检测谐波来控制自身的谐波输出，以避免大量的谐波注入电网。尽管APF、UPQC和电力电子负载技术已经实现商业化，但寻找有效的实时谐波检测方法的研究仍在进行中。在以往的研究中，检测谐波分量或基波分量的方法一般可以分为时域方法、频域方法和智能算法。典型的时域方法有瞬时无功理论(IRPT)方法、同步参考系(SRF)方法、二阶广义积分(SOGI)方法、级联延迟信号消除(CDSC)技术和卡尔曼滤波等。在IRPT中，采用Clark变换进行瞬时功率计算，这些瞬时功率的交流和直流部分分别被认为是基频分量和谐波分量。利用两个低通滤波器和反Clark变换，提取了基波分量。在传统的有源滤波器谐波检测中，IRPT起着关键的作用。为了达到同样的目的，在SRF中采用Park变换得到正序列分量和负序列分量，通过滤波器和坐标变换提取基波分量。在三相平衡条件下发展了传统的IRPT和SRF方法，针对不平衡条件也提出了相应的改进方法。SOGI方法是将多个二阶滤波器(陷波滤波器)组合在一起，滤波器的数量与谐波的数量相同。在CDSC中，基于一系列DSC算子，同时得到许多次谐波，在实际应用中，由于DSC操作数过多会增加系统的复杂性和计算量，需要在稳态误差和DSC操作数之间进行折衷。由SOGI和CDSC可知，多个子系统并联在一起，形成了一种简单有效的从单阶到多阶的谐波检测结构。卡尔曼滤波方法具有良好的鲁棒性，适用于时变谐波检测，但是在卡尔曼滤波方法中，为了获得更好的性能，需要信号的先验信息。频域方法中，常用的是离散傅里叶变换(DFT)及其改进方法。在中，提到了许多改进的DFT方法，以提高稳定性、快速响应，以及采样、基频之间的精确同步和最小化泄漏效应。基于小波函数的谐波提取是另一种频域方法，其缺点是计算量大。在智能算法方面，提出了用于谐波检测的神经网络和粒子群优化算法。在这些方法中，需要充分的训练来保证准确的输出。从信号处理的角度来看，上述方法都是有效的谐波检测技术。但上述方法不能分离出各谐波的正序分量(PSC)、负序分量(NSC)和零序分量(ZSC)，在一定情况下限制了其应用。众所周知，三相四线制在电力电子系统中很常见，四线制中存在着零序分量，此外，不平衡的电网或负载也会带来负序和零序的不平衡电流。因此，需要一种通用的算法来提取各谐波的PSC、NSC和ZSC。传统的提取方法中，离散傅里叶变换(DFT)和FFT不能分离出PSC、NSC和ZSC，而常用陷波滤波器和二阶广义积分器提取单频正弦信号，但信号混叠会影响提取的精度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述不足，提供一种基于状态空间模型的谐波检测方法，该检测方法可有效地、实时地分离出各谐波的正序分量(PSC)、负序分量(NSC)和零序分量(ZSC)，且该检测方法具有可控性、稳定性、提取误差小、收敛速度快。为实现上述目的，本专利技术的技术解决方案是：一种基于状态空间模型的谐波检测方法，包括以下步骤：S1.将三相h次谐波正负零序矢量定义为ihi_abc(j＝p,n,z)；S2.将ihi_abc(j＝p,n,z)在αβγ坐标系下进行Clark变换，得到h次谐波正负零序向量ihj-αβγ(j＝p,n,z)；S3.将广义零阶矢量在αβ坐标系中定义为vhz-αβ，得到广义零序向量vhz-αβ与实际的零序分量ihz-αβγ之间在γ轴上的关系；S4.在n时刻时，将PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量定义为xh(n)，则在(n+1)时刻时，PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量为xh(n+1)，经过计算，得到子状态向量xh(n)到xh(n+1)的变换矩阵Roth；S5.将N个子状态向量的状态空间定义为x(n)，建立第一状态空间模型x(n+1)；S6.对第一状态空间模型进行改进，得到第二状态空间模型y(n)。具体的，步骤S1中ihi_abc(j＝p,n,z)包括h次谐波正序矢量ihp_abc、h次谐波负序矢量ihn_abc、h次谐波零序矢量ihz_abc，即式(1)中，Ihj_m为对应谐波次序分量的幅值。具体的，步骤S2中Clark变换为Clark变换矩阵Tabc-αβγ，即具体的，步骤S2中ihj-αβγ(j＝p,n,z)包括h次谐波正负零序向量ihp-αβγ、h次谐波正负零序向量ihn-αβγ、h次谐波正负零序向量ihz-αβγ，即具体的，步骤S2中ihj-αβγ(j＝p,n,z)在αβγ坐标系中可以表示为iαβγ，即具体的，步骤S3中广义零阶矢量vhz-αβ为具体的，步骤S3中广义零序向量vhz-αβ与实际的零序分量ihz-αβγ之间在γ轴上的关系为具体的，步骤S4中包括以下步骤：S41.在n时刻时，将PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量定义为xh(n)，即S42.在(n+1)时刻时，PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量为xh(n+1)，xh(n+1)包括PSC的h次谐波子状态向量xhp_αβ(n+1)、NSC的h次谐波子状态向量xhn_αβ(n+1)、ZSC的h次谐波子状态向量xhz_αβ(n+1)，即其中Ts为采样时间，Rothp为对应的旋转变换矩阵；S43.结合式(7)-(9)，计算，得到子状态向量xh(n)到xh(n+1)的变换矩阵Roth，即具体的，步骤S5中第一状态空间模型x(n+1)为具体的，步骤S6包括以下步骤：S61.将ihj-αβγ(j＝p,n,z)、iαβγ、vhz-αβ为组合，得到iαβγ(n)，即其中矩阵F和G为S62.将矩阵F、矩阵G与PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量xh(n+1)(公式9-10)组合，得到PSC的h次谐波子状态向量xhp_αβ(n+1)、NSC的h次谐波子状态向量xhn_αβ(n+1)、ZSC的h次谐波子状态向量xhz_αβ(n+1)，即其中，λ∈(0,1)为常系数；S63.建立第二状态空间x(n+1)，即其中，矩阵H和Bu为S64.建立第二状态空间模型，即其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.将三相h次谐波正负零序矢量定义为i

【技术特征摘要】
1.一种基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.将三相h次谐波正负零序矢量定义为ihi_abc(j＝p,n,z)；
S2.将ihi_abc(j＝p,n,z)在αβγ坐标系下进行Clark变换，得到h次谐波正负零序向量ihj-αβγ(j＝p,n,z)；
S3.将广义零阶矢量在αβ坐标系中定义为vhz-αβ，得到广义零序向量vhz-αβ与实际的零序分量ihz-αβγ之间在γ轴上的关系；
S4.在n时刻时，将PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量定义为xh(n)，则在(n+1)时刻时，PSC、NSC、ZSC的h次谐波子状态向量为xh(n+1)，经过计算，得到子状态向量xh(n)到xh(n+1)的变换矩阵Roth；
S5.将N个子状态向量的状态空间定义为x(n)，建立第一状态空间模型x(n+1)；
S6.对第一状态空间模型进行改进，得到第二状态空间模型y(n)。


2.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，步骤S1中ihi_abc(j＝p,n,z)包括h次谐波正序矢量ihp_abc、h次谐波负序矢量ihn_abc、h次谐波零序矢量ihz_abc，即



式(1)中，Ihj_m为对应谐波次序分量的幅值。


3.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，步骤S2中Clark变换为Clark变换矩阵Tabc-αβγ，即





4.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，步骤S2中ihj-αβγ(j＝p,n,z)包括h次谐波正负零序向量ihp-αβγ、h次谐波正负零序向量ihn-αβγ、h次谐波正负零序向量ihz-αβγ，即





5.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，步骤S2中ihj-αβγ(j＝p,n,z)在αβγ坐标系中可以表示为iαβγ，即





6.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检测方法，其特征在于，步骤S3中广义零阶矢量vhz-αβ为





7.根据权利要求1所述的基于状态空间模型的谐波检...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冬冬，肖龙，郑洪庆，郭隐彪，朱同波，李智敏，钟明灯，程蔚，
申请(专利权)人：闽南理工学院，
类型：发明
国别省市：福建;35