[發明專利]基于雙密度小波網絡的無偏估計光伏逆變器參數辨識方法

在審

• 申請號: 201510610885.1
• 申請日: 2015-09-23
• 公開（公告）號: CN105203883A
• 公開（公告）日: 2015-12-30
• 發明（設計）人: 李春來;王平;張海寧;杜煒;楊立濱;謝解解;楊軍;李正曦;梁英
• 申請（專利權）人: 國網青海省電力公司;國網青海省電力公司電力科學研究院;重慶大學
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

技術領域

本發明屬于光伏發電領域，具體涉及一種基于雙密度小波網絡的無偏估計光伏逆變器參數辨識方法。

背景技術

光伏并網逆變器的產品研發過程都是沿著拓撲發現、模態分析、參數設計、仿真和實驗研究的步驟進行的。但無論是拓撲結構還是控制策略的設計，都經歷了不斷調試的過程，這使得實際的光伏并網逆變器產品與原始的數學模型已經相去甚遠，加上生產廠家的技術保密，設備使用方根本無法獲得逆變器準確的數學模型，光伏并網逆變器表現出的是完全的“黑箱”特性。

光伏并網逆變器是一種運行于開關狀態的開關型功率變換器件，因此決定了光伏并網逆變器模型是一個強非線性模型；由于運行過程中占空比變化，參數漂移，短路故障的發生又對建模引入了累積偏差，即有色噪聲；而每一臺逆變器在投入生產之前經過在實際工況的調試后才能投入生產，這一過程導致其模型參數各不相同，又為光伏并網逆變器建模造成了困難。因此，現在亟需提出一種可以適應各種復雜工況且偏差較小的光伏并網逆變器非線性建模方法。

發明內容

鑒于此，本發明的目的是提供一種基于雙密度小波網絡的無偏估計光伏逆變器參數辨識方法，通過對光伏逆變器輸入電流電壓和輸出電流電壓的辨識，得到光伏逆變器的黑箱模型，并通過自適應無偏估計算法和自適應方法，實現模型的無偏辨識與自適應能力，提高了模型對于不同工況的適應性。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的，基于雙密度小波網絡的無偏估計光伏逆變器參數辨識方法，包括以下步驟：S1獲取光伏逆變器輸入輸出的電壓電流；S2采用雙密度小波網絡對電壓電流進行處理；S3采用無偏自回歸算法對電壓電流進行修正；S4根據修正后的電壓電流值，獲得光伏逆變器參數估計模型。

優選的，還包括步驟S5，采用無偏算法對光伏逆變器參數估計模型進行修正。

優選的，所述雙密度小波網絡的模型表達式為：

其中：y是非線性估計器的輸出，x是非線性估計器的輸入，r是回歸器輸出量的均值，P是線性子空間，L是線性系數，d是輸出偏差，Q是非線性子空間，J_s是雙密度小波分解中的尺度層數；a_sj是尺度系數；是尺度函數；c_sj是尺度變換矩陣；J_w是雙密度小波分解中的小波層數；a_w1j、a_w2j是小波系數；ψ₁、ψ₂是小波函數；c_w1j、c_w2j是小波變換矩陣。

優選的，所述步驟S2具體包括以下子步驟：

S21根據光伏逆變器系統，獲得單相光伏逆變器參數辨識模型；單相光伏逆變器參數辨識模型的表達式為

u_ac(t)＝f[u_ac(t-1),…,u_ac(t-t_a11),i_ac(t-1),…,i_ac(t-t_a12),

U_dc(t-t_k11),…,U_dc(t-t_k11-t_b11+1),I_dc(t-t_k12),…,I_dc(t-t_k12-t_b12+1)]

i_ac(t)＝f[u_ac(t-1),…,u_ac(t-t_a21),i_ac(t-1),…,i_ac(t-t_a22),

U_dc(t-t_k21),…,U_dc(t-t_k21-t_b21+1),I_dc(t-t_k22),…,I_dc(t-t_k22-t_b22+1)]