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一种考虑逆变器非线性的零轴电压离线参数自学习方法
An Offline Parameter Self-Learning Method Considering Inverter Nonlinearity With Zero-Axis Voltage
| 作者 | Qiwei Wang · Nannan Zhao · Gaolin Wang · Shouhua Zhao · Zhixue Chen · Guoqiang Zhang · Dianguo Xu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年12月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 光伏逆变器 并网逆变器 PWM控制 三相逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 逆变器非线性 参数辨识 dq轴电感 变幅方波注入 电压源逆变器 离线学习 |
语言:
中文摘要
针对电压源逆变器中非线性因素对参数辨识的影响，本文提出了一种考虑逆变器非线性特性的电阻和dq轴电感离线辨识方法。通过引入变幅方波注入（VASI）方案，有效提升了dq轴电感参数的辨识精度，为逆变器控制性能优化提供了理论支撑。
English Abstract
In the voltage source inverter applications, inverter nonlinearities would affect the parameter identification process in many ways. Hence, this article proposes an offline identification method for resistance and dq-axis inductance surface by considering the inverter nonlinearity characteristics. A variable amplitude square-wave injection (VASI) scheme is proposed for the dq-axis inductance ident...
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SunView 深度解读
该研究直接针对光伏逆变器和储能变流器（PCS）的核心控制算法，通过精确辨识电感等关键参数，可显著提升阳光电源组串式逆变器及PowerTitan系列储能系统的电流环控制精度与动态响应性能。逆变器非线性补偿是提升并网电能质量的关键，特别是在弱电网环境下，该方法有助于增强系统的鲁棒性。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台的远程参数校准功能中，或集成至逆变器出厂自检程序，以降低人工调试成本并提升产品的一致性。