无迹卡尔曼滤波器、并网逆变器无模型预测控制方法及装置

本发明公开了一种无迹卡尔曼滤波器、并网逆变器无模型预测控制方法及装置，该方法将系统的集总扰动量Fαβ通过改进型无迹卡尔曼滤波器进行状态观测，同时通过无权重自适应算法对超局部模型中比例系数α进行参数辨识，将估计辨识值比例系数α的自适应最优值反馈给无模型预测控制模块，在无权重因子代价函数中寻优，无需任何模型参数便可预测并网电流控制解决系统参数失配时并网逆变器的稳定运行。本发明通过引入自适应Sigma方法、增强噪声模型和加权可观测器，并且在模型参数自适应算法引入电压波动耦合、动态γ优化和非线性动态模型，保持计算复杂度相对较低和的同时，提高了对系统的集总扰动量Fαβ估计精度和对超局部模型中比例系数α辨识度。