[发明专利]基于模型预测控制算法的MMC故障电流抑制方法

说明书

本发明公开了一种基于模型预测控制算法的MMC故障电流抑制方法，针对交流电网发生故障时，MMC换流站交流侧故障电流过大的问题，制定了MMC模型预测控制策略的输出电流、桥臂能量、内部环流的预测算法与目标函数，并通过调节目标函数中输出电流的权重因数，有效地抑制了故障发生时交流侧的短路电流。与已有的MMC模型预测控制策略相比，本方法在两相静止α‑β坐标系下实现了系统的稳态控制与故障电流抑制，保障了柔性直流输电系统的安全稳定运行。本发明中提出的基于模型预测控制算法的MMC故障电流抑制方法结构简单、效果显著，具有较强的工程实用价值。

技术领域

本发明属于电力电子技术领域，具体涉及一种基于模型预测控制算法的 MMC故障电流抑制方法。

背景技术

基于模块化多电平换流器(Modular multilevel converter,MMC)拓扑的柔性直流输电技术采用子模块级联的方式取代了开关器件的直接串联，具有制造难度低，开关损耗低，波形质量高等优点，因而得到了广泛应用。然而，当交流电网发生故障时，柔性直流输电系统也会受到严重影响。以海上风电柔直送出系统为例，当海上交流电网发生短路故障时，直流系统通过MMC提供很大的短路电流，而MMC中的电力电子器件能够承受的过电流能力是有限的，如不采取有效措施，短路故障过电流将会导致MMC中的电力电子器件闭锁甚至损坏，严重影响柔性直流输电系统的安全稳定。因此，研究MMC换流站在电网故障下的故障电流抑制策略具有重要的意义。

模型预测控制作为一种先进的控制理论，近年来在电力电子领域得到了广泛关注。在模型预测控制策略中，首先要根据预期的控制目标定义一个目标函数，再通过在每个控制周期内对不同开关动作时的目标函数进行计算比较，选取最优的方案对系统进行控制。由于目标函数的选择具有很大的灵活性，这种控制策略可以实现的目标十分多样，另外，通过调节目标函数中不同变量的权重因数，也能够实现不同的控制性能。已有研究提出了一种基于子模块投入方式遍历法的 MMC模型预测控制策略，其控制思想较为简单，通过比较本采样周期中所有子模块投入方式下的目标函数来确定最优的子模块投入方式，从而实现对MMC的控制。然而，对于大功率柔性直流输电系统来说，子模块数量较多，采用这种遍历方法的计算量太大，难以在工程实际中进行应用。有学者在此基础上提出了一种电网正常运行情况下的简化MMC模型预测控制策略，将上、下桥臂不同子模块的投入优先度根据子模块电容电压进行排序，当确定了需要投入的子模块数目时，其具体的子模块投入方法也可以确定为一种，因此只需要比较上、下桥臂采用不同子模块投入数目时的目标函数即可。这种简化方法大大优化了MMC模型预测控制策略的计算效率，然而，这种方法由于没有考虑电网故障下MMC的故障电流抑制方法，在电网故障发生时，可能会由于过电流导致开关器件闭锁或损坏，严重影响系统的安全运行。此外，这种方法在三相坐标系中实现对于系统的控制，控制过程中的计算量仍然较大。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述现有技术中在电网故障时会导致MMC发生过电流的不足，并进一步简化现有技术的控制算法，提供一种基于模型预测控制算法的MMC故障电流抑制方法。

为了实现上述发明目的，本方法采取如下技术方案：

一种基于模型预测控制算法的MMC故障电流抑制方法，其特征在于，所述方法采用：采样模块、坐标变换模块、电网电压控制模块、输出电流预测与目标函数计算模块、桥臂能量预测与目标函数计算模块、内部环流预测与目标函数计算模块、权重因子计算模块、最终目标函数计算模块、目标函数比较与控制指令输出模块；

所述采样模块中，包括：

电压采样模块，对MMC换流器交流电网侧三相电压U_sabc，直流母线电压 U_dc，三相上、下桥臂子模块电压U_pabc(i)和U_nabc(i)进行采样，i＝1～N；