CN106410836B - Mmc-hvdc暂态扰动交互影响状态的评价方法 - Google Patents
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Abstract
一种MMC‑HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法,属于柔性直流输电技术领域。本发明的目的是通过对MMC换流站中各电气信息变化的分析,准确反映MMC换流站受交流线路故障或扰动的影响严重程度,继而实现对MMC运行状态健康评判的MMC‑HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法。本发明的步骤是:采集数据并对其进行归一化处理、确定各指标的Tsallis熵权、对Tsallis熵权进行归一化、确定关联度矩阵、加权关联度求解、根据关联度大小进行排序,关联度越大说明与理想样本越接近。本发明能准确反映MMC换流站受交流线路故障或扰动的影响严重程度,实现对MMC运行状态的健康评判。
Description
技术领域
本发明属于柔性直流输电技术领域。
背景技术
2001年,德国慕尼黑联邦国防军大学的Rainer Marquardt提出了模块化多电平换流器(multilevel modular converter,MMC)的概念。2010年11月,世界上第一个基于模块化多电平换流器的柔性直流输电(MMC-HVDC)工程-Trans Bay Cable 工程在美国旧金山市投入运行。实际工程和理论研究发现,当MMC-HVDC系统的交流侧或直流侧输电线路发生暂态扰动时,会对MMC整流站上下桥臂产生过流、过压的影响,并直接影响MMC内阀组寿命及运行状态。如果提出一种评判方法,通过对MMC换流站中各电气信息变化的分析,准确反映MMC换流站受不同暂态扰动的影响严重程度,继而实现对MMC运行状态的健康评判,必将推动MMC运行特性分析及交直流混联系统能量传递过程的研究进程。
发明内容
本发明的目的是通过对MMC换流站中各电气信息变化的分析,准确反映MMC换流站受交流线路故障或扰动的影响严重程度,继而实现对MMC运行状态健康评判的MMC-HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法。
本发明的步骤是:
①采集数据并对其进行归一化处理:
将交流输电线路发生暂态故障时MMC整流站内的桥臂电流的峰值与未发生故障时MMC整流站内对应桥臂电流的峰值之比作为一个指标,由此得到六个指标a1、a2、a3、a4、a5、a6,
表1
设共有n种暂态扰动参与评估,评估指标数量为m个,x ij 为第j个暂态扰动指标i的参数,根据如下原则进行指标参数归一化:
对于越大越好的指标i对应参数按照式(1)进行归一化:
(1)
对于越小越好的指标i对应参数按照式(2)进行归一化:
(2)
继而组成规范指标矩阵,其中相量;
②确定各指标的Tsallis熵权:
利用式(3)对规范指标矩阵进行计算;
(3)
式中表示第j个指标的Tsallis熵权,;
③对Tsallis熵权进行归一化:
根据式(4)确定综合权重:
(4)
式中,
;
④确定关联度矩阵:
令为理想样本,与的关联系数为
(5)
式中,,
,
;为分辨系数,取值为0.5;
⑤加权关联度求解:
(6)
式中;
⑥根据关联度大小将进行排序,关联度越大说明与理想样本越接近。
本发明公式(3)中的的取值:
表3
。
本发明提出的评判方法将灰色关联分析和Tsallis熵统计理论的有机融合,并整合MMC换流站中繁杂的信息,将多组数据信息有机的融合统计,并能准确反映MMC换流站受交流线路故障或扰动的影响严重程度,实现对MMC运行状态的健康评判。本发明不但为深入分析MMC换流站运行特性提供了理论依据,也为交直流混联系统暂态能量传递过程的研究提供了技术支持。
附图说明
图1是MMC的等效电路。
具体实施方式
MMC由三相六个桥壁组成,每个桥壁由若干个相互连接且结构相同的子模块(sub-module, SM)与一个电抗器、一个等效阻抗串联构成,上、下两个桥壁构成一个相单元,如图1所示。和分别为阀侧电压、电流,为直流电压,、分别为正、负直流母线电流,其平均值为。桥壁电压可以用6个受控电压源、来等效,下标p、n分别为上桥壁和下桥臂,相应的桥臂电流分别为和。工程实验表明,当交流输电线路发生暂态故障时,MMC整流站内各相上下桥臂的能量分布是存在差异的。但由于各相的电气信号暂态突变成分复杂,检测值存在不确定性及模糊性等特征,传统的状态评判方法无法满足评判精度要求。基于此,本专利提出了一种基于Tsallis熵权法和灰色关联分析法的MMC-HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法,为分析MMC运行特性及交直流混联系统能量传递过程提供理论依据。所以,利用换流站桥臂电流信号对MMC运行状态的评判过程如下所示(如表2所示):
表2
。
本发明的步骤是:
①采集数据并对其进行归一化处理:
将交流输电线路发生暂态故障时MMC整流站内的桥臂电流的峰值与未发生故障时MMC整流站内对应桥臂电流的峰值之比作为一个指标,由此得到六个指标a1、a2、a3、a4、a5、a6,
表1
设共有n种暂态扰动参与评估,评估指标数量为m个,x ij 为第j个暂态扰动指标i的参数,根据如下原则进行指标参数归一化:
对于越大越好的指标i对应参数按照式(1)进行归一化:
(1)
对于越小越好的指标i对应参数按照式(2)进行归一化:
(2)
继而组成规范指标矩阵,其中相量;
②确定各指标的Tsallis熵权:
利用式(3)对规范指标矩阵进行计算;
(3)
式中表示第j个指标的Tsallis熵权,;
③对Tsallis熵权进行归一化:
根据式(4)确定综合权重:
(4)
式中,
;
④确定关联度矩阵:
令为理想样本,与的关联系数为
(5)
式中,,
,
;为分辨系数,取值为0.5;
⑤加权关联度求解:
(6)
式中;
⑥根据关联度大小将进行排序,关联度越大说明与理想样本越接近。
本发明公式(3)中的的取值:
表3
。
以下对本发明做进一步详细描述:
灰色关联分析是建立在充分的利用客观数据的基础上,得到各个方案与最优理想方案的接近度,从而进行决策。灰色关联分析法能够处理信息不完全明确的灰色系统,对于小样本无规律指标的评价问题决策准确性较高。基于灰色关联分析评价问题决策准确性较高等特点,结合Tsallis熵灵活的统计特性,本发明将Tsallis熵和灰色关联分析法结合,构建了一种基于Tsallis熵权法和灰色关联分析法的MMC-HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法,并将其应用于MMC换流站运行状态的综合评判。
以MMC-HVDC系统交流输电线路A相接地短路、AB相接地短路、AB相不接地短路、ABC短路、A相雷击、直流母线单极接地、直流母线两极短接、直流母线雷击为例,AB相接地短路为例,对其进行验证。采集数据的时间为2s,故障发生在第1s,持续时间为0.02s。
步骤一:采集数据并对其进行归一化处理
将交流输电线路发生暂态故障时MMC整流站内的桥臂电流的峰值与未发生故障时MMC整流站内对应桥臂电流的峰值之比作为一个指标,由此可得到六个指标,其各暂态故障指标数据如表2所示。
利用式(2)对各暂态故障(包括无故障)指标数据进行归一化,继而组成规范指标矩阵,其中相量;。
步骤二:确定各指标的Tsallis熵权
利用式(3)对规范指标矩阵进行计算,(与n的关系如表3所示)。
步骤三:对Tsallis熵权进行归一化
根据式(4)确定综合权重:式(4)中,。
步骤四:确定关联度矩阵
令为理想方案,,根据式(5)确定关联系数矩阵,如下所示:
。
步骤五:加权关联度求解
(6)
式中
。
步骤六:根据关联度大小将进行排序
根据关联度进行排序。通过分析发现,A相雷击的关联度最大,直流母线单极接地、A相接地短路、直流母线雷击、AB相不接地短路、AB相接地短路、ABC短路的关联度其次,直流母线两极短接的关联度最小。所以直流母线两极短接对MMC的运行状态影响最严重,ABC短路、AB相接地短路、AB相不接地短路、直流母线雷击、A相接地短路、直流母线单极接地对MMC的运行状态影响其次,A相雷击对MMC的运行状态影响最小。
Claims (2)
1.一种MMC-HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法,其特征在于:其步骤是:
①采集数据并对其进行归一化处理:
将交流输电线路发生暂态故障时MMC整流站内的桥臂电流的峰值与未发生故障时MMC整流站内对应桥臂电流的峰值之比作为一个指标,由此得到六个指标a1、a2、a3、a4、a5、a6,其中a1为A相上桥臂电流峰值的比值;a2为A相下桥臂电流峰值的比值;a3为B相上桥臂电流峰值的比值;a4为B相下桥臂电流峰值的比值;a5为C相上桥臂电流峰值的比值;a6为C相下桥臂电流峰值的比值;设共有n种暂态扰动参与评估,评估指标数量为m个,xij为第j个暂态扰动指标i的参数,根据如下原则进行指标参数归一化:
对于越大越好的指标i对应参数按照式(1)进行归一化:
对于越小越好的指标i对应参数按照式(2)进行归一化:
继而组成规范指标矩阵HD=[D1 D2…Dm],其中相量Dj=1,…,m={dij|1≤i≤n};
②确定各指标的Tsallis熵权:
利用式(3)对规范指标矩阵HD=[D1 D2…Dm]进行计算;
式中h(j)表示第j个指标的Tsallis熵权,
③对Tsallis熵权进行归一化:
根据式(4)确定综合权重:
式中j=1,2,…,m,
wE=[wE(1),wE(2),…,wE(j)];
④确定关联度矩阵:
令HD0为理想样本,d0ij与dij的关联系数为
式中i=1,2,…,n,j=1,2,…,m,
λ为分辨系数,λ取值为0.5;
⑤加权关联度求解:
β=ζwE′ (6)
式中β=[β(1),β(2),…,β(n)];
⑥根据关联度大小将β进行排序,关联度越大说明与理想样本越接近。
2.根据权利要求1所述的MMC-HVDC暂态扰动交互影响状态的评价方法,其特征在于:公式(3)中的α的取值:
当3≤n≤8时,α的取值范围在[1,2.5);当9≤n≤15时,α的取值范围在[2.5,4.4);当16≤n≤20时,α的取值范围在[4.5,5]。
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