CN110658389A - 一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法 - Google Patents

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唐志军
晁武杰
林国栋
郭健生
胡文旺
李超
李智诚
林少真
翟博龙
刘龙辉
陈锦山
张志耿
林晨翔
吴翔宇
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    • G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
    • G01R27/26—Measuring inductance or capacitance; Measuring quality factor, e.g. by using the resonance method; Measuring loss factor; Measuring dielectric constants ; Measuring impedance or related variables
    • G01R27/2605—Measuring capacitance

Abstract

本发明涉及一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计，同时获取MMC子模块电容器电压信号，采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值。本发明可以快速在线实现电容器的状态评估。

Description

一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法
技术领域
本发明涉及模块化多电平换流器设计领域，特别是一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法。
背景技术
近年来，模块化多电平换流器(MMC)在高压和中压工业中应用日益广泛，如静止无功补偿器，有源电力滤波器和高压直流输电技术。MMC是由多子模块级联方式而组成的新型换流器拓扑。由于其采用子模块级联的多电平结构，各个子模块的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)导通状态相互独立，因此有效的解决了在高压直流输电中电力电子器件串联所引起的动态均压问题。考虑在应用到高压直流输电上往往子模块数量较大，在工程实际应用中每个子模块电容器的健康状态也不一样，为了保证MMC可靠运行，实时提取电容器的状态特征量以判断电容器故障与否是非常必要的。
传统的模块化多电平换流器的子模块电容器电容量辨识方法主要是基于最小二乘法和极大似然估计，最小二乘法可简便判断电容器失效与否，被估计的状态量与实际状态量的均方误差最小为收敛判据，当量测噪声不是高斯噪声时，该法失效。递推最小二乘估计相对于最小二乘法主要是可提高算法的时间复杂度和空间复杂度，但还是存在噪声单一化设置的不足。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提出一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，可以快速在线实现电容器的状态评估。
本发明采用以下方案实现：一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计，同时获取MMC子模块电容器电压信号，采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值。
进一步地，所述采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计具体为：利用PWM信号和桥臂电流值计算第x子模块中的电容器电流iCx_est：
iCx_est＝iupperPWMnA；
式中，iupper表示MMC数学模型中的上桥臂电流，PWMnA表示MMC数学模型中的n号子模块中上开关管T1的触发信号。
进一步地，所述采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值Cx_est具体为：采用如下地推公式：
Figure BDA0002221988800000021
Figure BDA0002221988800000022
式中，K为卡尔曼增益；Z为量测值，此处为MMC数学模型中每个子模块中的电容器的电流，
Figure BDA0002221988800000024
为量测值的估计值，P为协方差矩阵，R为误差协方差矩阵，Vcx为MMC数学模型中第x子模块中的电容器电压。
进一步地，将20％的电容量损失作为电容器工作寿命终止的指标。
与现有技术相比，本发明有以下有益效果：本发明利用桥臂电流信号结合PWM(脉冲宽度调制)调制信号，利用卡尔曼滤波器进行递推运算得到电容器电容值，采用本发明所提出的方法可以快速在线实现电容器的状态估计。同时本发明采用上述技术，再利用判据得到电容器是否失效。
附图说明
图1为本发明实施例的方法流程示意图。
图2为本发明实施例的MMC数学模型示意图。
图3为本发明实施例的CPS-PWM调制方法示意图。
图4为本发明实施例中的单相上下桥臂的控制图。
图5为本发明实施例的MMC仿真运行数据示意图，其中(a)为MMC交流侧三相电压，(b)为a相上桥臂的电流。
图6为本发明实施例的MMC中a相上桥臂1号电容器的电容值仿真结果。
图7为本发明实施例的MMC中a相上桥臂1号电容器的电容值仿真误差。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
如图1所示，本实施例提供了一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计，同时获取MMC子模块电容器电压信号，采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值。
较佳的，在本实施例中，所述MMC数学模型如图2所示。模块化多电平换流器由三个桥臂组成，每个桥臂又分为上、下两个部分，分别称为上桥臂和下桥臂，它们都是多个子模块级联形成。Udc和Idc分别为直流侧电压和电流，O为直流侧的零点位参考点。图中左上角为子模块电路结构，T1、T2为IGBT开关器件，D1、D2为反并联在IGBT两端的二极管，C为子模块电容器电容值。
MMC的调制策略通常采用载波移项PWM(PS-PWM)、空间矢量PWM、最近电平逼近调制(NLM)等。当电平数过大时，电压矢量较多，所以采用空间矢量PWM调制策略较为复杂。因此在电平数较多的MMC-HVDC中，一般采用载波移项PWM或最近电平逼近调制。以CPS-PWM为例来进一步说明电容器寿命估算算法。每相的调制波各为上、下桥臂输出电压，由图2可知各相上下桥臂电压分别为(其中j＝a,b,c)：
Figure BDA0002221988800000041
其中，载波采用的频率为fc，最大幅值为Udc、最小幅值为0、相位角依次移360/n(n为桥臂的子模块数)的三角波，三角载波与调制波比较后生成各相的上、下桥臂生成子模块的导通数量。至此，调制任务完成。在此同时，分别对上、下桥臂的电容器进行降序排序，在此条件下决定具体的子模块导通情况。该调制过程如图3所示。
较佳的，在本实施中，如图4所示，图4为单相上下桥臂的控制图。其中j＝a,b,c，当PWMnA＝1时，子模块中的T1导通，此时电容电流为桥臂电流，当PWMnA＝0时，子模块T1关断，此时电容电流为0。利用PWM信号和桥臂电流值可得每个电容器的电流。
在本实施例中，所述采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计具体为：利用PWM信号和桥臂电流值计算第x子模块中的电容器电流iCx_est：
iCx_est＝iupperPWMnA；
式中，iupper表示MMC数学模型中的上桥臂电流，PWMnA表示MMC数学模型中的n号子模块中上开关管T1的触发信号。
在本实施例中，所述采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值Cx_est具体为：采用如下地推公式：
Figure BDA0002221988800000051
Figure BDA0002221988800000052
Figure BDA0002221988800000053
式中，K为卡尔曼增益；Z为量测值，此处为MMC数学模型中每个子模块中的电容器的电流，
Figure BDA0002221988800000061
为量测值的估计值，P为协方差矩阵，R为误差协方差矩阵，Vcx为MMC数学模型中第x子模块中的电容器电压。
在本实施例中，将20％的电容量损失作为电容器工作寿命终止的指标。电容器在工作时其电容值会缓慢下降，而且随着工作电压变化率的增加，电容值下降得更快。当电容量下降在一定范围内时，电容器的性能可以保持稳定，介质损耗也小；但如果超出一定的界限，电容器的性能急剧恶化，介质损耗迅速增加，电容器的电容量也加速衰减。当电容量损失超过20％时，每次充放电造成的电容量损失会大大上升，电容器绝缘电阻急剧减小，导致电容器不可靠，因此以20％的电容量损失作为其工作寿命终止的指标。结合本实施例所提出的卡尔曼滤波算法，可确定MMC子模块电容是否运行可靠。同时，该算法也可适用于不同子模块组成的混合MMC电容参数估计，为考虑故障维修策略及最有故障维修时间奠定基础。
特别的，本实施例对上述方法进行了仿真，仿真系统为双端系统，仿真参数子模块电容值设定为0.0046F，交流侧电压控制参考值为130kV，其每相桥臂的子模块数量为76个。由图5可知MMC正常运行。由于子模块数量较多，为简化说明此技术效果就以其中a相上桥臂1号电容器为例说明。由图6和图7可得，通过卡尔曼滤波器估算其电容器故障特征量在正常范围，电容器电容值是失效判据的正常值，其电容器未失效，估计误差也在容许范围之内，由此技术可得此电解电容器在健康状态。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (4)

1.一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，其特征在于，采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计，同时获取MMC子模块电容器电压信号，采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值。
2.根据权利要求1所述的一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，其特征在于，所述采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计具体为：利用PWM信号和桥臂电流值计算第x子模块中的电容器电流iCx_est：
iCx_est＝iupperPWMnA；
式中，iupper表示MMC数学模型中的上桥臂电流，PWMnA表示MMC数学模型中的n号子模块中上开关管T1的触发信号。
3.根据权利要求1所述的一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，其特征在于，所述采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算，得到子模块电容器的估计电容值Cx_est具体为：采用如下地推公式：
Figure FDA0002221988790000011
Figure FDA0002221988790000012
式中，K为卡尔曼增益；Z为量测值，此处为MMC数学模型中每个子模块中的电容器的电流，
Figure FDA0002221988790000021
为量测值的估计值，P为协方差矩阵，R为误差协方差矩阵，Vcx为MMC数学模型中第x子模块中的电容器电压。
4.根据权利要求1所述的一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法，其特征在于，还包括将20％的电容量损失作为电容器工作寿命终止的指标。
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