CN111146794B - 一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法 - Google Patents

一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法 Download PDF

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CN111146794B CN201911337812.4A CN201911337812A CN111146794B CN 111146794 B CN111146794 B CN 111146794B CN 201911337812 A CN201911337812 A CN 201911337812A CN 111146794 B CN111146794 B CN 111146794B
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    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means

Abstract

本发明公开了一种超大规模混合储能功率均衡控制系统，包括：多电平逆变器MMC、模块化多电平逆变器状态评估单元、网络信道CAN，功率均衡控制器、混合储能MMC出力优化单元；模块化多电平逆变器MMC，用于将交流电网上的电能转化成储能电池和超级电容可以存储的形式；模块化多电平逆变器状态评估单元，用于评估各个模块化多电平逆变器的荷电状态；网络信道CAN，用于各个模块化多电平逆变器间的通讯；功率均衡控制器，用于使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个模块化多电平逆变器荷电状态一致；混合储能MMC出力优化单元，用于合理分配超级电容及储能电池参与工作的概率，解决现有技术导致的储能电池寿命短，且储能电池之间的功率分配不均的问题。

Description

一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法
技术领域
本申请涉及超大规模储能技术领域，具体涉及一种超大规模混合储能功率 均衡控制系统，同时涉及一种超大规模混合储能功率均衡控制方法。
背景技术
随着化石化石燃料的日益枯竭，风电、光伏等新能源技术的不断应用，新 能源发电的间歇性、随机性以及惯量小等问题日益突出，严重的影响着电网的 稳定性。而大规模储能技术的应用则是解决这一问题的主要技术手段之一。而 现有的锂电池大规模储能技术在面对幅值大且波动剧烈的充放电电流时会大 大缩短锂电池的寿命，除此之外，储能电池功率分配不均等问题十分突出。
发明内容
本申请提供一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法，解决现有技 术导致的储能电池寿命短，且储能电池之间的功率分配不均的问题。
本申请提供一种超大规模混合储能功率均衡控制系统，包括：
多电平逆变器MMC、模块化多电平逆变器状态评估单元、网络信道CAN， 功率均衡控制器、混合储能MMC出力优化单元；
模块化多电平逆变器MMC，用于将交流电网上的电能转化成储能电池和 超级电容存储的形式，并且将存储的电能转化为交流电以供电网调配；
模块化多电平逆变器状态评估单元，用于评估各个模块化多电平逆变器 MMC的荷电状态，并根据荷电状态和目标功率对每个模块化多电平逆变器的 计划出力进行估算；
功率均衡控制器，用于产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同 时又使各个模块化多电平逆变器MMC荷电状态一致；
混合储能MMC出力优化单元，用于分配超级电容及储能电池的出力，控 制模块化多电平逆变器MMC的输出。
优选的，还包括：
网络信道CAN，用于各个模块化多电平逆变器间的通讯。
优选的，模块化多电平逆变器MMC的上下桥臂分别有多个储能模块，且 上下桥臂的储能电池与超级电容相互交叉分布；
储能电池与超级电容根据目标特性的不同相互独立工作。
优选的，模块化多电平逆变器MMC的功能，还包括：
将能量存储和高电压输出，以便于能量管理。
优选的，功率均衡控制器，包括两个控制层，二级控制层的功率均衡控制 器产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个模块化多电 平逆变器荷电状态一致；本地控制层用于产生相应的脉冲信号。
本申请同时提供一种超大规模混合储能功率均衡控制方法，包括：
通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电平逆变器的 荷电状态；
功率均衡控制器，产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又 使各个模块化多电平逆变器MMC荷电状态一致；
混合储能MMC出力优化单元根据目标功率的特点以及各个电压不平衡度 协调分配混合储能MMC中超级电容和储能电池的出力，控制MMC输出相应 电压电流。
优选的，通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电平 逆变器的荷电状态，包括：
根据模块化多电平逆变器MMC的输出电压和模块化多电平逆变器的桥臂 子模块的电容电压计算储能单元的荷电状态。
本申请提供一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法，通过模块化 多电平逆变器，将交流电网上的电能转化成储能电池和超级电容存储的形式， 并且将存储的电能转化为电网可以利用的交流电以供电网调配；模块化多电平 逆变器状态估算单元，用于估算各个模块化多电平逆变器的荷电状态，并根据 荷电状态和目标功率对每个模块化多电平逆变器的计划出力进行估算，功率均 衡控制器，用于产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个 模块化多电平逆变器荷电状态一致，混合储能MMC出力优化单元，用于合理 分配超级电容及储能电池参与工作的概率，解决现有技术导致的储能电池寿命 短，且储能电池之间的功率分配不均的问题。
附图说明
图1是本申请涉及的一种超大规模混合储能功率均衡控制系统结构框图；
图2是本申请提供的混合储能多电平模块化逆变器MMC结构示意图；
图3是本申请涉及的功率均衡控制器与本地控制器的结构框图；
图4是本申请涉及的混合储能MMC出力优化单元结构示意图；
图5是本申请提供的一种超大规模混合储能功率均衡控制方法的流程示意 图；
图6是本申请涉及的混合储能MMC出力优化单元工作流程图；
图7是本申请涉及的在功率均衡控制系统作用下4组MMC充放电时荷电 状态的变化情况示意图；
图8是本申请涉及的在功率均衡控制系统作用下4组MMC充放电时出力 分配情况示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请 能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背 本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
图1为本申请提供的一种超大规模混合储能功率均衡控制系统，包括：多 电平逆变器MMC、模块化多电平逆变器状态评估单元、网络信道CAN，功率 均衡控制器、混合储能MMC出力优化单元；
模块化多电平逆变器MMC，用于将交流电网上的电能转化成储能电池和 超级电容可以存储的形式，并且将存储的电能转化为电网可以利用的交流电以 供电网调配；混合储能多电平模块化逆变器原理如图2所示。模块化多电平逆 变器MMC的上下桥臂分别有多个储能模块，且上下桥臂的储能电池与超级电 容相互交叉分布；储能电池与超级电容根据目标特性的不同相互独立工作。模 块化多电平逆变器MMC的功能，还包括，将大规模的能量存储和高电压输出， 以便于能量管理。
模块化多电平逆变器状态评估单元，用于评估各个模块化多电平逆变器的 荷电状态，并根据荷电状态和目标功率对每个模块化多电平逆变器的计划出力 进行估算；
网络信道CAN，用于各个模块化多电平逆变器间的通讯；
功率均衡控制器(能量均衡控制器)，用于产生控制信号使整体储能子站 在满足目标功率的同时又使各个模块化多电平逆变器荷电状态一致；功率均衡 控制器，包括两个控制层，二级控制层的功率均衡控制器产生控制信号使整体 储能子站在满足目标功率的同时又可以使各个模块化多电平逆变器荷电状态 一致；本地控制层用于产生相应的PWM信号。二级控制层的功率均衡控制器 与本地控制层控制器的结构如图3所示。
混合储能MMC出力优化单元，用于合理分配超级电容及储能电池参与工 作的概率。混合储能MMC出力优化单元结构如图4所示。
基于同一发明构思，本申请同时提供一种超大规模混合储能功率均衡控制 方法，其方法流程如图5所示，包括：
步骤S101，通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电 平逆变器的荷电状态。
首先，获取各个区域储能电池组之间的信号流通关系。
通过建立储能节点的物理模型和超大规模混合储能系统的网络模型；通过 所述物理模型和网络模型获取各个区域储能电池组之间的信号流通关系，具体 包括：
将储能MMC间的通信连接考虑为边ε,将一个储能MMC考虑为能量节点v， 构建超大规模混合储能系统的有向图G(v,ε)；
(1)第i个储能单元中电池和超级电容的电能容量为
Figure BDA0002331450450000041
电池和超级 电容的有功输出为
Figure BDA0002331450450000044
,荷电状态为
Figure BDA0002331450450000042
则定义能量节点的动态模型 为，
Figure BDA0002331450450000043
其中Vc.max和Vc.min为超级电容最大最小端电压；
(2)混合储能系统网络模型
有向图G(v,ε)的邻接矩阵A:
Figure BDA0002331450450000051
度矩阵D:
Figure BDA0002331450450000052
拉普拉斯矩阵:L＝D-A
Figure BDA0002331450450000053
权重矩阵:w＝diag{w1 … wN}。
然后，再通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电平 逆变器的荷电状态。
1、首先根据电压电流传感器测得MMC的输出电压电流和其桥臂子模块的 电容电压计算储能单元的荷电状态，由桥臂上模块电容电压计算桥臂的不平衡 度，具体计算公式如下:
第i个MMC单元的不平衡度：
Figure BDA0002331450450000054
其中ui.max与ui.min来自同一桥臂，
在目标功率波动较大的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure BDA0002331450450000055
在目标功率波动较小的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure BDA0002331450450000056
其中
Figure BDA0002331450450000057
和
Figure BDA0002331450450000058
分别为超级电容和储能电池总的电能容量；
2、根据来自Ni个邻接储能单元的荷电状态及其不平衡度计算第i个储能单 元计划承担的有功出力
Figure BDA00023314504500000512
；
放电时：
Figure RE-GDA00024180303500000510
充电时：
Figure RE-GDA00024180303500000511
其中Ploss＝Pcond(D)+Psw(f),分别为导电损耗功率和开关损耗功率。
步骤S102，二级控制层功率均衡控制器根据邻接单元的状态确定状态误差 变量，并将状态误差变量发送至本地控制层生成相应的PWM信号。
1、本地控制层首先对状态误差进行处理求得控制信号ui具体计算公式如下：
ui＝-∫Ksign(μεi)-λ|μεi|ρsign(μεi)
2：将控制信号作为有功的参考量Pref＝ui，并且令Qref＝0,利用功率外环控制 器确定状态量
Figure BDA0002331450450000061
然后计算电流内环给定值 id.ref＝Kp3(ui-Pg)+Ki3ψp、iq.ref＝Kp4(0-Qg)+Ki4ψq；
3：再由电流内环控制器计算
Figure BDA0002331450450000062
计算求得参考电压的 d-q轴分量
usd＝ed-ωLjiq+Kp1(id.ref-id)+Ki1γdi，
usq＝eq-ωLjid+Kp2(iq.ref-iq)+Ki2γqi；
4：通过2的参数输入可然后通过坐标变换得到参考电压us，进而通过载波 移相调制得到触发脉冲(PWM)。
步骤S103，混合储能MMC出力优化单元根据目标功率的特点以及各个电 压不平衡度协调分配混合储能MMC中超级电容和储能电池的出力，控制MMC 输出相应电压电流。
混合储能MMC出力优化单元的工作流程如图6所示：
1、初始化ptarget(t)、ptarget(t-τ)；
2、每隔时间τ计算目标功率的特征参量
Figure BDA0002331450450000063
并以f(t)p.diff作为触发超级电容MMC充放电的概率信号,以1-f(t)p.diff作为触 发储能电池MMC充放电的概率信号,以概率信号的大小选择触发脉冲的输送 路径(储能电池/超级电容)；
3、初始化虚拟子模块，上桥臂虚拟子模块SM1′、SM2′…SM6′与下桥臂的虚拟 子模块SM7′、SM8′…SM12′投入概率满足:
Figure BDA0002331450450000071
4、建立虚拟子模块与具体储能电池/超级电容子模块之间的一一对应关系， 具体步骤如下：
步骤4-1：对于储能电池通道，首先测量并计算同一桥臂上所有储能电池子 模块电容电压对平均值uave的差值Δui，即：
Δui＝ui-uave,其中
Figure BDA0002331450450000072
对于超级电容通道，计算每个超级电容荷电状态对于50％荷电状态的差值 Δsoci＝soci-50；
4-2:利用不平衡阈值φub/φuc来对各桥臂子模块进行状态划分:
4-2-1:对于储能电池通道，对于满足|Δui|＜φub的储能电池子模块生成健康子模 块组，满足|Δui|＞φub&Δui＞0的储能电池子模块依据Δui从大到小排序生成过充子模块组，满足|Δui|＞φub&Δui＜0的储能电池子模块依据Δui从大到小排序生成欠充 子模块组；
对于超级电容通道，对于满足|Δsoci|＜φuc的储能电池子模块生成健康子模块组，满足|Δsoci|＞φuc&Δsoci＞0的储能电池子模块依据Δsoci从大到小排序生成过充子模块组，满足|Δsoci|＞φuc&Δsoci＜0的储能电池子模块依据Δsoci从大到小排序生成欠充子模块组；
然后将生成的子模块组按照过充子模块、健康子模块组和欠充子模块组的 顺序组成完整子模块组；
4-2-2：若在目标功率Ptarget(t)＞0，则混合储能MMC处于放电状态，则虚拟 子模块与完整子模块组之间采用正向映射策略，即过充子模块组满足最大概率 的虚拟子模块映射到电容电压/荷电状态最大的子模块,第二大的映射到电容电 压/荷电状态第二大的子模块…,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映 射至电容电压/荷电状态最小的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第 二小的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射即可；
若在目标功率Ptarget(t)＜0，则混合储能MMC处于充电电状态，则虚拟子模 块与完整子模块组之间采用逆序映射策略，即过充子模块组满足最大概率的虚 拟子模块映射到电容电压/荷电状态最小的子模块,第二大的映射到电容电压/荷 电状态第二小的子模块…,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映射至 电容电压/荷电状态最大的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第二大 的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射；
4、对由3选择出子模块施加相应开关信号，并每个时间τ个时刻重复上述 步骤。
图7和图8分别为在功率均衡控制系统作用下4组MMC充放电时荷电状 态的变化情况以及出力分配情况，结果表明不同荷电状态下的混合储能MMC 在充放电的过程中可以在满足目标功率的情况下使其荷电状态趋于一致。
本申请提供一种超大规模混合储能功率均衡控制系统及方法，通过模块化 多电平逆变器，将交流电网上的电能转化成储能电池和超级电容可以存储的形 式，模块化多电平逆变器状态估算单元，用于估算各个模块化多电平逆变器的 荷电状态，并根据荷电状态和目标功率对每个模块化多电平逆变器的计划出力 进行估算，功率均衡控制器，用于产生控制信号使整体储能子站在满足目标功 率的同时又使各个模块化多电平逆变器荷电状态一致，混合储能MMC出力优 化单元，用于合理分配超级电容及储能电池参与工作的概率，解决现有技术导 致的储能电池寿命短，且储能电池之间的功率分配不均的问题。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计 算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结 合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包 含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、 CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产 品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和 /或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/ 或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入 式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算 机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一 个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设 备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中 的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个 流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使 得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处 理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个 流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应该说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限 制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人 员应当理解依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱 离本发明精神和范围的任何修改或者等同替，其均应涵盖在本发明的权利要求 范围当中。

Claims (7)

1.一种超大规模混合储能功率均衡控制系统，其特征在于，包括：多电平逆变器MMC、模块化多电平逆变器状态评估单元、网络信道CAN，功率均衡控制器、混合储能MMC出力优化单元；
模块化多电平逆变器MMC，用于将交流电网上的电能转化成储能电池和超级电容存储的形式，并且将存储的电能转化为交流电以供电网调配；
模块化多电平逆变器状态评估单元，用于评估各个模块化多电平逆变器MMC的荷电状态，并根据荷电状态和目标功率对每个模块化多电平逆变器的计划出力进行估算，包括：根据电压电流传感器测得MMC的输出电压电流和其桥臂子模块的电容电压计算储能单元的荷电状态，由桥臂上模块电容电压计算桥臂的不平衡度，具体计算公式如下:
第i个MMC单元的不平衡度：
Figure FDA0003697515350000011
其中ui.max与ui.min来自同一桥臂，
在目标功率波动较大的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure FDA0003697515350000012
在目标功率波动较小的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure FDA0003697515350000013
其中
Figure FDA0003697515350000014
和
Figure FDA0003697515350000015
分别为超级电容和储能电池总的电能容量；
根据来自Ni个邻接储能单元的荷电状态及其不平衡度计算第i个储能单元计划承担的有功出力Pi plan；
放电时：
Figure FDA0003697515350000016
充电时：
Figure FDA0003697515350000017
其中Ploss＝Pcond(D)+Psw(f),分别为导电损耗功率和开关损耗功率；
功率均衡控制器，用于产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个模块化多电平逆变器MMC荷电状态一致；
混合储能MMC出力优化单元，用于分配超级电容及储能电池的出力，控制模块化多电平逆变器MMC的输出，包括：若在目标功率Ptarget(t)＞0，则混合储能MMC处于放电状态，则虚拟子模块与完整子模块组之间采用正向映射策略，过充子模块组满足最大概率的虚拟子模块映射到电容电压/荷电状态最大的子模块,第二大的映射到电容电压/荷电状态第二大的子模块…,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映射至电容电压/荷电状态最小的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第二小的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射即可；
若在目标功率Ptarget(t)＜0，则混合储能MMC处于充电电状态，则虚拟子模块与完整子模块组之间采用逆序映射策略，过充子模块组满足最大概率的虚拟子模块映射到电容电压/荷电状态最小的子模块,第二大的映射到电容电压/荷电状态第二小的子模块…,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映射至电容电压/荷电状态最大的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第二大的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：
网络信道CAN，用于各个模块化多电平逆变器间的通讯。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，模块化多电平逆变器MMC的上下桥臂分别有多个储能模块，且上下桥臂的储能电池与超级电容相互交叉分布；
储能电池与超级电容根据目标特性的不同相互独立工作。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，模块化多电平逆变器MMC的功能，还包括：
将能量存储和高电压输出，以便于能量管理。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，功率均衡控制器，包括两个控制层，二级控制层的功率均衡控制器产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个模块化多电平逆变器荷电状态一致；本地控制层用于产生相应的脉冲信号。
6.一种超大规模混合储能功率均衡控制方法，其特征在于，包括：
通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电平逆变器的荷电状态，包括：根据电压电流传感器测得MMC的输出电压电流和其桥臂子模块的电容电压计算储能单元的荷电状态，由桥臂上模块电容电压计算桥臂的不平衡度，具体计算公式如下:
第i个MMC单元的不平衡度：
Figure FDA0003697515350000021
其中ui.max与ui.min来自同一桥臂，
在目标功率波动较大的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure FDA0003697515350000031
在目标功率波动较小的情况下，第i个MMC单元的荷电状态为：
Figure FDA0003697515350000032
其中
Figure FDA0003697515350000033
和
Figure FDA0003697515350000034
分别为超级电容和储能电池总的电能容量；
根据来自Ni个邻接储能单元的荷电状态及其不平衡度计算第i个储能单元计划承担的有功出力Pi plan；
放电时：
Figure FDA0003697515350000035
充电时：
Figure FDA0003697515350000036
其中Ploss＝Pcond(D)+Psw(f),分别为导电损耗功率和开关损耗功率；
功率均衡控制器，产生控制信号使整体储能子站在满足目标功率的同时又使各个模块化多电平逆变器MMC荷电状态一致；
混合储能MMC出力优化单元根据目标功率的特点以及各个电压不平衡度协调分配混合储能MMC中超级电容和储能电池的出力，控制MMC输出相应电压电流，包括：若在目标功率Ptarget(t)＞0，则混合储能MMC处于放电状态，则虚拟子模块与完整子模块组之间采用正向映射策略，过充子模块组满足最大概率的虚拟子模块映射到电容电压/荷电状态最大的子模块,第二大的映射到电容电压/荷电状态第二大的子模块… ,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映射至电容电压/荷电状态最小的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第二小的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射即可；
若在目标功率Ptarget(t)＜0，则混合储能MMC处于充电电状态，则虚拟子模块与完整子模块组之间采用逆序映射策略，过充子模块组满足最大概率的虚拟子模块映射到电容电压/荷电状态最小的子模块,第二大的映射到电容电压/荷电状态第二小的子模块…,对于欠充子模块组满足最小概率虚拟子模块映射至电容电压/荷电状态最大的子模块,第二小的映射到电容电压/荷电状态第二大的子模块…,健康子模块组与剩余虚拟子模块依次映射。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过模块化多电平逆变器状态估算单元，估算各个模块化多电平逆变器的荷电状态，包括：
根据模块化多电平逆变器MMC的输出电压和模块化多电平逆变器的桥臂子模块的电容电压计算储能单元的荷电状态。
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CN106208396B (zh) * 2016-08-01 2019-05-31 浙江大学 一种基于mmc拓扑的分散式混合储能与电力补偿系统
CN106533234A (zh) * 2016-12-23 2017-03-22 东南大学 一种基于模块化多电平变流器的复合型储能系统
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CN109039127A (zh) * 2018-10-26 2018-12-18 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 一种模块化多电平换流器的子模块和模块化多电平换流器

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