CN111211703B - 柔性直流输电系统mmc子模块关键元件同步在线监测方法 - Google Patents

柔性直流输电系统mmc子模块关键元件同步在线监测方法 Download PDF

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CN111211703B CN202010016542.3A CN202010016542A CN111211703B CN 111211703 B CN111211703 B CN 111211703B CN 202010016542 A CN202010016542 A CN 202010016542A CN 111211703 B CN111211703 B CN 111211703B
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Abstract

本发明涉及柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，包括以下步骤：步骤S1:构建MMC‑HVDC系统；步骤S2:通过配置传感器获取桥臂电压、电流和子模块电容电压；步骤S3:构建子模块IGBT、二极管和电容器在线监测数学模型；步骤S4:通过卡尔曼滤波算法在线获取IGBT、二极管通态电压偏置、二极管通态电阻和电容器电容值；步骤S5:根据IGBT通态电压偏置、IGBT通态电阻，计算估计IGBT通态电压,并分别计算通态电压和通态电阻；步骤S6:根据得到的IGBT、二极管的通态电压、二极管通态电阻和电容器电容值，与设定参数阈值相比，对子模块进行老化识别和剩余寿命估计。本发明能够实现对监测MMC中半导体器件和电容器的同步在线监测。

Description

柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法
技术领域
本发明涉及模块化多电平换流器监测领域，具体涉及柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法。
背景技术
模块化多电平换流器(ModularMultilevelConverter,MMC)近年来在柔性直流输电技术中得到了广泛的应用和发展，其可靠性关系到整个柔性直流输电系统的安全稳定运行。MMC的每个桥臂是由多个子模块级联而成，数量庞大，子模块中各器件的性能好坏决定换流器是否正常运行。MMC子模块所采用的的IGBT模块长期工作在热循环冲击下导致材料疲劳和老化，比如铝引线、焊接层断裂或脱落；子模块中的电容器通常采用金属化膜电容器，金属化膜电容器具有高可靠性、自愈性强和高储能密度等优势，但由于这种自愈性，使得电容值在运行过程中逐渐减少，加速了电容器的老化，当电容值下降量超过一定界限时，电容器的性能便急剧恶化，介质损耗迅速上升，电容值也迅速衰减，电容值过低将给换流器运行带来隐患，甚至会发生爆炸。因此，监测各个子模块中和电容器的状态参数，用以判断子模块器件老化程度，对MMC系统的可靠运行有重要意义。
现有检测方法，有以下缺点：
(1)仅关注IGBT或者电容器的老化程度，未对子模块所有器件的参数进行同步在线监测，分别监测将使投入成本增加也使增加了计算机内存的负担；
(2)需要使用大量传感器获取电气量，增加配置设备成本的同时也降低了MMC系统的可靠性；
(3)未利用IGBT通态电压作为老化判断依据，且需要考虑自身结温的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，能够实现对监测MMC中半导体器件和电容器的同步在线监测。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，包括以下步骤：
步骤S1:构建MMC-HVDC系统；
步骤S2:通过配置传感器获取桥臂电压、电流和子模块电容电压；
步骤S3:构建子模块IGBT、二极管和电容器在线监测数学模型；
步骤S4:通过卡尔曼滤波算法在线获取IGBT通态电压偏置、二极管通态电压偏置、IGBT通态电阻、二极管通态电阻和电容器电容值；
步骤S5:根据IGBT通态电压偏置、二极管通态电压偏置、IGBT通态电阻和二极管通态电阻，分别计算IGBT通态电压和二极管通态电压；
步骤S6:根据得到的IGBT通态电压、二极管通态电压、IGBT通态电阻、二极管通态电阻和电容器电容值，与设定参数阈值相比，对子模块进行老化识别和剩余寿命估计。
进一步的，所述步骤S2具体为：所述MMC的每个桥臂上配置n+2个传感器：其中电压传感器有n+1个，即n个子模块电容器上各加一电压传感器测电容电压UCx，以及桥臂上一个电压传感器测桥臂电压US；电流传感器一个，用以测量桥臂电流ipj。
进一步的，所述子模块IGBT、二极管数学模型构建具体如下：
子模块中，IGBT和二极管的通态电压可近似线性表示如下：
UT＝UT0+iT·rT (1)
UD＝UD0+iD·rD (2)
其中，UT、UD分别为IGBT和二极管导通时的端电压，以开关器件导通方向为电压参考方向；iT为IGBT集电极电流，iD为二极管电流，UT0、UD0为通态电压偏置(On-statevoltagebias)；rT、rD为通态电阻；
设Sx、Sx1、Sx2、Sx3和Sx4表示第x个子模块的工作状态：Sx表示给T1的开关信号，开通信号为1，关断信号为0；Sx1、Sx2、Sx3和Sx4分别表示子模块中T1、T2、D1和D2的导通状态，导通为1，截止为0；子模块的工作状态和对应的端电压Usmx由Sx和桥臂电流ipj的方向决定，。T1门极加开通信号即Sx＝1时，当桥臂电流ipj＜0，子模块电容器处于投入状态且T1导通，子模块端电压为UCx-UT1x，当桥臂电流ipj＞0，子模块电容器处于投入状态且D1导通，子模块端电压为UCx+UD1x；T1门极加关断信号Sx＝0时，当桥臂电流ipj＞0，子模块电容器处于旁路状态且T2导通，子模块端电压为UT2x，当桥臂电流ipj＜0，子模块电容器处于旁路状态且D2导通，子模块端电压为-UD2x
桥臂上第x个子模块的端电压如下式表示：
Usmx＝SxUCx-Sx1UT1x+Sx2UT2x+Sx3UD1x-Sx4UD2x (3)
而一个桥臂由n个子模块级联而成，故桥臂电压可以由桥臂上所有子模块端电压求和得到：
Figure GDA0002423024400000031
其中，Us(ti)为ti时刻的桥臂电压，将式(4)移项：
Figure GDA0002423024400000032
由式(1)、(2)可知，第x个子模块上IGBT和二极管的通态电压为：
UT1x(ti)＝UT1x0(ti)-ipj(ti)·rT1x(ti) (6)
UT2x(ti)＝UT2x0(ti)+ipj(ti)·rT2x(ti) (7)
UD1x(ti)＝UD1x0(ti)+ipj(ti)·rD1x(ti) (8)
UD2x(ti)＝UD2x0(ti)-ipj(ti)·rD2x(ti) (9)
其中，UT1x0(ti)、UT2x0(ti)、UD1x0(ti)、UD2x0(ti)表示该子模块对应元件的通态电压偏置，rT1x(ti)、rT2x(ti)、rD1x(ti)、rD2x(ti)则表示通态电阻。将式(6)～(9)代入式(5)并写成矩阵形式：
Figure GDA0002423024400000041
写成矩阵形式：
Figure GDA0002423024400000042
其中，UT1s0(ti)、UT2s0(ti)、UD1s0(ti)、UD2s0(ti)分别表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电压，rT1s(ti)、rT2s(ti)、rD1s(ti)、rD2s(ti)表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电阻，均为n维列向量；Ss1、Ss2、Ss3、Ss4为对应元件的实际导通状态，为n维行向量；
令
Xs(ti)＝[UT1s0(ti) rT1s(ti) UT2s0(ti) rT2s(ti) UD1s0(ti) rD1s(ti) UD2s0(ti) rD2s(ti)]T (12)
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) Ss1(ti)ipj(ti) Ss2(ti) Ss2(ti)ipj(ti) Ss3(ti) Ss3(ti)ipj(ti)-Ss4(ti) Ss4(ti)ipj(ti)] (13)
其中，Xs(ti)表示一个桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数，流过各个子模块的IGBT和二极管的电流表示为
iT1s(ti)＝Ssl(ti)·ipj(ti) (14)
iT2s(ti)＝Ss2(ti)·ipj(ti) (15)
iD1s(ti)＝Ss3(ti)·ipj(ti) (16)
iD2s(ti)＝Ss4(ti)·ipj(ti) (17)
所以式(13)表示为：
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) iT1s(ti) Ss2(ti) iT2s(ti) Ss3(ti) iD1s(ti) -Ss4(ti) iD2s(ti)] (18)
因此，桥臂电压与桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数的关系式为：
US(ti)-Ss(ti)UC(ti)＝Φs(ti)Xs(ti) (19)
其中，Φs(ti)为8n维行向量，Xs(ti)为8n维列向量。
进一步的，所述电容器电容器在线监测数学模型构建具体如下：
电容器的电压和电流满足下式：
Figure GDA0002423024400000051
由于采集到的电气量信号是离散的，对式(20)进行离散化处理：
Figure GDA0002423024400000052
其中，Δt为测量系统的采样周期，即Δt＝ti-ti-1，UCx(ti)、UCx(ti-1)为相邻时刻测得的电容器电压值，引入Hx，令
Figure GDA0002423024400000053
式(22)可表示为：
ipj(ti)＝Cx(ti)Hx(ti) (23)
因此，对一整个桥臂上的n个子模块电容器，估计桥臂上所有电容器电容值时量测方程写成如下矩阵形式：
ipj(ti)＝Hs(ti)Cs(ti) (24)。
进一步的，所述步骤S5具体为：
步骤S51:根据子模块电容器在线监测出来的结果，计算电容值衰减百分比为：
Figure GDA0002423024400000061
其中，C为子模块电容器初始电容值，Cx-est为第x个子模块电容值的在线估计结果；
步骤S52:根据子模块IGBT以及二极管监测出来的结果，将估计的通态电压偏置和通态电阻代入式(1)、(2)中计算估计通态电压,并分别计算它们的通态电压和通态电阻变化百分比为：
Figure GDA0002423024400000062
Figure GDA0002423024400000063
Figure GDA0002423024400000064
Figure GDA0002423024400000065
其中，rT、UT为分别为子模块IGBT初始通态电阻和通态电压，rTx-est、UTx-est分别为第x个子模块IGBT的在线估计参数结果；rD、UD为分别为子模块二极管初始通态电阻和通态电压，rDx-est、UDx-est分别为第x个子模块二极管的在线估计参数结果；
步骤S53:根据监测到的参数，判断子模块的老化程度以及估计其剩余寿命，若子模块出现老化，则进行替换。
进一步的，所述步骤S53具体为：
当监测到第x个子模块中电容器的电容值衰减了20％以上的，判定该电容器的老化程度较为严重，操作人员更换子模块电容器；
当监测到第x个子模块中IGBT和二极管的通态电阻增加20％以上的或它们的通态电压波动在±15％以上的，判定该IGBT模块或二极管的老化程度较为严重，操作人员更换子模块的IGBT或者二极管。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、本发明建立了MMC各相每个桥臂半导体器件和电容器状态参数监测信息的数学模型，对桥臂各子模块半导体器件和电容器进行在线监测，该方法无需添加新的采集点，不需要增加量测系统复杂度。
2、本发明可以不受环境温度以及元件自身发热的影响即不考虑自身结温影响，准确地在线监测MMC子模块的各个参数
3、本发明采用卡尔曼滤波算法实现自适应滤波功能，进行在线监测的算法迭代时，不但可以避免量测噪声干扰，而且仅用到前一刻的电气数据，大大减轻数据处理元件负担。
附图说明
图1是本发明一实施例中MMC拓扑结构；
图2是本发明一实施例中MMC子模块的3种工作状态；
图3是本发明一实施例中配置传感器采样电气量原理图；
图4是本发明一实施例中MMC-HVDC系统仿真结构图；
图5是本发明一实施例中在线监测示意图；
图6是本发明一实施例中方法流程图。
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。
请参照图6，本发明提供柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，包括以下步骤：
步骤S1:构建MMC-HVDC系统；
步骤S2:通过配置传感器获取桥臂电压、电流和子模块电容电压；
步骤S3:构建子模块IGBT、二极管和电容器在线监测数学模型；
步骤S4:通过卡尔曼滤波算法在线获取IGBT、二极管通态电压偏置、二极管通态电阻和电容器电容值；
步骤S5:根据二极管通态电压偏置、二极管通态电阻，计算估计通态电压,并分别计算通态电压和通态电阻；
步骤S6:根据得到的IGBT、二极管的通态电压、二极管通态电阻和电容器电容值，与设定参数阈值相比，对子模块进行老化识别和剩余寿命估计。
在本实施例中，MMC结构如图1所示，模块化多电平换流器由A、B、C三相桥臂构成，每个桥臂又分为上、下两个桥臂，每个桥臂由n个子模块级联构成。L0为桥臂电抗器，Udc和Idc分别为直流侧电压和电流，ipj(j＝a,b,c)为桥臂电流，O为直流侧零电位参考点。MMC子模块结构可采用半桥、全桥、混合等拓扑结构，采用混合或全桥结构子模块的MMC具有直流故障自清除、不间断运行等能力，但其子模块数量较多时，损耗与成本也相应较大。本实施例采用半桥结构。图1左上角为子模块拓扑结构，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，UCx为子模块电容电压。
本实施例中，子模块共有3种工作状态，根据子模块IGBT的开关状态和电流流向又可以分为6种工作模式，如图2所示。
1)闭锁状态。当T1、T2都加关断信号时，称为闭锁状态，这种状态为非正常工作状态。模式1和模式2分别用于MMC启动时向子模块充电和发生故障时将子模块电容器旁路。
2)投入状态。模式3：当T1处于导通状态，而D1承受反向电压而处于关断状态，电流经过T1使电容器放电。模式4：当T2加关断信号而T1加开通信号时，如果D1处于导通状态，而T1承受反向压降，尽管T1施加了开通信号，仍然会处于关断状态，电流经过D1向电容器充电。两种工作模式下的电容器总是接入主电路充电或放电。
3)旁路状态。当T1加关断信号而T2加开通信号时，此时模式5和模式6的子模块端电压为零，子模块被旁路。
在本实施例中，所述MMC子模块监测IGBT和二极管的状态是通过监测IGBT和二极管的通态电压及通态电阻，需要在MMC的每个桥臂上配置n+2个传感器监测必要的电气量：其中电压传感器有n+1个，即n个子模块电容器上各加一电压传感器测电容电压UCx，以及桥臂上一个电压传感器测桥臂电压US；电流传感器仅需一个，用以测量桥臂电流ipj。在MMC实际运行时，这些传感器往往是已配置的，并不需要额外增设。通过以上电气量可以计算MMC子模块IGBT和电容器的状态参数，可实现在线监测。
子模块中，IGBT和二极管的导通压降可近似线性表示如下：
UT＝UT0+iT·rT (1)
UD＝UD0+iD·rD (2)
其中，UT、UD分别为IGBT和二极管导通时的端电压，以开关器件导通方向为电压参考方向；iT为IGBT集电极电流，iD为二极管电流，UT0、UD0为通态电压偏置(On-statevoltagebias)；rT、rD为通态电阻(On-stateresistance)。
为了分析子模块工作状态，以MMC的某一相的一个桥臂为例进行说明，引入Sx、Sx1、Sx2、Sx3和Sx4表示第x个子模块的工作状态：Sx表示给T1的开关信号，开通信号为1，关断信号为0；Sx1、Sx2、Sx3和Sx4分别表示子模块中T1、T2、D1和D2的导通状态，导通为1，截止为0。子模块的工作状态和对应的端电压Usmx由Sx和桥臂电流ipj的方向决定，具体如表1所示。T1门极加开通信号即Sx＝1时，当桥臂电流ipj＜0，子模块电容器处于投入状态且T1导通，子模块端电压为UCx-UT1x，当桥臂电流ipj＞0，子模块电容器处于投入状态且D1导通，子模块端电压为UCx+UD1x；T1门极加关断信号Sx＝0时，当桥臂电流ipj＞0，子模块电容器处于旁路状态且T2导通，子模块端电压为UT2x，当桥臂电流ipj＜0，子模块电容器处于旁路状态且D2导通，子模块端电压为-UD2x。
表1 子模块开关状态与子模块电压的关系
Figure GDA0002423024400000101
由于MMC三相完全对称，上下桥臂的工作情况也是完全相同的，故本发明以某一相的一个桥臂为例进行说明和验证。由KVL结合表1子模块导通情况，桥臂上第x个子模块的端电压可以如下式表示：
Usmx＝SxUCx-Sx1UT1x+Sx2UT2x+Sx3UD1x-Sx4UD2x (3)
而一个桥臂由n个子模块级联而成，故桥臂电压可以由桥臂上所有子模块端电压求和得到：
Figure GDA0002423024400000111
其中，Us(ti)为ti时刻的桥臂电压，将式(4)移项：
Figure GDA0002423024400000112
由式(1)、(2)可知，第x个子模块上IGBT和二极管的导通压降为：
UT1x(ti)＝UT1x0(ti)-ipj(ti)·rT1x(ti) (6)
UT2x(ti)＝UT2x0(ti)+ipj(ti)·rT2x(ti) (7)
UD1x(ti)＝UD1x0(ti)+ipj(ti)·rD1x(ti) (8)
UD2x(ti)＝UD2x0(ti)-ipj(ti)·rD2x(ti) (9)
其中，UT1x0(ti)、UT2x0(ti)、UD1x0(ti)、UD2x0(ti)表示该子模块对应元件的通态电压偏置，rT1x(ti)、rT2x(ti)、rD1x(ti)、rD2x(ti)则表示通态电阻。将式(6)～(9)代入式(5)并写成矩阵形式：
Figure GDA0002423024400000113
写成矩阵形式：
Figure GDA0002423024400000114
其中，UT1s0(ti)、UT2s0(ti)、UD1s0(ti)、UD2s0(ti)分别表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电压，rT1s(ti)、rT2s(ti)、rD1s(ti)、rD2s(ti)表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电阻，均为n维列向量；Ss1、Ss2、Ss3、Ss4为对应元件的实际导通状态，为n维行向量。
为表述简洁，令
Xs(ti)＝[UT1s0(ti) rT1s(ti) UT2s0(ti) rT2s(ti) UD1s0(ti) rD1s(ti) UD2s0(ti) rD2s(ti)]T (12)
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) Ss1(ti)ipj(ti) Ss2(ti) Ss2(ti)ipj(ti) Ss3(ti) Ss3(ti)ipj(ti)-Ss4(ti) Ss4(ti)ipj(ti)] (13)
其中，Xs(ti)表示一个桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数。又因为流过各个子模块的IGBT和二极管的电流可以表示为
iT1s(ti)＝Ssl(ti)·ipj(ti) (14)
iT2s(ti)＝Ss2(ti)·ipj(ti) (15)
iD1s(ti)＝Ss3(ti)·ipj(ti) (16)
iD2s(ti)＝Ss4(ti)·ipj(ti) (17)
所以式(13)可表示为：
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) iT1s(ti) Ss2(ti) iT2s(ti) Ss3(ti) iD1s(ti) -Ss4(ti) iD2s(ti)] (18)
因此，桥臂电压与桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数的关系式为：
US(ti)-Ss(ti)UC(ti)＝Φs(ti)Xs(ti) (19)
其中，Φs(ti)为8n维行向量，Xs(ti)为8n维列向量。
由于电容器的电压和电流满足下式：
Figure GDA0002423024400000121
在实际的运行过程中，采集到的电气量信号是离散的，所以对式(20)进行离散化处理：
Figure GDA0002423024400000131
其中，Δt为测量系统的采样周期，即Δt＝ti-ti-1，UCx(ti)、UCx(ti-1)为相邻时刻测得的电容器电压值，引入Hx，令
Figure GDA0002423024400000132
式(22)可表示为：
ipj(ti)＝Cx(ti)Hx(ti) (23)
因此，对一整个桥臂上的n个子模块电容器，估计桥臂上所有电容器电容值时量测方程可写成矩阵形式：
ipj(ti)＝Hs(ti)Cs(ti) (24)
具体配置传感器采样电气量的原理如图3所示。
在本实施例中，采用自适应滤波算法为自适应卡尔曼滤波算法，具体如下：
对于一个系统，首先应用如下线性微分方程进行描述:
Xk＝AXk-1+qk-1 (25)
Zk＝HXk+rk (26)
其中，Xk、Zk、qk、rk分别为k时刻系统的状态量、观测量以及过程噪声和测量噪声。A为k-1时刻到k时刻的一步转移阵，H为量测阵，均由系统本身决定。式(26)为系统的量测方程。
卡尔曼滤波算法的步骤可以用以下式子来描述：
Xk,k-1＝AXk-1 (27)
Pk,k-1＝APk-1AT+Q (28)
Kk＝Pk,k-1HT(HPk,k-1HT+R)-1 (29)
Xk＝Xk,k-1+Kk(Zk-HXk,k-1) (30)
Pk＝(I-KkH)Pk,k-1 (31)
其中，Xk-1、Pk-1为上一时刻的系统状态量和误差协方差；Xk,k-1、Pk,k-1分别是根据上一时刻预测到的当前时刻的系统状态量和误差协方差；过程和测量噪声一般直接假设成高斯白噪声，Q和R就是其的协方差矩阵；I为单位矩阵；Kk、Pk是更新后k时刻的卡尔曼增益和误差协方差矩阵；Xk即第k次归算求得的系统状态量。多次重复以上算法步骤可以得到逐渐接近实际的系统状态量，且在第一次计算前应预先设定X、P、Q、R的值。经过一定次数的迭代，状态量X最终会趋近于实际状态值，即可达到状态参数估计的目的。
本实施例中，在PSCAD/EMTDC仿真平台上搭建一个MMC-HVDC系统，功率输送端外环控制选为直流母线电压和无功功率控制，功率接收端外环控制选为有功功率和无功功率控制，调制策略为载波移相调制方式，具体的MMC-HVDC系统仿真结构图如图4所示。
在实际运行过程中，各个子模块的电容器不会始终都处于投入运行状态，也会处于旁路状态，但以上推导是建立在电容器充电或放电工作状态的前提下，因此计算须在子模块投入状态的连续时间段上进行。每次迭代之前，应先通过连续两个时刻加在各个子模块T1管上的开关信号判断子模块是否处于投入运行状态，若被旁路，则令对应的Hx(ti)＝0。
由式(19)、(24)，可以列写同时监测桥臂上所有子模块上IGBT、二极管和电容器状态参数的量测方程：
Figure GDA0002423024400000141
其中，v1(ti)、v2(ti)均是测量噪声信号，v2(ti)是n维列向量。设定状态量Xs(t0)和Cs(t0)以及协方差矩阵P1(t0)和P2(t0)的初值，I1为8n阶的单位矩阵，I2为n阶的单位矩阵，设初值P1(t0)＝M1I1,M1、M2为任取的大于0的常数；Q1、Q2是过程噪声，前者设为一固定数值，后者为一对角矩阵。其量测阵即为：
Figure GDA0002423024400000151
因此，ti时刻，卡尔曼增益矩阵为：
Figure GDA0002423024400000152
其中，K1(ti)、K2(ti)分别是8n维列向量和n阶的对角矩阵。更新后的系统状态估计值为：
Figure GDA0002423024400000153
修正后的误差协方差矩阵为：
Figure GDA0002423024400000154
通过式(32)～(35)可以得到下一时刻桥臂上所有子模块IGBT、二极管和电容器的状态参数估计结果，按以上步骤不断重新迭代，直至收敛，即可不断更新各子模块的IGBT、二极管的通态电压偏置、通态电阻和子模块电容器电容值等状态参数，实现对MMC各子模块IGBT、二极管和电容器的在线监测。
本实施例，以一个桥臂为例，其MMC子模块IGBT、二极管和电容器同步在线监测方法可如图5所示：
根据子模块电容器在线监测出来的结果，可以计算电容值衰减百分比为：
Figure GDA0002423024400000161
其中，C为子模块电容器初始电容值，Cx-est为第x个子模块电容值的在线估计结果。
子模块电容器老化判别依据：当监测到第x个子模块中电容器的电容值衰减了20％以上的，可判定该电容器的老化程度较为严重，操作人员可及时更换子模块电容器。
根据子模块IGBT以及二极管监测出来的结果，将估计的通态电压偏置和通态电阻代入式(1)、(2)中计算估计通态电压。
然后可以分别计算它们的通态电压和通态电阻变化百分比为：
Figure GDA0002423024400000162
Figure GDA0002423024400000163
Figure GDA0002423024400000164
Figure GDA0002423024400000165
其中，rT、UT为分别为子模块IGBT初始通态电阻和通态电压，rTx-est、UTx-est分别为第x个子模块IGBT的在线估计参数结果；rD、UD为分别为子模块二极管初始通态电阻和通态电压，rDx-est、UDx-est分别为第x个子模块二极管的在线估计参数结果。
IGBT和二极管的老化评判依据：当监测到第x个子模块中IGBT和二极管的通态电阻增加20％以上的或它们的通态电压波动在±15％以上的，可判定该IGBT模块或二极管的老化程度较为严重，操作人员可及时更换子模块的IGBT或者二极管。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (5)

1.一种柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:构建MMC-HVDC系统；
步骤S2:通过配置传感器获取桥臂电压、电流和子模块电容电压；
步骤S3:构建子模块IGBT、二极管和电容器在线监测数学模型；
步骤S4:通过卡尔曼滤波算法在线获取IGBT通态电压偏置、二极管通态电压偏置、IGBT通态电阻、二极管通态电阻和电容器电容值；
步骤S5:根据IGBT通态电压偏置、二极管通态电压偏置、IGBT通态电阻和二极管通态电阻，分别计算IGBT通态电压和二极管通态电压；
步骤S6:根据得到的IGBT通态电压、二极管通态电压、IGBT通态电阻、二极管通态电阻和电容器电容值，与设定参数阈值相比，对子模块进行老化识别和剩余寿命估计；
所述子模块IGBT、二极管数学模型构建具体如下：
子模块中，IGBT和二极管的通态电压可近似线性表示如下：
UT＝UT0+iT·rT (1)
UD＝UD0+iD·rD (2)
其中，UT、UD分别为IGBT和二极管导通时的端电压，以开关器件导通方向为电压参考方向；iT为IGBT集电极电流，iD为二极管电流，UT0、UD0为通态电压偏置(On-state voltagebias)；rT、rD为通态电阻；
设Sx、Sx1、Sx2、Sx3和Sx4表示第x个子模块的工作状态：Sx表示给T1的开关信号，开通信号为1，关断信号为0；Sx1、Sx2、Sx3和Sx4分别表示子模块中T1、T2、D1和D2的导通状态；
桥臂上第x个子模块的端电压如下式表示：
Usmx＝SxUCx-Sx1UT1x+Sx2UT2x+Sx3UD1x-Sx4UD2x (3)
而一个桥臂由n个子模块级联而成，故桥臂电压可以由桥臂上所有子模块端电压求和得到：
Figure FDA0003123884540000021
Figure FDA0003123884540000022
其中，Us(ti)为ti时刻的桥臂电压，将式(4)移项：
由式(1)、(2)可知，第x个子模块上IGBT和二极管的通态电压为：
UT1x(ti)＝UT1x0(ti)-ipj(ti)·rT1x(ti) (6)
UT2x(ti)＝UT2x0(ti)+ipj(ti)·rT2x(ti) (7)
UD1x(ti)＝UD1x0(ti)+ipj(ti)·rD1x(ti) (8)
UD2x(ti)＝UD2x0(ti)-ipj(ti)·rD2x(ti) (9)
其中，UT1x0(ti)、UT2x0(ti)、UD1x0(ti)、UD2x0(ti)表示该子模块对应元件的通态电压偏置，rT1x(ti)、rT2x(ti)、rD1x(ti)、rD2x(ti)则表示通态电阻；将式(6)～(9)代入式(5)并写成矩阵形式：
Figure FDA0003123884540000031
写成矩阵形式：
Figure FDA0003123884540000032
其中，UT1s0(ti)、UT2s0(ti)、UD1s0(ti)、UD2s0(ti)分别表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电压，rT1s(ti)、rT2s(ti)、rD1s(ti)、rD2s(ti)表示ti时刻桥臂上所有子模块两个IGBT即T1、T2和二极管D1、D2的通态电阻，均为n维列向量；Ss1、Ss2、Ss3、Ss4为对应元件的实际导通状态，为n维行向量；
令
Xs(ti)＝[UT1s0(ti) rT1s(ti) UT2s0(ti) rT2s(ti) UD1s0(ti) rD1s(ti) UD2s0(ti) rD2s(ti)]T (12)
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) Ss1(ti)ipj(ti) Ss2(ti) Ss2(ti)ipj(ti) Ss3(ti) Ss3(ti)ipj(ti) -Ss4(ti) Ss4(ti)ipj(ti)] (13)
其中，Xs(ti)表示一个桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数，流过各个子模块的IGBT和二极管的电流表示为
iT1s(ti)＝Ssl(ti)·ipj(ti) (14)
iT2s(ti)＝Ss2(ti)·ipj(ti) (15)
iD1s(ti)＝Ss3(ti)·ipj(ti) (16)
iD2s(ti)＝Ss4(ti)·ipj(ti) (17)
所以式(13)表示为：
Φs(ti)＝[-Ss1(ti) iT1s(ti) Ss2(ti) iT2s(ti) Ss3(ti) iD1s(ti) -Ss4(ti) iD2s(ti)] (18)
因此，桥臂电压与桥臂上所有子模块的IGBT和二极管的状态参数的关系式为：
US(ti)-Ss(ti)UC(ti)＝Φs(ti)Xs(ti) (19)
其中，Φs(ti)为8n维行向量，Xs(ti)为8n维列向量。
2.根据权利要求1所述的柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：所述MMC的每个桥臂上配置n+2个传感器：其中电压传感器有n+1个，即n个子模块电容器上各加一电压传感器测电容电压UCx，以及桥臂上一个电压传感器测桥臂电压US；电流传感器一个，用以测量桥臂电流ipj。
3.根据权利要求1所述柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，其特征在于，所述电容器在线监测数学模型构建具体如下：
电容器的电压和电流满足下式：
Figure FDA0003123884540000041
由于采集到的电气量信号是离散的，对式(20)进行离散化处理：
Figure FDA0003123884540000051
其中，Δt为测量系统的采样周期，即Δt＝ti-ti-1，UCx(ti)、UCx(ti-1)为相邻时刻测得的电容器电压值，引入Hx，令
Figure FDA0003123884540000052
式(22)可表示为：
ipj(ti)＝Cx(ti)Hx(ti) (23)
因此，对一整个桥臂上的n个子模块电容器，估计桥臂上所有电容器电容值时量测方程写成如下矩阵形式：
ipj(ti)＝Hs(ti)Cs(ti) (24)。
4.根据权利要求1所述柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：
步骤S51:根据子模块电容器在线监测出来的结果，计算电容值衰减百分比为：
Figure FDA0003123884540000053
其中，C为子模块电容器初始电容值，Cx-est为第x个子模块电容值的在线估计结果；
步骤S52:根据子模块IGBT以及二极管监测出来的结果，分别计算它们的通态电压和通态电阻变化百分比为：
Figure FDA0003123884540000054
Figure FDA0003123884540000055
Figure FDA0003123884540000056
Figure FDA0003123884540000061
其中，rT、UT为分别为子模块IGBT初始通态电阻和通态电压，rTx-est、UTx-est分别为第x个子模块IGBT的在线估计参数结果；rD、UD为分别为子模块二极管初始通态电阻和通态电压，rDx-est、UDx-est分别为第x个子模块二极管的在线估计参数结果。
5.根据权利要求1所述的柔性直流输电系统MMC子模块关键元件同步在线监测方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：
当监测到第x个子模块中电容器的电容值衰减了20％以上的，判定该电容器的老化程度较为严重，操作人员更换子模块电容器；
当监测到第x个子模块中IGBT和二极管的通态电阻增加20％以上的或它们的通态电压波动在±15％以上的，判定该IGBT或二极管的老化程度较为严重，操作人员更换子模块的IGBT或者二极管。
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