CN113809944A - 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法 - Google Patents

海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113809944A
CN113809944A CN202111062560.6A CN202111062560A CN113809944A CN 113809944 A CN113809944 A CN 113809944A CN 202111062560 A CN202111062560 A CN 202111062560A CN 113809944 A CN113809944 A CN 113809944A
Authority
CN
China
Prior art keywords
current
converter
grid
phase
tracking
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111062560.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113809944B (zh
Inventor
张祯滨
尹亚飞
李�真
孙远翔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202111062560.6A priority Critical patent/CN113809944B/zh
Publication of CN113809944A publication Critical patent/CN113809944A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113809944B publication Critical patent/CN113809944B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02M—APPARATUS FOR CONVERSION BETWEEN AC AND AC, BETWEEN AC AND DC, OR BETWEEN DC AND DC, AND FOR USE WITH MAINS OR SIMILAR POWER SUPPLY SYSTEMS; CONVERSION OF DC OR AC INPUT POWER INTO SURGE OUTPUT POWER; CONTROL OR REGULATION THEREOF
    • H02M7/00—Conversion of ac power input into dc power output; Conversion of dc power input into ac power output
    • H02M7/42—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal
    • H02M7/44—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters
    • H02M7/48—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters using discharge tubes with control electrode or semiconductor devices with control electrode
    • H02M7/483—Converters with outputs that each can have more than two voltages levels
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02M—APPARATUS FOR CONVERSION BETWEEN AC AND AC, BETWEEN AC AND DC, OR BETWEEN DC AND DC, AND FOR USE WITH MAINS OR SIMILAR POWER SUPPLY SYSTEMS; CONVERSION OF DC OR AC INPUT POWER INTO SURGE OUTPUT POWER; CONTROL OR REGULATION THEREOF
    • H02M7/00—Conversion of ac power input into dc power output; Conversion of dc power input into ac power output
    • H02M7/42—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal
    • H02M7/44—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters
    • H02M7/48—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters using discharge tubes with control electrode or semiconductor devices with control electrode
    • H02M7/493—Conversion of dc power input into ac power output without possibility of reversal by static converters using discharge tubes with control electrode or semiconductor devices with control electrode the static converters being arranged for operation in parallel
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/76—Power conversion electric or electronic aspects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Inverter Devices (AREA)
  • Control Of Electrical Variables (AREA)

Abstract

本公开提供了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其中，所述变流器采用包括三相上桥臂和三相下桥臂的模块化多电平变流器结构，所述每相上桥臂和每相下桥臂通过桥臂电感连接，包括以下步骤：获取变流器每相的直流侧和交流侧的等效模型；根据获取的等效模型和预设的变流器每相预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；其中，所述变流器每相预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到。本公开结合公平排序算法和预测控制理论，实现了不同工况下并网电流快速追踪与环流的有效抑制，减小了计算负担。

Description

海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法
技术领域
本公开属于电力变流器技术领域，具体涉及一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
并网电流追踪与环流抑制是模块化多电平变流器的两个基本控制目标。并网电流追踪一方面要求变流器的并网电流快速追踪电流参考，以实现电网功率平衡；另一方面要求并网电流稳态时波形畸变小，以保证用户的电能质量。环流抑制要求变流器相间的循环电流小，以减小开关的电流应力，提升装备的可靠性。
为实现上述两个控制目标，目前工程上常使用多线性控制器层层嵌套的控制方案。但是，此类方案因每层控制器的控制带宽有限，层层嵌套的方式极大降低了系统动态性能。与传统方案相比，预测控制通过代价函数可灵活包含多种用户定制化目标，且易于设计非线性约束，动态响应快，是近年来备受关注的多目标非线性控制方法。
然而，传统有限集模型预测方法计算复杂度与开关数及系统结构复杂度相关。柔直用模块化多电平变流器结构及其复杂，每一个桥臂中串联子模块数(半桥式每个子模块内包含两个开关，全桥式每个子模块内包含四个开关)多达几百。因此，传统有限集模型预测方法计算负担极大，难以应用。为降低计算负担，现有如下所示的两类改进方案：
方案1：采用无差拍控制。依据系统模型，直接反解最优输出电压，并将最优输出电压作为调制波输入调制器，生成开关控制信号；该方法无需遍历所有可行开关状态，计算复杂度较小，且与开关数无关。但是，这种方法对系统模型极为敏感，参数的鲁棒性较差，难以
方案2：采用级联结构的预测控制方法。依据网侧预测模型及其包含一些必要的非线性约束，进而无法保证系统安全、稳定运行；代价函数，针对每一相选择使网侧电流代价函数最小的上、下桥臂子模块数；对前序步骤所筛选出的上、下桥臂子模块数同时加1或者减1，并依据环流预测模型及其代价函数，选择使环流代价函数最小的上、下桥臂子模块数作为最优投入子模块数；该方法通过对控制目标的分离，简化了系统结构，降低计算负担。但是，这种方法的控制优先级固定，工况适应性较差，一般情况下网侧电流具有更高的优先级，环流的控制优先级低，进而限制了系统环流抑制能力；通过遍历可行开关状态，选择使代价函数最小的投入子模块数，计算复杂度与子模块总数成正比，不适用与子模块极多的柔直用变流器。此外，该方法最终选择的投入子模块总数的奇偶性固定，可输出的电平数较少，限制了并网电流控制性能。
因此，针对模块化多电平变流器，亟需进行并网电流追踪与环流抑制的相关研究。
发明内容
为了解决上述问题，本公开提出了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，结合公平排序算法和预测控制理论，实现了不同工况下并网电流快速追踪与环流的有效抑制，减小了计算负担。
根据一些实施例，本公开的第一方案提供了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，采用如下技术方案：
一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，包括以下步骤：
获取变流器每相的直流侧和交流侧的等效模型；
根据获取的等效模型和预设的变流器每相预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；
其中，所述变流器每相预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到。
作为进一步的技术限定，所述变流器采用包括三相上桥臂和三相下桥臂的模块化多电平变流器结构，所述每相上桥臂和每相下桥臂通过桥臂电感连接；
所述每相上桥臂和每相下桥臂均包括两个或两个以上相互串联的子模块；所述子模块采用第一功率单元和第二功率单元相串联的半桥结构，其中，所述第一功率单元采用第一开关管和第一二极管反向并联后再与子模块电容相串联的结构；所述第二功率单元采用第二开关管和第二二极管反向并联的结构。
进一步的，所述第一开关管和所述第二开关管均采用绝缘栅双极型晶体管；所述第一绝缘栅双极型晶体管导通时，第二绝缘栅双极型晶体管关断，子模块投入工作并输出子模块电容电压；所述第一绝缘栅双极型晶体管关断时，第二绝缘栅双极型晶体管导通，子模块被切除，输出电压为零。
作为进一步的技术限定，所述交互误差分别与所述环流的成本函数和所述并网电流的成本函数密切相关。
进一步的，依据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律得到模块化多电平变流器环流和并网电流暂态方程；依据前项欧拉方法和变流器环流和并网电流暂态方程可以得到每相环流和并网电流预测方程。
作为进一步的技术限定，将得到的变流器每相预测代价函数输入到考虑共模电压影响的三相预测模型中，基于电容电压排序优化算法，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案。
进一步的，利用所述电容电压排序优化算法，将根据变流器每相预测代价函数得到的已投入使用的子模块电容电压值与设定的电压阈值比较，直接判断子模块是否继续保持投入使用状态。
根据一些实施例，本公开的第二方案提供了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制系统，采用如下技术方案：
一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制系统，包括：
获取模块，用于获取变流器直流侧和交流侧的等效模型；
优化模块，用于根据获取的等效模型和预设的变流器预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；
其中，所述变流器预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到。
根据一些实施例，本公开的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
根据一些实施例，本公开的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
1.本公开将公平排序算法与预测控制结合，无需设置控制优先级，可在不同工况下实现环流抑制与电网电流追踪的综合性能最优的控制，且计算负担较小。
2.本公开在公平排序算法终端增加了有限集预测控制，并由此引入用户定制化代价函数和三相预测模型，可满足用户定制化需求，且较采用单相模型的预测控制方法有更高精度。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是本公开实施例一中海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法的流程图；
图2是本公开实施例一中三相模块化多电平变流器的简化模型图；
图3是本公开实施例一中直流侧与交流侧的等效模型图；
图4是本公开实施例一中海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法的控制框图；
图5是本公开实施例二中海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制系统的结构框图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开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公开的示例性实施方式。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。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为了引用和清楚起见，将下文中所使用的技术名词、简称或者缩写记载如下：
MMC：Modular Multilevel Converter，简称MMC，即模块化多电平变流器；
SM：Sub Modular，简称SM，即子模块；
IGBT，Insulated Gate Bipolar Transistor，简称IGBT，即绝缘栅双极型晶体管；
A/D：模拟量/数字量转换，即模数转换。
实施例一
本公开实施例一介绍了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法。
本实施例中的变流器是面向海上风电经柔直汇集的并网用模块化多电平变流器，主要的基本控制目标为：并网电流追踪、相间环流抑制和子模块电容电压平衡；其中，子模块电容电压平衡通常由排序算法实现。并网电流追踪与相间环流抑制相互耦合，相间环流波动会引起功率波动，导致输出电流波动。此外，柔直用模块化多电平变流器模块数极多，如何在低计算负担下实现并网电流追踪和相间环流抑制是本实施例中的控制难点。
本实施例结合公平排序算法与预测控制理论，设计了一种模块化多电平变流器预测控制方法，利用公平排序算法，通过最小化交互误差，公平考虑并网电流追踪与环流抑制两个控制目标，并选择使两个控制目标综合性能最优及次优的两个投入子模块方案；将每一相筛选出的两个投入子模块方案输入到有限集预测控制中，有限集预测控制依据三相预测模型，遍历8种可行开关状态，通过最小化用户定制的代价函数，筛选出最优子模块投入数。最后，将最优子模块投入数输入排序算法，并输出装备控制信号；实现了不同工况下并网电流快速追踪与环流有效抑制，且计算负担小。
如图1所示的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，包括以下步骤：
获取变流器每相的直流侧和交流侧的等效模型；
根据获取的等效模型和预设的变流器每相网侧电流和环流的预测代价函数，计算交互误差，并依据公平排序算法选取使交互误差最小的每相投入子模块数集合；
将选取的每相投入子模块数集合带入三相预测模型，计算预设的三相代价函数，以三相代价函数最小为原则，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案。
本实施例以面向海上风电经柔直汇集并网用模块化多电平变流器为例，展开了相关的介绍。如图2所示的一种子模块为半桥的模块化多电平变流器结构，但本实施例中所介绍的方法不仅仅适用于图2所示的结构，还适用于子模块结构为其他类型的模块化多电平变流器。
在图2中，Vdc与idc分别为直流母线电压与直流侧电流，
Figure BDA0003256918560000091
与
Figure BDA0003256918560000092
分别为上、下桥臂电流，
Figure BDA0003256918560000093
与
Figure BDA0003256918560000094
分别为j相第i个子模块电容电压，Lm与C分别为模块化多电平变流器桥臂电感和子模块电容，e＝(ea,eb,ec)Τ与i＝(ia,ib,ic)Τ分别为交流侧电压和电流，L与R分别为并网滤波电感及其内阻。图3为j相直流侧与交流侧的等效模型，其中
Figure BDA0003256918560000095
为j相的环流，
Figure BDA0003256918560000096
与
Figure BDA0003256918560000097
分别为j相上、下桥臂投入子模块电容电压之和。
依据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律得到模块化多电平变流器环流和并网电流暂态方程(两个方程分别对应图3中的直流侧等效模型和交流侧等效模型)为
Figure BDA0003256918560000098
其中，ij,cir为第j相环流，ij为第j相并网电流，Vdc为直流侧电压，
Figure BDA0003256918560000099
为第j相上桥臂投入子模块电压之和，
Figure BDA00032569185600000910
为第j相下桥臂投入子模块电压之和，Lm为桥臂电感，
Figure BDA00032569185600000911
L为并网侧电感，R为并网侧电阻，ej为并网侧电压，von为共模电压。当采用单相预测模型时，假定共模电压为0。
前项欧拉方法可以表示为，
Figure BDA0003256918560000101
其中x[k]为物理量x在控制器的第k个控制周期的采样值，x[k+1]为物理量x在控制器的第k+1个控制周期的预测值，Ts为每个控制周期的时间。
依据前项欧拉方法和变流器环流和并网电流暂态方程可以得到每相环流和并网电流预测方程为
Figure BDA0003256918560000102
环流和并网电流的参考值分别为
Figure BDA0003256918560000103
和
Figure BDA0003256918560000104
(由人为设定或通过外环控制器得到)。环流和并网电流的成本函数为
Figure BDA0003256918560000105
其中，Ccir,j为环流的成本函数，Cg,j为并网电流的成本函数，In为正实数，可以设为1。
在此，给出一个具体控制实例如下，如图4所示：
步骤一
控制器筛选出四个(非必须为四个，两个及两个以上皆可)使得Ccir,a最小的上下子模块投入方案，例如某时刻筛选出的方案如下：
Figure BDA0003256918560000106
Figure BDA0003256918560000111
其中，Ccir,a最小值minCcir,a＝0.0083。
控制器再筛选出四个使得Cg,a最小的上下子模块投入方案，例如某时刻筛选出的方案如下：
Figure BDA0003256918560000112
其中，Cg,a最小值minCg,a＝0.2648。
计算上述两组(八种)方案的交互误差：
Figure BDA0003256918560000113
选出使得交互误差最小的两种(非必须为两种，两种及两种以上皆可)方案，本案例中，方案四与方案六的交互误差最小，因此选择方案四和方案六为两个a相待选方案。其中，方案四为上桥臂投入7个子模块，下桥臂投入3个子模块。方案六为上桥臂投入7个子模块，下桥臂投入2个子模块。
对b相和c相也采用相同的方法选出待选方案，本案例中，三相的待选方案如下：
Figure BDA0003256918560000121
由此，每相选出了两种待选方案，三相共有8种方案组合，如下：
Figure BDA0003256918560000122
步骤二
根据三相预测模型，计算上述八种方案环流和网侧电流的预测值。
其中，三相预测模型需考虑共模电压，三相预测模型可写为：
Figure BDA0003256918560000131
Figure BDA0003256918560000132
Figure BDA0003256918560000133
将八个方案的环流、网侧电流的预测值和投入子模块的变化量带入用户自定义的三相代价函数，三相代价函数可以表示为
Figure BDA0003256918560000134
其中，xi[k+1]表示第i个控制目标的预测值，
Figure BDA0003256918560000135
表示第i个控制目标的参考值，λi表示第i个控制目标的权系数。该代价函数由用户自定义，也可表示为其他显示形式。
选择使代价函数取得最小值的方案作为最优方案。
步骤三
通过电容电压排序法，确定最优方案对应的开关信号。电容电压排序法为已有的成熟技术，其实现方法为：当桥臂子模块处于充电状态时，优先投入电压最小的子模块，优先切除电压最大的子模块；当桥臂子模块处于放电状态时，优先投入电压最大的子模块，优先切除电压最小的子模块。
本实施例中的有限集预测控制和电容电压排序算法采用的已有技术(详见RainerMarquardt."A new modular voltage source inverter topology."Conf.Rec.EPE2003.2003.)，因此没有展开详细的介绍。
本实施例在应用公平排序算法时，结合了无差拍控制与级联控制的优势—采用了级联控制的简化模型并由无差拍的方式反解，因而具有较小的计算负担。与无差拍控制不同的是，本实施例可以对每个控制目标引入非线性约束。与级联控制不同的是，本实施例对两个控制目标无需设置优先级，可以输出使两个控制目标综合性能最优的控制信号。此外，本实施例的优势还包括：①在有限集预测控制中引入了用户定制化代价函数，可以满足用户定制化需求；②采用了三相预测模型并考虑了共模电压的影响，控制精度高；③未引入投入子模块总数的奇偶性此类非必要约束，输出电平范围宽，稳态电流谐波小。
实施例二
本公开实施例二介绍了一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制系统，采用了实施例一种所介绍的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法。
如图5所示的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，包括：
量测模块，用于量测当前采样时刻三相桥臂电流、直流电压、网侧电压、网侧电流和各子模块电容电压，以此建立变流器直流侧和交流侧的等效模型；
单相优化模块，根据获取的等效模型和预设的变流器每相网侧电流和环流的预测代价函数，计算交互误差，并依据公平排序算法选取使交互误差最小的每相投入子模块数集合；
三相优化模块，将选取的每相投入子模块数集合带入三相预测模型，计算预设的三相代价函数，以三相代价函数最小为原则，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案。
详细步骤与实施例一提供的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法相同，在此不再赘述。
实施例三
本公开实施例三提供了一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例一所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法相同，在此不再赘述。
实施例四
本公开实施例四提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例一所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
详细步骤与实施例一提供的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法相同，在此不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取变流器每相的直流侧和交流侧的等效模型；
根据获取的等效模型和预设的变流器每相预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；
其中，所述变流器每相预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到。
2.如权利要求1中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，所述变流器采用包括三相上桥臂和三相下桥臂的模块化多电平变流器结构，所述每相上桥臂和每相下桥臂通过桥臂电感连接；
所述每相上桥臂和每相下桥臂均包括两个或两个以上相互串联的子模块；所述子模块采用第一功率单元和第二功率单元相串联的半桥结构，其中，所述第一功率单元采用第一开关管和第一二极管反向并联后再与子模块电容相串联的结构；所述第二功率单元采用第二开关管和第二二极管反向并联的结构。
3.如权利要求2中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，所述第一开关管和所述第二开关管均采用绝缘栅双极型晶体管；所述第一绝缘栅双极型晶体管导通时，第二绝缘栅双极型晶体管关断，子模块投入工作并输出子模块电容电压；所述第一绝缘栅双极型晶体管关断时，第二绝缘栅双极型晶体管导通，子模块被切除，输出电压为零。
4.如权利要求1中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，所述交互误差分别与所述环流的成本函数和所述并网电流的成本函数密切相关。
5.如权利要求4中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，依据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律得到模块化多电平变流器环流和并网电流暂态方程；依据前项欧拉方法和变流器环流和并网电流暂态方程可以得到每相环流和并网电流预测方程。
6.如权利要求1中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，将得到的变流器每相预测代价函数输入到考虑共模电压影响的三相预测模型中，基于电容电压排序优化算法，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案。
7.如权利要求6中所述的一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法，其特征在于，利用所述电容电压排序优化算法，将根据变流器每相预测代价函数得到的已投入使用的子模块电容电压值与设定的电压阈值比较，直接判断子模块是否继续保持投入使用状态。
8.一种海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取变流器直流侧和交流侧的等效模型；
优化模块，用于根据获取的等效模型和预设的变流器预测代价函数，得到并网电流追踪和环流抑制综合性能最优的控制方案；
其中，所述变流器预测代价函数以最小交互误差为目标，利用公平排序算法对并网电流追踪和环流抑制求解得到。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法中的步骤。
CN202111062560.6A 2021-09-10 2021-09-10 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法 Active CN113809944B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111062560.6A CN113809944B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111062560.6A CN113809944B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113809944A true CN113809944A (zh) 2021-12-17
CN113809944B CN113809944B (zh) 2022-10-21

Family

ID=78940748

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111062560.6A Active CN113809944B (zh) 2021-09-10 2021-09-10 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113809944B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114710055A (zh) * 2022-04-26 2022-07-05 南京理工大学 基于有限集单矢量的两并联功率变流器模型预测控制方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103095167A (zh) * 2012-12-13 2013-05-08 国网智能电网研究院 一种三相模块化多电平换流器能量平衡控制方法
CN110212800A (zh) * 2019-07-05 2019-09-06 东北大学 基于模型预测控制的模块化多电平换流器通用控制方法
CN112468010A (zh) * 2020-11-18 2021-03-09 浙江大学 一种基于桥臂电流的模块化多电平变流器模型预测控制方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103095167A (zh) * 2012-12-13 2013-05-08 国网智能电网研究院 一种三相模块化多电平换流器能量平衡控制方法
CN110212800A (zh) * 2019-07-05 2019-09-06 东北大学 基于模型预测控制的模块化多电平换流器通用控制方法
CN112468010A (zh) * 2020-11-18 2021-03-09 浙江大学 一种基于桥臂电流的模块化多电平变流器模型预测控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
S. ALIREZA DAVARI等: "Even-Handed Sequential Predictive Torque and Flux Control", 《IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS》 *
薛花等: "基于优化控制集的模块化多电平变换器模型预测控制方法", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114710055A (zh) * 2022-04-26 2022-07-05 南京理工大学 基于有限集单矢量的两并联功率变流器模型预测控制方法
US11848624B2 (en) 2022-04-26 2023-12-19 Nanjing University Of Science And Technology Single vector-based finite control set model predictive control method of two parallel power converters

Also Published As

Publication number Publication date
CN113809944B (zh) 2022-10-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. A fast and fixed switching frequency model predictive control with delay compensation for three-phase inverters
KR101584057B1 (ko) 모듈러 컨버터 제어
Massoud et al. Three-phase, three-wire, five-level cascaded shunt active filter for power conditioning, using two different space vector modulation techniques
CN109565248B (zh) 具有浮动单元的转换器系统的两级控制
US20130163301A1 (en) Power conversion apparatus
CN110198130B (zh) 一种不平衡电网条件下的多矢量优化控制系统及方法
CN108768196A (zh) 一种新型三电平npc变流器的调制及中点电位控制策略
CN112886840B (zh) 一种模块化多电平变换器损耗优化控制方法
CN114499242B (zh) 一种npc三电平整流器优化有限控制集模型预测方法
Rodriguez et al. Predictive current control with reactive power minimization in an indirect matrix converter
Almaktoof et al. Finite-set model predictive control and DC-link capacitor voltages balancing for three-level NPC inverters
CN113193766A (zh) 一种并联变流器集群的环流抑制直接预测控制方法及系统
CN116436327A (zh) 一种基于神经网络的变流器自适应预测控制方法及系统
CN113809944B (zh) 海上风电柔直变流器并网电流追踪及环流预测控制方法
CN113241961A (zh) T型五电平nnpc变换器及适用该变换器的调制方法
Cortes et al. Finite-states model predictive control of a four-level diode-clamped inverter
Gopalakrishnan et al. Space vector based modulation scheme for reducing capacitor RMS current in three-level diode-clamped inverter
CN109039124B (zh) 基于移相空间矢量调制的mmc电容电压均衡控制方法
Izadinia et al. Optimized current control of vienna rectifier using finite control set model predictive control
Kaletsanos et al. Sliding mode control for cascaded H-bridge boost rectifiers
Llor et al. Medium voltage 4-level double-star multilevel converter using model predictive control
Yuan A new nine-switch non-regenerative four-level rectifier
Bueno et al. Shunt active power filter for harmonic compensation of two-phase nonlinear loads
Zhu et al. Modular multilevel converter with improved indirect predictive controller
CN112994498A (zh) 一种七电平逆变电路、逆变器及控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant