CN116131641A - 直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法 - Google Patents

直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，包括：构建混合型MMC交直流回路的数学模型；推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数；扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合；选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制。本发明所提出的方法可显著提高系统动态响应速度，减小超调量，并保证系统在正常及过调制工况下实现安全稳定运行。

Description

直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法
技术领域
本发明涉及模块化多电平换流器模型预测控制技术领域，尤其涉及直流配电网下混合型模块化多电平变换器模型预测控制方法。
背景技术
模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)由于具有模块化程度较高，谐波特性良好，开关频率较低等优势，引起了业内的广泛关注。然而，半桥型MMC不具备直流故障穿越能力，在直流侧发生故障时只能闭锁换流阀，并配合断路器进行直流侧故障清除。与之相比，基于半桥型子模块(Half-bridge Sub-module,HBSM)和全桥型子模块(Full-bridge Sub-module,FBSM)的混合型模块化多电平换流器(Hybrid ModularMultilevel Converter,Hybrid MMC)可通过全桥型子模块的反向投入实现直流侧故障穿越，因此被广泛应用于柔性直流输电及直流配电网等领域。现有研究大多基于PI控制对传统混合型MMC控制方式进行改进，均存在动态响应速度较慢，控制参数整定困难等问题。与之相比，模型预测控制是一种先进的非线性控制器，具有动态响应速度快，无需控制参数整定及多目标同时控制等优势。在直流配电网场景下，过调制工况对于应对线路绝缘问题、降低总电容及成本以及实现直流侧故障穿越具有重要意义。因此，有必要对考虑过调制工况的混合型模块化多电平换流器模型预测控制方法进行研究。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：
1、传统模型预测控制策略仅考虑子模块的正向投入，在直流故障穿越期间难以对混合型MMC系统进行有效控制；
2、传统模型预测控制预测计算量大，系统计算负担较重；
上述两方面局限性限制了模型预测控制在混合型MMC中的推广应用。
发明内容
本发明提供了一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器模型预测控制方法，本发明通过构建混合型MMC交直流回路的数学模型；推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数；扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合；选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；采用采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制，详见下文描述：
第一方面，一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，所述方法包括：
(1)构建混合型MMC交直流回路的数学模型；
(2)推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数；
(3)扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；
(4)在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合；
(5)选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；
(6)采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制；
(7)验证所提混合型MMC模型预测控制方法的有效性。
其中，构建混合型MMC交直流回路的数学模型具体为：
如图1所示，本发明已三相混合型MMC结构为研究对象。其中，每相包含两个结构相同的桥臂，分别定义为上桥臂和下桥臂，每个桥臂包含N1个半桥型子模块(HBSM)和N2个全桥型子模块(FBSM)。采用戴维南模型，将交流系统等值为理想电源与等效阻感相连。图中，Lac表示交流系统等效电感，Rac表示交流系统等效电阻；Larm表示桥臂电感，Rarm表示桥臂等效电阻；C表示子模块电容。
在电流控制方面，混合型MMC的控制目标可分为交流电流控制及桥臂环流控制。首先建立混合型MMC上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程为
Figure BDA0004091562500000021
式中，usj、isj(j＝a，b，c)分别为交流侧三相电压、电流；Udc为直流侧电压、电流；upj、unj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电压；ipj、inj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电流；Lac、Rac分别为交流侧等效电感、电阻；Larm为桥臂电感，Rarm为桥臂等效电阻。
交流侧电流表达式为
isj＝inj-ipj
桥臂环流表达式为(不考虑直流分量)。
Figure BDA0004091562500000022
结合上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程，混合型MMC交流侧电流及桥臂环流的表达式为
Figure BDA0004091562500000023
式中，Req表示交流侧等效电阻，Leq表示交流侧等效电感，其计算方法为
Figure BDA0004091562500000024
其中，推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数具体为：
基于一阶欧拉前向微分方程对控制目标进行离散化，一阶欧拉前向微分方程为
Figure BDA0004091562500000031
式中，x(k)、x(k+1)分别表示k及k+1时刻受控量的值，Ts表示采样周期。
根据混合型MMC数学模型及一阶欧拉前向微分方程，交流侧电流及桥臂环流的离散化预测方程为
Figure BDA0004091562500000032
式中，isj(k)及icirj(k)分别表示k时刻交流侧电流及桥臂环流的采样值，isj(k+1)及icirj(k+1)分别表示k+1时刻交流侧电流及桥臂环流的预测值。
j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值为
Figure BDA0004091562500000033
式中，ucsum_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值；npj0、nnj0分别表示j相上、下桥臂预投入子模块数。
j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值为
Figure BDA0004091562500000034
式中，ucdiff_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值。
为同时控制上述各目标，建立考虑交流侧电流、桥臂环流及上、下桥臂子模块电压之和及之差的统一代价函数为
Figure BDA0004091562500000035
式中，
Figure BDA0004091562500000036
和ω1分别为交流侧输出电流预测参考值及权重系数；
Figure BDA0004091562500000037
和ω2分别为桥臂环流预测权重系数；
Figure BDA0004091562500000038
和ω3分别为上、下桥臂子模块总电容电压之和预测权重系数；
Figure BDA0004091562500000039
和ω4分别为上、下桥臂子模块总电容电压之差预测权重系数。
其中，扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入具体为：
考虑全桥型子模块的反向投入，将反向投入时投入子模块数记为-1，每相上、下桥臂投入的子模块数目之和为
nsum_j(k)＝npj(k)+nnj(k)
式中，nsum_j(k)表示每相上、下桥臂投入的子模块数目之和；npj(k)、nnj(k)分别表示k时刻j相上、下桥臂投入的子模块数目。可知每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限分别为N、-N2。
将预投入子模块数限制在每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限之间，则j相上桥臂预投入子模块数上、下限分别为
Figure BDA0004091562500000041
Figure BDA0004091562500000042
式中，npj0max、npj0min分别表示j相上桥臂预投入子模块数上、下限值。
同理，j相下桥臂预投入子模块数上、下限分别为
Figure BDA0004091562500000043
Figure BDA0004091562500000044
式中，nnj0max、nnj0min分别表示j相下桥臂预投入子模块数上、下限值。
其中，在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合具体为：
适用于混合型MMC的MPC算法流程图如图2所示。图2中，为了降低寻优计算量，在给出的寻优范围内分别针对上、下桥臂当前投入子模块数及相邻两个投切状态进行寻优，但不固定上下桥臂投入子模块数目之和。寻找使得代价函数最小的开关状态作为下一时刻的开关状态，并将开关信号传输到各子模块。
其中，采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制具体为：
图3中，由于半桥及全桥型子模块都能够正向投入，当期望电平数为正时，认为半桥及全桥型子模块是相同的，根据桥臂电流方向对所有子模块电容电压进行排序及选择；由于只有全桥型子模块能够反向投入，当期望电平数为负时，根据桥臂电流方向对所有全桥型子模块电容电压进行排序及选择，并反向投入，此时桥臂中所有半桥型子模块需进行旁路。
第二方面，一种考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制装置，所述装置包括：
采样模块，用于采集当前时刻混合型MMC交流侧输出电流、子模块电容电压以及桥臂环流数据，为预测提供基础；
交流侧输出电流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的交流侧输出电流；
桥臂环流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的桥臂环流；
上下桥臂子模块电容电压和与差预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的上下桥臂子模块电容电压和、差；
代价函数最小化计算模块，用于得出使得代价函数最小的开关组合；
子模块电容电压均衡控制模块，采用所提出的适用于混合型MMC的子模块电容电压排序算法，用于实现桥臂中半桥及全桥型子模块电容电压均衡控制；
在线观测模块，用于实时观测系统运行状态。
本发明提供的技术方案的有益效果是：
1、本发明通过调整混合型MMC各桥臂输出电平数的可选范围，充分利用桥臂中全桥子模块的负电压输出能力，可在同一交流侧输出状态下，降低所需的直流侧电压，提高换流器过调制运行能力，保障其在直流侧发生短路故障或故障恢复过程中持续运行；
2、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合，降低了预测计算量；
3、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法可同时实现对交流输出电流、桥臂环流参考值的快速跟踪和不同类型子模块电容电压的快速均衡，可以提高动态响应能力；
4、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法可直接获得子模块的最佳预投入状态，从而省去了调制环节，降低控制器复杂度。
为进一步验证所提出混合型MMC模型预测控制方法的有效性和实用性，利用MATLAB/SIMULINK进行仿真验证。仿真场景如图1所示。实验参数如表1所示。
附图说明
图1为混合型MMC拓扑结构；
图2为所提控制方法算法流程图；
图3为适用于混合型MMC的子模块电容电压排序算法流程图；
图4所提出混合型MMC模型预测控制方法整体控制框图；
图5为所提混合型MMC模型预测控制装置图；
图6为电压跳变情况下仿真波形；
其中，图(a)为采用传统方法时系统有功功率、交流侧输出电流、桥臂环流、桥臂电流、子模块电容电压；图(b)为采用所提适用于混合型MMC模型预测控制策略时系统有功功率、交流侧输出电流、桥臂环流、桥臂电流、子模块电容电压。
图7为功率跳变情况下仿真波形；
其中，图(a)为采用传统方法时系统有功功率、交流侧输出电流、桥臂环流、桥臂电流；图(b)为采用所提适用于混合型MMC模型预测控制策略时系统有功功率、交流侧输出电流、桥臂环流、桥臂电流。
具体实施方法
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
为了解决背景技术中存在的问题，实现正常及过调制工况下对混合型MMC的有效控制，降低预测计算量，同时实现对交流输出电流、桥臂环流参考值的快速跟踪和不同类型子模块电容电压的快速均衡，提高系统动态响应能力，本发明以混合型MMC为实施例，研发一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器模型预测控制方法。
实施例1
一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器模型预测控制方法，该方法包括以下步骤：
步骤101：构建混合型MMC交直流回路的数学模型；
步骤102：推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建考虑过调制工况的代价函数；
步骤103：扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；
步骤104：在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合；
步骤105：选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；
步骤106：采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制；
步骤107：验证所提混合型MMC模型预测控制方法的有效性；
实施例2
下面结合具体的计算公式、附图、实例对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：
步骤201：构建混合型MMC交直流回路的数学模型；
如图1所示，本发明已三相混合型MMC结构为研究对象。其中，每相包含两个结构相同的桥臂，分别定义为上桥臂和下桥臂，每个桥臂包含N1个半桥型子模块(HBSM)和N2个全桥型子模块(FBSM)。采用戴维南模型，将交流系统等值为理想电源与等效阻感相连。图中，Lac表示交流系统等效电感，Rac表示交流系统等效电阻；Larm表示桥臂电感，Rarm表示桥臂等效电阻；C表示子模块电容。
在电流控制方面，混合型MMC的控制目标可分为交流电流控制及桥臂环流控制。首先建立混合型MMC上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程为
Figure BDA0004091562500000061
式中，usj、isj(j＝a，b，c)分别为交流侧三相电压、电流；Udc为直流侧电压、电流；upj、unj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电压；ipj、inj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电流；Lac、Rac分别为交流侧等效电感、电阻；Larm为桥臂电感，Rarm为桥臂等效电阻。
交流侧电流表达式为
isj＝inj-ipj (2)
桥臂环流表达式为(不考虑直流分量)。
Figure BDA0004091562500000071
结合上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程，混合型MMC交流侧电流及桥臂环流的表达式为
Figure BDA0004091562500000072
式中，Req表示交流侧等效电阻，Leq表示交流侧等效电感，其计算方法为
Figure BDA0004091562500000073
步骤202：推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数；
模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法的基本原理是:在离散域上预测所有可能的开关状态下交流侧电流以及桥臂环流的值，并选择使得受控量最接近参考值时各子模块的开关状态作为下一时刻的开关状态对换流器进行控制。由于交流侧电流以及桥臂环流是连续的，需对其进行离散化处理。本文基于一阶欧拉前向微分方程对控制目标进行离散化，一阶欧拉前向微分方程如式(6)所示。
Figure BDA0004091562500000074
式中，x(k)、x(k+1)分别表示k及k+1时刻受控量的值，Ts表示采样周期。
根据式(4)及一阶欧拉前向微分方程，交流侧电流及桥臂环流的离散化预测方程如式(7)所示。
Figure BDA0004091562500000075
式中，isj(k)及icirj(k)分别表示k时刻交流侧电流及桥臂环流的采样值，isj(k+1)及icirj(k+1)分别表示k+1时刻交流侧电流及桥臂环流的预测值。
在正常及过调制工况下，混合型MMC的半桥型及全桥型子模块电容电压均需维持在额定值。因此需对桥臂能量和进行控制。
半桥及全桥型子模块电容电压的动态方程均可由式(8)进行表示。
Figure BDA0004091562500000076
式中，ucy_xj(t)表示t时刻j相x(x＝p，n)桥臂上第y个子模块的电容电压；Gy_xj表示j相x桥臂上第y个子模块的开关函数；ixj表示j相x桥臂的桥臂电流。
开关函数Gy_xj如式(9)所示。
Figure BDA0004091562500000081
基于一阶欧拉前向微分方程对式(8)进行离散化处理，可得到j相x桥臂上第y个子模块电容电压的预测方程，如式(10)所示。
Figure BDA0004091562500000082
式中，ucy_xj(k)、ucy_xj(k+1)分别表示k时刻、k+1时刻j相x(x＝p，n)桥臂上第y个子模块的电容电压；Gy_xj0表示j相x(x＝p，n)桥臂上第y个子模块的预投切状态。
j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值如式(11)所示。
Figure BDA0004091562500000083
将式(10)代入式(11)并化简，可得：
Figure BDA0004091562500000084
式中，ucsum_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值；npj0、nnj0分别表示j相上、下桥臂预投入子模块数。
j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值如式(13)所示。
Figure BDA0004091562500000085
将式(10)代入式(13)并化简，可得：
Figure BDA0004091562500000086
式中，ucdiff_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值。
为同时控制上述各目标，建立考虑交流侧电流、桥臂环流及上、下桥臂子模块电压之和及之差的统一代价函数，如式(15)所示。
Figure BDA0004091562500000087
式中，
Figure BDA0004091562500000088
和ω1分别为交流侧输出电流预测参考值及权重系数；
Figure BDA0004091562500000089
和ω2分别为桥臂环流预测权重系数；
Figure BDA00040915625000000810
和ω3分别为上、下桥臂子模块总电容电压之和预测权重系数；
Figure BDA00040915625000000811
和ω4分别为上、下桥臂子模块总电容电压之差预测权重系数，且上、下桥臂子模块电容电压之差的参考值一般设置为0。
步骤203：扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；
在传统模型预测控制策略中，混合型MMC一般采用N+1或2N+1电平输出方式，即每相上下桥臂子模块投入之和固定为N或N-1、N、N+1，N表示桥臂子模块数。然而，过调制工况下，桥臂中全桥型子模块需要反向投入。针对混合型MMC，继续将上下桥臂子模块投入数量之和限制在某一定值会极大降低控制自由度，甚至影响控制效果。为此，本文提出一种适用于混合型MMC过调制工况的滚动寻优及桥臂子模块投切方法。
考虑全桥型子模块的反向投入，将反向投入时投入子模块数记为-1，每相上、下桥臂投入的子模块数目之和如式(16)所示。
nsum_j(k)＝npj(k)+nnj(k) (16)
式中，nsum_j(k)表示每相上、下桥臂投入的子模块数目之和；npj(k)、nnj(k)分别表示k时刻j相上、下桥臂投入的子模块数目。由(16)可知，每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限分别为N、-N2。
将预投入子模块数限制在每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限之间，则j相上桥臂预投入子模块数上、下限分别如式(17)-(18)所示。
Figure BDA0004091562500000091
Figure BDA0004091562500000092
式中，npj0max、npj0min分别表示j相上桥臂预投入子模块数上、下限值。
同理，j相下桥臂预投入子模块数上、下限分别如式(19)-(20)所示。
Figure BDA0004091562500000093
Figure BDA0004091562500000094
式中，nnj0max、nnj0min分别表示j相下桥臂预投入子模块数上、下限值。由式(17)-(20)可知，每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限分别为N、-N2。
为了降低寻优计算量，在式(17)-(20)给出的寻优范围内分别针对上、下桥臂当前投入子模块数及相邻两个投切状态进行寻优，但不固定上下桥臂投入子模块数目之和。寻找使得代价函数最小的开关状态作为下一时刻的开关状态，并将开关信号传输到各子模块。适用于混合型MMC的MPC算法流程图如图2所示。
步骤204：在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合，从而降低预测计算量；
为了降低寻优计算量，在式(17)-(20)给出的寻优范围内分别针对上、下桥臂当前投入子模块数及相邻两个投切状态进行寻优，但不固定上下桥臂投入子模块数目之和。寻找使得代价函数最小的开关状态作为下一时刻的开关状态，并将开关信号传输到各子模块。适用于混合型MMC的MPC算法流程图如图2所示。
由图2可知，算法流程可分为以下几个步骤。
1)进行参数初始化，包括计算步长等。
2)输入上一时刻各桥臂投入子模块数npj(k)、nnj(k)；上一时刻各子模块电容电压upj(k)、unj(k)；上一时刻各相交流侧电流isj(k)及桥臂环流izj(k)。
3)确定寻优范围，即各桥臂子模块预投入数。
4)根据子模块预投入数及式(14)求解代价函数。
5)比较各子模块预投入组合下代价函数计算结果，并选取使代价函数最小的子模块预投入数组合；
6)根据式(16)-(19)判断该预投入数组合中桥臂子模块数是否越限，若越限，则将该值设为限值。
步骤205：选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；
计算寻优范围内各开关组合对应的预测值，并选取使得代价函数最小的开关组合；
步骤207：采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制；
由于半桥及全桥型子模块都能够正向投入，当期望电平数为正时，认为半桥及全桥型子模块是相同的，根据桥臂电流方向对所有子模块电容电压进行排序及选择；由于只有全桥型子模块能够反向投入，当期望电平数为负时，根据桥臂电流方向对所有全桥型子模块电容电压进行排序及选择，并反向投入，此时桥臂中所有半桥型子模块需进行旁路。
步骤208：利用MATLAB/SIMULINK验证所提混合型MMC模型预测控制方法的有效性；
如图4所示模型预测控制流程，通过如图5所示装置实现控制功能。为进一步验证所提控制方法的有效性，利用MATLAB/SIMULINK搭建仿真模型进行验证，其主回路参数列于表2中。
表2仿真参数
Figure BDA0004091562500000101
所提模型预测控制方法下，仿真结果如图6-图7所示。图6(a)为直流侧电压跌落时采用传统模型预测控制策略时系统动态响应情况，图6(b)为直流侧电压跌落时采用所提考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制策略时系统动态响应情况。由图6可知，直流侧电压跌落后采用传统模型预测控制策略导致系统失稳，而采用所提考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制策略时系统动态响应速度快，超调量小；图7(a)为功率跳变时采用传统PI控制策略时系统动态响应情况，图7(b)为功率跌落时采用所提考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制策略时系统动态响应情况。由图7可知，采用所提考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制策略时系统动态响应速度远远快于传统PI控制。上述仿真结果验证了所提方法的有效性。
综上所述，该多电平变换器的调制型双层模型预测控制方法的优点如下：
1、本发明通过调整混合型MMC各桥臂输出电平数的可选范围，充分利用桥臂中全桥子模块的负电压输出能力，可在同一交流侧输出状态下，降低所需的直流侧电压，提高换流器过调制运行能力，保障其在直流侧发生短路故障或故障恢复过程中持续运行；
2、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合，降低了预测计算量；
3、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法可同时实现对交流输出电流、桥臂环流参考值的快速跟踪和不同类型子模块电容电压的快速均衡，可以提高动态响应能力；
4、本发明所提混合型MMC模型预测控制方法可直接获得子模块的最佳预投入状态，从而省去了调制环节，降低控制器复杂度。
一种考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制装置，该装置包括：
采样模块，用于采集当前时刻混合型MMC交流侧输出电流、子模块电容电压以及桥臂环流数据，为预测提供基础；
交流侧输出电流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的交流侧输出电流；
桥臂环流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的桥臂环流；
上下桥臂子模块电容电压和与差预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的上下桥臂子模块电容电压和、差；
代价函数最小化计算模块，用于得出使得代价函数最小的开关组合；
子模块电容电压均衡控制模块，采用所提出的适用于混合型MMC的子模块电容电压排序算法，用于实现桥臂中半桥及全桥型子模块电容电压均衡控制；
在线观测模块，用于实时观测系统运行状态。
上述各个模块、单元的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，其特征在于，所述方法包括：
构建混合型MMC交直流回路的数学模型；
推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数；
扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入；
在每次预测过程中将寻优范围限制为上一时刻开关状态的两个相邻开关状态组合；
选取使得代价函数最小的开关状态组合作为下一时刻的开关状态；
采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制；
验证所提混合型MMC模型预测控制方法的有效性。
2.根据权利要求1所述的一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，其特征在于，构建混合型MMC交直流回路的数学模型：
在电流控制方面，混合型MMC的控制目标可分为交流电流控制及桥臂环流控制。首先建立混合型MMC上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程为
Figure FDA0004091562490000011
式中，usj、isj(j＝a，b，c)分别为交流侧三相电压、电流；Udc为直流侧电压、电流；upj、unj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电压；ipj、inj(j＝a，b，c)分别为三相上、下桥臂电流；Lac、Rac分别为交流侧等效电感、电阻；Larm为桥臂电感，Rarm为桥臂等效电阻。
交流侧电流表达式为
isj＝inj-ipj
桥臂环流表达式为(不考虑直流分量)。
Figure FDA0004091562490000012
结合上桥臂及下桥臂的基尔霍夫电压方程，混合型MMC交流侧电流及桥臂环流的表达式为
Figure FDA0004091562490000013
式中，Req表示交流侧等效电阻，Leq表示交流侧等效电感，其计算方法为
Figure FDA0004091562490000014
3.根据权利要求1所述的一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，其特征在于，推导交流侧电流、桥臂环流、上下桥臂电压之和及之差的预测方程，并构建代价函数具体为：
基于一阶欧拉前向微分方程对控制目标进行离散化，一阶欧拉前向微分方程为
Figure FDA0004091562490000021
式中，x(k)、x(k+1)分别表示k及k+1时刻受控量的值，Ts表示采样周期。
根据混合型MMC数学模型及一阶欧拉前向微分方程，交流侧电流及桥臂环流的离散化预测方程为
Figure FDA0004091562490000022
式中，isj(k)及icirj(k)分别表示k时刻交流侧电流及桥臂环流的采样值，isj(k+1)及icirj(k+1)分别表示k+1时刻交流侧电流及桥臂环流的预测值。
j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值为
Figure FDA0004091562490000023
式中，ucsum_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压和在k+1时刻的预测值；npj0、nnj0分别表示j相上、下桥臂预投入子模块数。
j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值为
Figure FDA0004091562490000024
式中，ucdiff_j(k+1)表示j相上、下桥臂电压差在k+1时刻的预测值。
为同时控制上述各目标，建立考虑交流侧电流、桥臂环流及上、下桥臂子模块电压之和及之差的统一代价函数为
Figure FDA0004091562490000025
式中，
Figure FDA0004091562490000026
和ω1分别为交流侧输出电流预测参考值及权重系数；
Figure FDA0004091562490000027
和ω2分别为桥臂环流预测权重系数；
Figure FDA0004091562490000028
和ω3分别为上、下桥臂子模块总电容电压之和预测权重系数；
Figure FDA0004091562490000029
和ω4分别为上、下桥臂子模块总电容电压之差预测权重系数。
4.根据权利要求1所述的一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，其特征在于，扩大各桥臂投入子模块数的下限值，实现全桥型子模块的反向投入，具体为：
考虑全桥型子模块的反向投入，将反向投入时投入子模块数记为-1，每相上、下桥臂投入的子模块数目之和为
nsum_j(k)＝npj(k)+nnj(k)
式中，nsum_j(k)表示每相上、下桥臂投入的子模块数目之和；npj(k)、nnj(k)分别表示k时刻j相上、下桥臂投入的子模块数目。可知每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限分别为N、-N2。
将预投入子模块数限制在每个桥臂投入子模块数目之和的上、下限之间，则j相上桥臂预投入子模块数上、下限分别为
Figure FDA0004091562490000031
Figure FDA0004091562490000032
式中，npj0max、npj0min分别表示j相上桥臂预投入子模块数上、下限值。
同理，j相下桥臂预投入子模块数上、下限分别为
Figure FDA0004091562490000033
Figure FDA0004091562490000034
式中，nnj0max、nnj0min分别表示j相下桥臂预投入子模块数上、下限值。
5.根据权利要求1所述的一种直流配电网下混合型模块化多电平变换器控制方法，其特征在于，采用混合型MMC的子模块电容排序均压算法实现电容电压均衡控制具体为：
由于半桥及全桥型子模块都能够正向投入，当期望电平数为正时，认为半桥及全桥型子模块是相同的，根据桥臂电流方向对所有子模块电容电压进行排序及选择；由于只有全桥型子模块能够反向投入，当期望电平数为负时，根据桥臂电流方向对所有全桥型子模块电容电压进行排序及选择，并反向投入，此时桥臂中所有半桥型子模块需进行旁路。
6.一种考虑过调制工况的混合型MMC模型预测控制装置，其特征在于，所述装置包括：
采样模块，用于采集当前时刻混合型MMC交流侧输出电流、子模块电容电压以及桥臂环流数据，为预测提供基础；
交流侧输出电流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的交流侧输出电流；
桥臂环流预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的桥臂环流；
上下桥臂子模块电容电压和与差预测模块，用于预测下一时刻不同开关组合所对应的上下桥臂子模块电容电压和、差；
代价函数最小化计算模块，用于得出使得代价函数最小的开关组合；
子模块电容电压均衡控制模块，采用所提出的适用于混合型MMC的子模块电容电压排序算法，用于实现桥臂中半桥及全桥型子模块电容电压均衡控制；
在线观测模块，用于实时观测系统运行状态。
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