KR102275748B1 - 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템 - Google Patents

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Abstract

실시예의 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템은 상부 암 및 하부 암으로 구분되는 1개 이상의 상모듈을 포함하고, 상기 각각의 암은 다수의 서브 모듈이 직렬로 연결되는 구조를 가지는 MMC 컨버터와, 상기 MMC 컨버터의 측정값으로부터 삽입된 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수를 선택하고, 상기 삽입된 삽입 인덱스의 개수와 상기 MMC 컨버터의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 예측 삽입 인덱스를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.
실시에는 제어 옵션의 수를 줄임으로써, 서브 모듈의 개수가 많아지더라도 속도 저하 없이 효과적으로 제어할 수 있는 효과가 있다.

Description

모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템{THE CONTROL SYSTEM AND METHOD OF MMC CONVERTER}
실시에는 모듈러 멀티레벨 컨버터의 제어 성능을 향상시키기 위한 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템에 관한 것이다.
최근 계통연계형 시스템에 대한 지속적인 기술개발이 이루어지고 있다. 이러한 계통연계형 시스템은 인버터뿐만 아니라 고전압직류(HVDC: High Voltage Direct Current) 시스템, 무효전력보상기(STATCOM: Static synchronous compensator) 시스템, 전력변환시스템(PCS: Power Conditioning System) 등이 있다.
HVDC와 STATCOM 시스템은 모듈러 멀티레벨 컨버터(MMC: Modular Multilevel Converter, 이하 MMC 컨버터로 칭함)로 구성될 수 있다. 이러한 MMC 컨버터는 입력전압을 변환하고 전력전송을 위한 전류의 통로가 된다.
이를 위해 MMC 컨버터에는 다수의 서브 모듈(sub-module)이 서로 직렬로 연결되며 서브 모듈에 포함된 반도체 스위치의 스위칭을 통해 직류를 교류로 변환하여 출력하도록 한다.
종래의 MMC 컨버터의 제어 요소로는 출력 전압 크기 제어, 커패시터 제어, 순환전류 제어가 있으나 서브모듈이 개수가 많은 대형의 MMC 컨버터의 경우 이들을 동시에 제어하기 위한 경우의 수가 많고 제어가 복잡하다는 문제점이 있다.
실시예는 제어 성능을 향상시키기 위한 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
실시예의 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템은 상부 암 및 하부 암으로 구분되는 1개 이상의 상모듈을 포함하고, 상기 각각의 암은 다수의 서브 모듈이 직렬로 연결되는 구조를 가지는 MMC 컨버터와, 상기 MMC 컨버터의 측정값으로부터 삽입된 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수를 선택하고, 상기 삽입된 삽입 인덱스의 개수와 상기 MMC 컨버터의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 예측 삽입 인덱스를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 제어부는 상기 MMC 컨버터의 상부 암에서의 전류 및 하부 암에서의 전류 및 상기 암의 개별 서브 모듈의 커패시터 전압으로부터 미래 출력 전류, 미래 순환전류를 측정하는 미래 예측 모델부와, 상기 미래 예측 모델부로부터 측정된 값을 이용하여 비용함수를 계산하고, 상기 비용 함수를 최소화하는 상기 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수를 출력하는 비용 함수 적용부와, 상기 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수와, 상기 MMC 컨버터의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 상기 서브 모듈의 예측 삽입 인덱스를 생성하는 예측 삽입 인덱스 생성부를 포함할 수 있다.
상기 비용함수 적용부는 아래 수식에 의해 결정될 수 있다.
[수학식]
Figure 112019060082662-pat00001
상기 λ2는 0.05일 수 있다.
상기 출력 전류의 비용함수는 아래 수식에 의해 결정될 수 있다.
[수학식]
Figure 112019060082662-pat00002
상기 순환 전류의 비용함수는 아래 수식에 의해 결정될 수 있다.
[수학식]
Figure 112019060082662-pat00003
상기 제어부는 비용함수가 최소로 되는 스위칭 상태를 이용하여 삽입될 삽입 인덱스의 개수를 결정할 수 있다.
상기 삽입 인덱스 지수를 예측하기 위해 온 상태의 서브 모듈의 수(Sj), 측정된 순환 전류(icirc(k)), 기준 순환 전류(i*circ(k))를 이용할 수 있다.
상기 제어부는 삽입된 상기 서브 모듈의 삽입 인덱스 개수를 판독하고 상기 순환 전류의 방향을 이용하여 삽입될 서브 모듈 인덱스 개수를 결정하고, 상기 커패시터의 전압 및 출력 전압을 이용하여 어떤 서브 모듈을 접속할지 결정하기 위해 스위칭 신호(Sxj)를 생성하는 전압 분류 알고리즘부를 더 포함할 수 있다.
상기 MMC 컨버터의 출력 전압 레벨은 2N+1으로 설정할 수 있다.
실시에는 제어 옵션의 수를 줄임으로써, 서브 모듈의 개수가 많아지더라도 속도 저하 없이 효과적으로 제어할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시예는 제어 옵션의 수를 줄이더라도 정현파 형태의 출력 전류, 억제된 순환 전류, 서브 모듈의 커패시터 전압의 밸런스를 효과적으로 유지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시에는 비용함수 적용부의 가중치를 결정함으로써, 출력 전류의 THD 값과 순환 전류의 rms 값의 최적 성능이 발생시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 실시에는 출력 전압 레벨을 2N+1로 설정함으로써, 제어 성능을 보다 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 MMC 컨버터 구조를 나타낸 블럭도이다.
도 2는 도 1의 MMC 컨버터를 제어하기 위한 실시예의 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템을 나타낸다.
도 3은 정상 동작 상태에서의 시뮬레이션 파형을 나타낸 그래프이다.
도 4는 정상 동작 상태에서의 실험 파형을 나타낸 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 MMC 컨버터 구조를 나타낸 블럭도이고, 도 2는 도 1의 MMC 컨버터를 제어하기 위한 실시예의 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템이고, 도 3은 정상 동작 상태에서의 시뮬레이션 파형을 나타낸 그래프이고, 도 4는 정상 동작 상태에서의 실험 파형을 나타낸 그래프이다.
도 1을 참조하면, MMC 컨버터(100)는 1개 이상의 상 모듈(phase module, 110)로 구성되고, 각각의 상 모듈(110)에는 AC 계통과 연결하기 위한 각각의 단자(130)가 연결되며 각 단자를 기준으로 상부 암(110a)과 하부 암(110b)으로 구분될 수 있다. 각각의 암(110a, 110b)은 서로 직렬 연결된 N개의 서브 모듈(120)로 구성된다. 여기서, AC 계통은 3상 교류 전력 시스템일 수 있다.
서브 모듈(120)은 2개의 반도체 스위치(S1, S2)가 직렬로 연결되어 있으며, 반도체 스위치에 에너지 저장부인 커패시터(121)가 병렬 연결될 수 있다. 커패시(121)터는 서브 모듈(120) 내에 저장된 DC 전압을 저장하는 구성이며, 2개의 반도체 스위치(S1, S2)는 전류의 흐름을 스위칭하는 소자로서, 에컨대, IGBT, FET, 트랜지스터 등을 포함할 수 있다.
반도체 스위치(S1, S2)는 MMC 컨버터(100)의 스위칭 제어부의 제어 신호에 의해 턴온/턴오프로 제어될 수 있다.
도 2를 참조하면, MMC 컨버터(100)를 제어하기 위해 제어부(200)가 MMC 컨버터(100)에 연결될 수 있다. 제어부(200)는 서브 모듈(120)의 삽입 인덱스의 개수와 순환 전류를 이용하여 예측 삽입 인덱스를 생성하고, 어떤 서브 모듈(120)에 접속할지 결정하는 역할을 한다. 즉, 제어부(200)는 현재 켜져 있는 서브 모듈(120)의 개수와 순환 전류를 이용하여 MMC 컨버터(100)의 서브 모듈(120)을 몇 개를 켜야 하는지 결정하고, 어떤 서브 모듈(120)을 켤지 결정하게 된다. 이로부터 실시예의 제어시스템은 제어 옵션의 수를 줄여 MMC 컨버터(110)를 보다 효과적으로 제어할 수 있게 된다.
제어부(200)는 미래 예측 모델부(210)와, 비용함수 적용부(220)와, 예측 삽입 인덱스 생성부(230)와, 전압 분류 알고리즘부(240)를 포함할 수 있다.
미래 예측 모델부(210)는 상부 암(110a)에서의 전류(iuj), 하부 암(110b)에서의 전류(ilj)로부터 미래 출력 전류(ioj(k+1)), 미래 순환 전류(icircj(k+1))를 예측할 수 있다. 비용함수 적용부(220)는 미래 예측 모델부(210)로부터 측정된 값에 따라 비용함수(J)를 계산할 수 있다. 제어부(200)는 비용함수(J)가 최소가 되는 스위칭 상태를 이용하여 삽입될 서브 모듈(120)의 삽입 인덱스의 개수를 결정할 수 있다.
비용함수(J)는 아래의 수학식 1에 의해 결정될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112019060082662-pat00004
여기서, J1은 출력 전류의 비용함수이고, J2는 순환 전류의 비용함수이고, λ1, λ2는 임의의 가중치이다. λ2는 0.05일 수 있다. λ2가 0.05일때 출력 전류의 THD 값과 순환 전류의 rms 값의 최적 성능이 발생됨을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
이하에서는 도 1을 출력 전류의 비용함수(J)를 계산하는 과정과, 순환 전류의 비용함수를 계산하는 과정을 자세히 살펴보기로 한다.
<출력 전류의 비용함수>
도 1에 도시된 바와 같이, 위상 -j의 교류 측 출력 전류(ioj)는 아래의 수학식 2로 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112019060082662-pat00005
여기서, iuj와 ilj는 각각 상부 암의 전류와 하부 암의 전류이다.
수학식 2에 의해 출력 전류는 수학식 3으로 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112019060082662-pat00006
여기서, vuj와 vlj는 각각 상부 암과 하부 암의 전압이고, vcom은 MMC 컨버터의 공통 모드의 전압이다.
제어부(MPC)가 이산 시간 영역에서 동작함에 따라 출럭 전류의 수학적 모델은 오일러 근사법을 이용하여 수학식 4로 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112019060082662-pat00007
ioj(k+1)는 k+1번째의 예측된 출력 전류이고, ioj(k)는 k번째의 출력 전류이고, Tsp는 샘플 주기이다.
그 결과, 출력 전류의 비용함수(J1)는 아래의 수학식 5로 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112019060082662-pat00008
여기서, i*oj(k+1)는 k+1번째의 미래 기준 출력 전류이고, ioj(k+1)는 k+1번째의 미래 예측 출력 전류이다.
<순환 전류의 비용함수>
순환 전류 제어는 위상 레그의 상단 암과 하단 암에서의 불균형한 전압으로 인해 생성되는 순환 전류를 억제하는 것이다.
순환 전류(icircj)의 모델을 설명하는 방정식은 수학식 6, 수학식 7으로 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112019060082662-pat00009
[수학식 7]
Figure 112019060082662-pat00010
출력 전류를 구하는 식과 비슷한 방식으로 순환 전류의 미분에 대한 오일러 근사법을 이용하면 순환 전류는 수학식 8로 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112019060082662-pat00011
수학식 8에 의해 순환 전류의 비용함수는 수학식 9로 정의될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112019060082662-pat00012
여기서, i*circj(k+1) k+1 번째의 미래 기준 순환 전류 값이고, icircj(k+1)는 k+1번째의 미래 예측 순환 전류 값이다.
따라서, 수학식 5와 수학식 9에 의해 최종 비용함수는 수학식 1로 정의될 수 있다. 이때, 최종 비용함수에는 암의 예측 에너지 균형 제어의 비용 함수를 추가할 수 있으나, 암의 예측 에너지 균형 제어의 비용 함수의 가중치는 0으로 설정되므로 본 실시예에서는 출력 전류와 순환 전류를 이용하여 비용함수를 계산할 수 있다.
비용함수 적용부(220)의 비용함수는 정형파 형태의 보정, 출력 전류의 크기 및 컨버터 내부의 순환 전류 억제를 제어하게 된다. 이렇게 제어된 값들은 이후 설명될 전압 분류 알고리즘부(240)에 의해 서브 모듈(120)의 커패시터(121) 전압을 균형있게 유지하도록 스위칭 신호(Sj)를 생성하게 된다.
서브 모듈(120)의 삽입 인덱스의 개수와, 상기 MMC 컨버터(100)의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 상기 서브 모듈의 예측 삽입 인덱스를 생성할 수 있다.
예측 삽입 인덱스 생성부(230)는 다음 샘플링 순간에 평가되는 삽입 인덱스 지수를 에측하기 위해 온 상태의 서브 모듈의 수(Sj), 측정된 순환 전류(icirc(k)), 기준 순환 전류(i*circ(k))를 이용할 수 있다.
수학식 7과 8을 이용하면 MMC 컨버터(100)의 순환 전류는 상부 암(110a) 및 하부 암(110b)의 전압에 의해 유도될 수 있으며, 평형 MMC 컨버터(100)의 커패시터 전압의 조건에서의 암 전압은 아래의 수학식에 의해 결정될 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112019060082662-pat00013
[수학식 11]
Figure 112019060082662-pat00014
[수학식 12]
Figure 112019060082662-pat00015
여기서, Vcuavg은 상부 암(110a)의 커패시터 전압의 평균값이고, Vclavg는 하부 암(110b)의 커패시터 전압의 평균값이다.
수학식 [10],[11] 및 [12]을 사용하게 되면 수학식 8은 다음과 같이 수학식 13으로 나타낼 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112019060082662-pat00016
여기서, Sj는 한 상에서의 온 상태의 서브 모듈들을 나타낸다. Sj는 수학식 [14]와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112019060082662-pat00017
MMC 컨버터(100)의 출력 전압은 0 ~ 2N+1(N은 서브 모듈의 개수)까지 사용될 수 있다. 여기서, MMC 컨버터(100)의 출력 전압을 사용하게 되면 많이 나눌 수 있게 된다. 이 경우, 경우의 수가 늘어나게 되지만, 실시예는 제어 요소가 상당히 감소되었기 때문에 종래에 비해 보다 성능이 향상될 수 있게 된다. 여기서, 출력 전압의 레벨(lj)은 아래의 수학식에 의해 결정될 수 있다.
[수학식 15]
Figure 112019060082662-pat00018
전압 분류 알고리즘부(240)는 MMC 컨버터(100)의 모든 커패시터 전압을 균형있게 유지시키는 역할을 한다.
전압 분류 알고리즘부(240)는 삽입된 상기 서브 모듈(120)의 삽입 인덱스 개수를 판독하고 상기 순환 전류의 방향을 이용하여 삽입될 서브 모듈(120) 인덱스 개수를 결정하고, 상기 커패시터의 전압 및 출력 전압을 이용하여 어떤 서브 모듈(120)을 접속할지 결정하기 위해 스위칭 신호(Sxj)를 생성할 수 있다.
전압 분류 알고리즘(240)는 어떤 서브 모듈을 접속할 것인지 또는 바이패스 시킬 것인지 결정하게 된다. 그 다음 스위칭 신호(Sj)는 샘플링 순간(k)에 인가되는 MMC 컨버터에 보내지도록 생성될 수 있다.
도 3은 아래의 표 1을 사용하여 PSIM 소프트 웨어를 사용하여 시뮬레이션을 구현했다.
[표 1]
Figure 112019060082662-pat00019
도 3을 참조하면, 전체 시뮬레이션 시간을 0.06초로 가정하여 정상 상태 상태에서의 시뮬레이션 결과를 보여준다. A상 출력 전류는 CH1에 나타나 있다. 출력 전류가 THD=0.54%의 기준을 추적하는지 확인할 수 있다. 또한, CH2는 N=3인 경우, -Vdc/2에서 Vdc/2까지 변화는 7레벨 출력 전압 파형을 모니터링 합니다.
이때의 순환 전류는 최소화되고 MMC 컨버터의 서브 모듈의 커패시터 전압을 균형을 유지함을 알 수 있다.
도 4의 CH1은 출력 전류, CH2는 출력 전압, CH3은 순환 전류, CH4는 서브 모듈들의 커패시터의 전압들을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 출력 전압은 7레벨이고 출력 전류는 올바른 정현파를 보이고 있다. 도 4의 파형은 서브 모듈 1과 서브 모듈 3의 커패시터 전압을 나타내면 이들은 약 33.3V에서 변동하며 균형있게 유지됨을 알 수 있다. 또한, 순환 전류는 억제됨을 알 수 있다.
상기와 같이, MMC 컨버터의 제어 시스템은 커패시터의 균형을 맞추면서 순환 전류를 최소화할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 실시 예들에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되며, 반드시 하나의 실시예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의해 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다. 따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: MMC 컨버터
200: 제어부
210: 미래 예측 모델부
220: 비용함수 적용부
230: 예측 삽입 인덱스 생성부

Claims (10)

  1. 상부 암 및 하부 암으로 구분되는 1개 이상의 상모듈을 포함하고, 상기 각각의 암은 다수의 서브 모듈이 직렬로 연결되는 구조를 가지는 MMC 컨버터; 및
    상기 MMC 컨버터의 측정값으로부터 삽입된 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수를 선택하고, 상기 삽입된 삽입 인덱스의 개수와 상기 MMC 컨버터의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 예측 삽입 인덱스를 생성하는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는
    상기 MMC 컨버터의 상부 암에서의 전류 및 하부 암에서의 전류 및 상기 암의 개별 서브 모듈의 커패시터 전압으로부터 미래 출력 전류, 미래 순환전류를 측정하는 미래 예측 모델부;
    상기 미래 예측 모델부로부터 측정된 값을 이용하여 비용함수를 계산하고, 상기 비용 함수를 최소화하는 상기 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수를 출력하는 비용 함수 적용부; 및
    상기 서브 모듈의 삽입 인덱스의 개수와, 상기 MMC 컨버터의 순환 전류를 이용하여 다음 샘플링 순간 평가된 상기 서브 모듈의 예측 삽입 인덱스를 생성하는 예측 삽입 인덱스 생성부를 포함하고,
    상기 비용함수 적용부는 아래 수식에 의해 결정되는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
    [수학식]
    Figure 112021006611977-pat00027

    여기서, J1은 출력 전류의 비용함수이고, J2는 순환 전류의 비용함수이고, λ1, λ2는 임의의 가중치이다.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 λ2는 0.05인 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 출력 전류의 비용함수는 아래 수식에 의해 결정되는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
    [수학식]
    Figure 112021006611977-pat00021

    여기서, i*oj는 j상에서의 기준 출력 전류를 나타내고, ioj는 j상에서의 예측된 출력 전류를 나타낸다.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 순환 전류의 비용함수는 아래 수식에 의해 결정되는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
    [수학식]
    Figure 112021006611977-pat00022

    여기서, i*circ,j는 j상에서의 기준 순환 전류를 나타내고, icirc,j는 j상에서의 예측 순환 전류를 나타낸다.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 비용함수가 최소로 되는 스위칭 상태를 이용하여 삽입될 삽입 인덱스의 개수를 결정하는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 예측 삽입 인덱스를 예측하기 위해 온 상태의 서브 모듈의 수(Sj), 측정된 순환 전류(icirc(k)), 기준 순환 전류(i*circ(k))를 이용하는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는 삽입된 상기 서브 모듈의 삽입 인덱스 개수를 판독하고 상기 순환 전류의 방향을 이용하여 삽입될 서브 모듈 인덱스 개수를 결정하고, 상기 서브 모듈의 커패시터 전압 및 상기 MMC 컨버터의 출력 전압을 이용하여 어떤 서브 모듈을 접속할지 결정하기 위해 스위칭 신호(Sxj)를 생성하는 전압 분류 알고리즘부를 더 포함하는 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템.
  10. 제1항, 제4항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 MMC 컨버터의 출력 전압 레벨은 2N+1인 모듈러 멀티레벨 컨버터 제어 시스템. (N은 서브 모듈의 개수)
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