一种制造技术

本发明专利技术涉及一种

【技术实现步骤摘要】
一种MMC的模型预测比例积分控制环流方法


[0001]本专利技术涉及一种
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，属于新能源电力系统

。

技术介绍

[0002]模块化多电平变换器
(MMC)
在高压直流输电
、
光伏并网逆变器
、
风力发电和储能系统以及配电网中含有
MMC
型固态变压器的可再生能源微电网等领域具有广阔的应用前景
。
随着“碳峰值
、
碳中和”等相关政策和方案的逐步实施，大力推动新能源的快速发展，促进清洁低碳能源供应成为主要趋势
。
尽管
MMC
具有广泛的应用前景和众多优点，如高可靠性
、
低开关频率
、
优异的输出波形质量
、
高效率和直流故障阻断能力，但它仍有其自身的缺点
。
桥臂上子模块的开关不可避免地会导致相之间的电压不平衡和环流的产生
。
大量环流增加了系统损耗，并使散热器设计复杂化，影响子模块电容的大小，导致半导体器件上的电流应力和传导损耗增加，并降低
MMC
的效率
。
[0003]传统的
PI
和
PR
控制器可以实现稳态误差调整，但对参数变化和模型不确定性敏感，严重依赖坐标变换和模型参数的精心设计
。
模型预测控制
(MPC)
作为一种非线性控制器，适用于多输入多输出系统
。MPC
控制
MMC
的基本原理是计算下一时刻所有开关状态下每个控制目标的预测值，使价值函数选择具有最低值函数的相应开关状态
。MPC
具有设计简单
、
鲁棒性好
、
动态响应好的特点
。
然而，调整权重因子复杂性随着系统控制目标的增加而急剧增加
。
[0004]因此，需要一种
MMC
的新的环流控制方法，以避免复杂的数学运算和权重系数的选择
。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题是提供一种
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，以解决现有环流控制策略存在的问题
。
[0006]本专利技术的技术方案是：一种
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，具体步骤为：
[0007]实时采集当前时刻模型预测
PI
环流控制所需的
MMC
内部数据；
[0008]基于所采集数据进行模型预测并得出下一时刻三相上下桥臂每个子模块的电容电压预测值和三相总电压的预测值；
[0009]基于模型做
PI
控制然后进行环流预测，得出下一时刻各相环流预测值和各相环流参考值；
[0010]基于模型预测和环流预测结果进行
NLM
调制并得出下一时刻每相上下桥臂子模块的开通个数；
[0011]基于每相上下桥臂子模块的开通个数通过保持因子均压算法对电容电压进行排序；
[0012]基于保持因子均压算法排序结果得出下一时刻每个子模块的开关函数，并作为下
一时刻的开关指令反馈给
MMC。
[0013]优选地，所述当前时刻模型预测
PI
环流控制所需的
MMC
内部数据，包括：
[0014]k
时刻
j
相
(j
＝
a,b,c)
上桥臂第
i
个子模块的电容电压
U
cjpi
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂第
i
个子模块的电容电压
U
cjni
(k)
，
k
时刻
j
相上桥臂第
i
个子模块的开关函数
S
jpi
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂第
i
个子模块的开关函数
S
jni
(k)
，
k
时刻
j
相交流侧电流
i
j
(k)
，
k
时刻
j
相环流
i
cirj
(k)
，
k
时刻
j
相上桥臂电流
i
pj
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂电流
i
nj
(k)
，电压调制比
m
，
MMC
系统外环控制给出的参考相电压
u
j_ref
(k)。
[0015]优选地，所述基于所采集数据进行模型预测并得出下一时刻三相上下桥臂每个子模块的电容电压预测值和三相总电压的预测值，包括：
[0016][0017][0018]其中，
U
capi
(k+1)
，
U
cani
(k+1)
，
U
cbpi
(k+1)
，
U
cbni
(k+1)
，
U
ccpi
(k+1)
，
U
ccni
(k+1)
分别为
k+1
时刻
a,b,c
相上桥臂和下桥臂第
i
个子模块的电容电压预测值，
T
s
为预测的时间间隔，
C
为子模块电容，
u
ca∑
(k+1)
，
u
cb∑
(k+1)
，
u
cc∑
(k+1)
分别为
k+1
时刻
a,b,c
相总电压的预测值，
N
H
+N
F
为每相上桥臂或下桥臂子模块个数，每个桥臂分别由
N
H
个
HBSM
和
N
F
个
FBSM
构成
。
[0019]优选地，所述基于模型预测结果分别进行进行
PI
控制与环流预测并得出下一时刻各相环流参考值以及各相环流预测值，包括：
[0020]通过
PI
控制得出
k+1
时刻各相环流参考值：
[0021][0022]其中，
i
cira_ref
(k+1)
，
i
c本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，其特征在于：
Step1
：实时采集当前时刻模型预测
PI
环流控制所需的
MMC
内部数据；
Step2
：基于所采集数据进行模型预测并得出下一时刻三相上下桥臂每个子模块的电容电压预测值和三相总电压的预测值；
Step3
：基于模型做
PI
控制然后进行环流预测，得出下一时刻各相环流预测值和各相环流参考值；
Step4
：基于模型预测和环流预测结果进行
NLM
调制并得出下一时刻每相上下桥臂子模块的开通个数；
Step5
：基于每相上下桥臂子模块的开通个数通过保持因子均压算法对电容电压进行排序；
Step6
：基于保持因子均压算法排序结果得出下一时刻每个子模块的开关函数，并作为下一时刻的开关指令反馈给
MMC。2.
根据权利要求1所述的
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，其特征在于，所述
MMC
内部数据，包括：
k
时刻
j
相，
j
＝
a,b,c
上桥臂第
i
个子模块的电容电压
U
cjpi
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂第
i
个子模块的电容电压
U
cjni
(k)
，
k
时刻
j
相上桥臂第
i
个子模块的开关函数
S
jpi
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂第
i
个子模块的开关函数
S
jni
(k)
，
k
时刻
j
相交流侧电流
i
j
(k)
，
k
时刻
j
相环流
i
cirj
(k)
，
k
时刻
j
相上桥臂电流
i
pj
(k)
，
k
时刻
j
相下桥臂电流
i
nj
(k)
，电压调制比
m
，
MMC
系统外环控制给出的参考相电压
u
j_ref
(k)。3.
根据权利要求1所述的
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，其特征在于，所述
Step2
具体为：具体为：其中，
U
capi
(k+1)
，
U
cani
(k+1)
，
U
cbpi
(k+1)
，
U
cbni
(k+1)
，
U
ccpi
(k+1)
，
U
ccni
(k+1)
分别为
k+1
时刻
a,b,c
相上桥臂和下桥臂第
i
个子模块的电容电压预测值，
T
s
为预测的时间间隔，
C
为子模块电容，
u
ca∑
(k+1)
，
u
cb∑
(k+1)
，
u
cc∑
(k+1)
分别为
k+1
时刻
a,b,c
相总电压的预测值，
N
H
+N
F
为每相上桥臂或下桥臂子模块个数，每个桥臂分别由
N
H
个
HBSM
和
N
F
个
FBSM
构成
。4.
根据权利要求1所述的
MMC
的模型预测比例积分控制环流方法，其特征在于，所述
Step3
具体为：
通过
PI
控制得出
k+1
时刻各相环流参考值：其中，
i
cira_ref
(k+1)
，
i
cirb_ref
(k+1)
，
i
circ_ref
(k+1)
分别为
k+1
时刻
a,b,c
相环流参考值，
k
p
为比例调节系数，
k
i
为积分调节系数，
u
ca∑
(k+1)
，
u
cb∑
(k+1)
，
u
cc∑
(k+1)
分别为
...

【专利技术属性】
技术研发人员：束洪春，张俊杰，江耀曦，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：