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适用于梯形法MMC等效模型的线性排序均压算法

发布时间:2018-10-20 19:37
【摘要】:模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)已在直流电网和新能源汇集等领域发挥重要作用。随着换流器端数及MMC中子模块(submodule,SM)数目的不断增加,已有的MMC等效模型在对由大量超高电平MMC构成的多端直流电网仿真时,MMC排序均压算法的复杂度将大幅增加,从而导致仿真计算效率依然较低,仿真用时明显增加。基于开关器件关断电阻无穷大,且使用梯形积分法离散化电容的MMC等效模型,提出了一种线性排序算法。该排序算法的最大时间复杂度为2N-3,能有效减少排序运算量。通过理论证明将该排序算法的适用范围拓展到开关器件关断电阻为实际阻值的MMC等效模型,从而能够使用该模型仿真子模块内部故障。虽然该线性排序算法是在MMC各子模块电容容值相等的情况下提出的,但通过仿真说明当子模块电容容值在一合理范围内服从正态分布时,采用线性排序算法的MMC等效模型在稳态及暂态工况下依然能够表现出优异的仿真特性。
[Abstract]:Modular multilevel converter (modular multilevel converter,MMC) has played an important role in DC networks and new energy sources. With the increasing number of converters and the number of MMC neutron modules (submodule,SM), the complexity of the MMC sorting equalization algorithm will be greatly increased when the existing MMC equivalent model is used to simulate the multiterminal DC network composed of a large number of super-high MMC. As a result, the efficiency of simulation is still low, and the time of simulation is obviously increased. Based on the MMC equivalent model of switching devices with infinite turn-off resistance and using trapezoidal integration method to discretize the capacitance, a linear sorting algorithm is proposed. The maximum time complexity of this sorting algorithm is 2N-3, which can effectively reduce the amount of sorting operation. It is proved by theory that the applicable range of this sorting algorithm is extended to the equivalent MMC model in which the switch off resistance is the actual resistance, and the model can be used to simulate the internal faults of the sub-module. Although the linear sorting algorithm is proposed under the condition that the capacitance capacity of each submodule of MMC is equal, the simulation results show that the capacitance capacity of the sub-module is normally distributed within a reasonable range. The MMC equivalent model using linear sorting algorithm can still show excellent simulation characteristics under steady and transient conditions.
【作者单位】: 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金】:国家重点研发计划项目(2016YFB0900903) 国家自然科学基金项目(51607065)~~
【分类号】:TM46

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本文编号:2284179

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