模块化多电平换流器控制策略改进和控制参数优化

发布时间：2017-08-31 06:23

  本文关键词：模块化多电平换流器控制策略改进和控制参数优化

  更多相关文章： 模块化多电平换流器 电磁暂态仿真 电容电压均衡控制 控制参数优化 多目标粒子群优化算法

【摘要】：模块化多电平换流器作为新兴的电压源换流器,具有模块化结构,输出波形谐波含量低,有功无功独立控制等优点,适合于新能源并网,孤岛供电,大型城市供电等场合。随着电压等级和输电容量的升高,模块化多电平换流器的子模块个数也随之大幅度的提高。这使得,模块化多电平换流器在电磁暂态仿真建模、子模块电容电压均衡控制以及控制参数优化方面遇到了巨大的挑战。为此,本文以建立电磁暂态高效仿真模型为基础,对模块化多电平换流器的电容电压均衡控制和控制参数进行了分析和研究。1.针对大规模模块化多电平换流器仿真效率低的问题,首先分析了子模块拓扑的运行特性。建立了一端口戴维南详细等效模型,同时为了克服PSCAD/EMTDC不提供插值计算接口的困难,引入了二极管以提高仿真精度。为了进一步提高仿真效率,基于平均等效概念建立了一种开关函数模型。在PSCAD/EMTDC中对比了详细器件搭建的模型和本文提出的两种模型,验证了提出模型的仿真精度和仿真效率。2.为了在电容电压偏差允许值之内,尽量减少开关器件的开关频率和控制算法耗时,提出了基于分类改进的MMC电容电压均衡控制策略。该方法,根据电容电压和上一次的投入状态对电容进行分类,大大减少了参与排序的电容个数,有效减少了开关频率,并保证电容电压的均衡。通过在PSCAD/EMTDC下,对比分析了多种电容电压均衡控制策略,验证了改进方法的有效性。3.分析了模块化多电平换流器控制策略,为了适应模块化多电平换流器控制参数优化,加入状态评估来动态适应运动参数,以改进多目标粒子群算法。然后采用改进算法,以电磁暂态仿真程序仿真结果为适应值,对控制参数进行了优化。最后在PSCAD/EMTDC中仿真验证了改进算法在模块化多电平换流器控制参数优化中的有效性。
【关键词】：模块化多电平换流器 电磁暂态仿真 电容电压均衡控制 控制参数优化 多目标粒子群优化算法
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM721.1;TM46
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9-10
• 1.2 模块化多电平换流器输电技术10-13
• 1.2.1 模块化多电平换流器拓扑结构10-11
• 1.2.2 模块化多电平换流器控制系统11-13
• 1.3 模块化多电平换流器研究现状13-15
• 1.3.1 模块化多电平换流器电磁暂态仿真建模的研究13-14
• 1.3.2 模块化多电平换流器电容电压均衡控制的研究14-15
• 1.3.3 模块化多电平换流器控制参数优化的研究15
• 1.4 本文主要工作15-17
• 第2章 基于PSCAD/EMTDC的大规模MMC高效仿真建模方法17-29
• 2.1 MMC子模块拓扑及其工作特性17-19
• 2.1.1 MMC子模块拓扑17-18
• 2.1.2 不同拓扑子模块工作特性18-19
• 2.2 MMC高效仿真建模方法19-25
• 2.2.1 基于戴维南定理的等效详细模型19-22
• 2.2.2 闭锁状态与正常状态切换的处理22-24
• 2.2.3 基于平均等效的开关函数模型24-25
• 2.3 算例验证25-28
• 2.3.1 仿真精度25-27
• 2.3.2 仿真速率27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 基于分类改进的MMC电容电压均衡控制策略29-37
• 3.1 MMC子模块均压控制策略研究29-30
• 3.1.1 子模块电容电压均衡控制机理分析29
• 3.1.2 子模块电容电压均衡控制性能指标分析29-30
• 3.2 改进的电容电压均衡控制30-33
• 3.2.1 电容分类30-31
• 3.2.2 分类优先排序31
• 3.2.3 确定排序类31-32
• 3.2.4 选择电容投入32-33
• 3.2.5 整体控制策略33
• 3.3 仿真验证33-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 模块化多电平换流器控制参数优化37-48
• 4.1 MMC控制系统37-38
• 4.1.1 控制系统结构37-38
• 4.1.2 电压功率控制模块38
• 4.1.3 环流抑制模块38
• 4.1.4 调制模块和电容电压均衡模块38
• 4.2 基于进化状态的多目标粒子群算法38-42
• 4.2.1 多目标优化问题38-39
• 4.2.2 自适应网格多目标粒子群算法39-40
• 4.2.3 多目标粒子群算法的改进40-42
• 4.3 基于粒子群算法的控制参数优化42-43
• 4.3.1 控制参数的评价函数42
• 4.3.2 适应值计算42
• 4.3.3 参数优化流程42-43
• 4.4 仿真分析43-47
• 4.4.1 MMC仿真模型43-44
• 4.4.2 算法优化性能分析44-45
• 4.4.3 优化后参数控制效果对比45-47
• 4.5 本章小结47-48
• 第5章 结论与展望48-49
• 参考文献49-52
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果52-53
• 致谢53

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本文编号：763965