基于卡尔曼滤波算法的MMC子模块IGBT在线监测方法

发布时间：2021-08-14 04:14

　　柔性直流输电系统中模块化多电平换流器（MMC）的子模块元件经常会发生老化失效进而威胁系统安全稳定运行.为此,以监测子模块状态为目标,提出一种针对子模块绝缘栅双极型晶体管（IGBT）中的开关管和二极管状态同时监测的方法.首先,基于子模块工作状态和各元件状态参数的关系建立数学模型;然后,通过卡尔曼滤波算法滤除传感器测量噪声,防止噪声对计算结果造成影响;接着通过所建立的数学模型实时监测子模块IGBT和二极管的状态;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建7电平的直流输电系统进行仿真验证.结果表明,所提出的算法估计误差在0.1%以下,满足实际工程中的在线监测要求,可提高系统的可靠性. 

【文章来源】：福州大学学报(自然科学版). 2020,48(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

MMC拓扑结构图

结合上节所述卡尔曼滤波算法, 首先设定状态量和协方差矩阵的初值Xs(t0)和P(t0). 状态量的初值一般定得较小, 本研究将Xs(t0)设为零向量; 再设协方差矩阵的初值P(t0)=MI, 其中, M为任取的大于0的常数, I为8n阶的单位矩阵. Q是过程噪声. 因此tk时刻, 卡尔曼增益为Κ(t k )=Ρ(t k-1 )Φ s (t k ) Τ (Φ s (t k )Ρ(t k-1 )Φ s (t k ) Τ + ? ?? R(t k )) -1 ??? (21)

表4 不同结温下开关器件参数取值Tab.4 Parameters of switching devices at different junction temperatures IGBT模块 结温 / ℃ 通态电压UT0(UD0) / V 通态电阻rT(rD) / mΩ 开关管 25 1.847 5 1.622 0 125 1.998 8 1.442 5 二极管 25 1.300 0 0.954 0 125 1.900 0 1.100 0进一步研究算法参数适应性, MMC各开关器件可取结温125 ℃时的参数取值[9], 为体现算法的适应性, 在仿真中将子模块电容设置在较恶劣的情况, 各桥臂6个子模块电容设置为不同的电容值, 从3 000 μF起依次递增5%. 仍采用图2所示的卡尔曼滤波算法, 同时估计各子模块IGBT和二极管的状态参数, 桥臂第1个子模块T1和D1估计结果如图4所示. 在0.2 s后, 状态参数估计结果均收敛于设定值, 误差能达到0.1%以下. 由此可知, 在桥臂子模块中元件参数发生变化时, 本研究提出的状态参数估计方法依然可行, 算法参数有一定的适应性.

【参考文献】：
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本文编号：3341749