一种基于免疫遗传算法的模块化多电平变换器的调制方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及电压源型逆变器数字化控制技术领域，尤其设及一种基于免疫遗传算 法的模块化多电平变换器的调制方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，基于电压源型换流器的高压直流输电系统（VSC-HVDC)得到了越来越多 的重视和发展，在长距离输电方面具有诸多优势，线路造价低，有功、无功损耗小，不存在稳 定性问题，能够实现非同步联网，能够实现对功率的灵活控制。随着世界能源需求的持续 增长W及能源形势的持续恶化，风能、太阳能等清洁能源发电得到了越来越多的重视。而 VSC-HVDC能够实现运些分散的、远离电力用户的新能源放电的并网。
[0003] 模块化多电平变换器（MMC)是模块化结构的高压大功率变换器，2002年其概念一 经R. Marquar化提出，就受到了相关专家学者的重视，近年来更是在国内外的直流输电工 程中大显身手。模块化多电平变换器的调制策略多种多样，大致可分为空间矢量调制，最佳 电平逼近调制，基于载波的PWM调制，基波调制等，都是通过对模块化多电平变换器中的开 关器件的导通和关断来实现输出波形对调制波的逼近。运些调制策略虽然已较为成熟，但 是仍然存在一些自由度，存在可W优化的空间。
【发明内容】
[0004] 针对现有调制策略仍然存在的优化空间，本发明提出了一种基于免疫遗传算法的 模块化多电平变换器的调制方法。 阳〇化]本发明的技术方案提供一种基于免疫遗传算法的模块化多电平变换器的调制方 法，所述模块化多电平变换器有A、B、C =相结构，每一相分为上桥臂和下桥臂，上桥臂和下 桥臂分别由n个子模块W及一个电感串联组成，设每一相的工作状态表示为
[0007]上式中，Num为该相上桥臂投入子模块的数目；
[0008] 执行W下步骤，
[0009] 步骤1，编码操作，对免疫遗传算法的初始抗体种群进行编码，设定种群大小为H， 每个抗体包括0~2 JT /3部分的工作状态序列，每个序列中含有m个随机产生的小于等于n 的自然数作为基因，从第1个基因开始，每3个基因为一组，构成一个表示模块化多电平变 换器工作状态的有效基因片段，共有N组，N = m/3 ;
[0010] 步骤2,注入疫苗，在初始抗体种群之中加入作为治疗性疫苗的抗体；将此时的当 前种群代数G = 0,将注入疫苗之后的抗体种群作为当前的抗体种群；
[0011] 步骤3,亲和度计算，计算当前抗体种群中每一条抗体的亲和度；
[0012] 抗体亲和度的计算公式为，
[0014] 其中，Xi表示当前的抗体种群中第i条抗体，Fitness(X i)表示抗体Xi的抗体亲和 度，N表示0~2/3部分的工作状态序列中的矢量数目，i。(t)、ib(t)、i。(t)分别表示在 j At到（j+1) At时间段内A相、B相、C相的实际电流平均值，igw(t)、ibw(t)、(t) 分别表示在j A t到（j+1) A t时间段内A相、B相、C相的参考电流平均值；
[0015]输出电流ia(t)、ib(t)、ic(t)的求解方法如下，
[0016] 设子模块电容电压为u,m，每个时间段为At，则在（j+1) At时刻模块化多电平变 换器的A相输出电流函数为，
阳〇1引式中Sa为j A t时刻的A相工作状态；
[0019] 在（j+1) A t时刻模块化多电平变换器的B相输出电流函数为，
[0021] 式中Sb为j A t时刻的B相工作状态；
[0022] 在（j+1) At时刻模块化多电平变换器的C相输出电流函数为，
[0024] 式中Sc为j A t时刻的C相工作状态；
[00巧]步骤4,浓度计算，计算当前的抗体种群中每一条抗体的浓度；
[0026] 步骤5,免疫选择，根据当前的抗体种群中每个抗体的亲和度和浓度计算其免疫选 择函数值，将免疫选择函数值低的抗体随机从当前的抗体种群中去除；
[0027] 步骤6,基于当前的抗体种群进行交叉操作；
[0028] 步骤7,基于当前的抗体种群进行变异操作；
[0029] 步骤8,基于当前的抗体种群进行倒位操作；
[0030] 步骤9,如果当前的种群代数G达到设定的最大迭代次数时，进入步骤10,如果没 有达到，令当前的种群代数G = G+1，返回步骤3进行下一次迭代；
[0031] 步骤10,通过对当前的抗体种群中抗体的亲和度的计算，判断此时结果是否收敛， 如果收敛则进入步骤11，如果不收敛，将当前的抗体种群中亲和度最大的抗体作为治疗性 疫苗，返回到步骤2重新产生初始抗体种群进行迭代；
[0032] 步骤11，根据对当前的抗体种群中每条抗体的免疫选择函数值的计算，选择出免 疫选择函数值最大的抗体，得到一个周期内0~2 /3部分的最优工作状态序列；
[0033] 步骤12,根据步骤11所得的一个周期内0~2 /3部分的最优工作状态序列，经 过对称变换，得到一个周期0~2 JT的最有工作状态序列，之后结合每一时刻的上、下桥臂 电流方向，确定每一时刻投入或切除的子模块，从而得到一个周期内每一个全控型开关器 件的优化控制序列。
[0034] 而且，步骤4计算抗体的浓度如下，
[0035]设抗体X通过函数f映射为矢量f(X)，f(X)为抗体X的抗体亲和度函数值，则当 前的抗体种群中，第i条抗体Xi与全部抗体X,的空间距离的总和E(X1)为
[0037] 第i条抗体Xi的抗体浓度计算公式为
[0039] 式中，H为当前的抗体种群中的抗体总数。
[0040] 而且，步骤5和步骤11中免疫选择函数值的计算方法为，
阳0创式中a、0为权重系数，a+0=1。
[0043] 本发明采用免疫遗传算法，结合模块化多电平变换器的拓扑结构和输出特性，对 模块化多电平的工作状态进行优化，通过编码操作，注入疫苗，亲和度计算，浓度计算，免疫 选择，交叉操作，变异操作，倒位操作，经过多次迭代收敛后得到优化后的模块化多电平变 换器的输出电压阶梯波。本发明通过免疫遗传算法，对模块化多电平变换器的调制策略进 行了优化，具有计算简单，收敛速度快，易于实现的优点。
【附图说明】
[0044] 图1是本发明实施例模块化多电平变换器的拓扑结构图；
[0045] 图2是本发明实施例模块化多电平变换器的子模块拓扑结构图；
[0046] 图3是本发明实施例中免疫遗传算法的流程图；
[0047] 图4是本发明实施例中抗体编码示意图；
[0048] 图5是本发明实施例中的变异操作示意图；
[0049] 图6是本发明实施例中的交叉操作示意图；
[0050] 图7是本发明实施例中的倒位操作示意图；
[0051] 图8是本发明实施例中的微倒位操作示意图。
【具体实施方式】
[0052]W下结合附图和实施例对本发明技术方案作进一步具体的说明。 阳053]本发明的技术方案为一种基于免疫遗传算法的模块化多电平变换器的调制策略， 附图1为模块化多电平变换器的拓扑结构图，其有A、B、C=相结构，每一相分为上半桥臂和 下半桥臂，上、下半桥臂均由n个子模块SM1、SM2'''SMnW及一个电感Li串联组成，i。、ib、 ic为A、B、C相输出电流，iH。和iL。分别为A相上、下半桥臂的桥臂电流，iHb和iLb分别为B 相上、下半桥臂的桥臂电流，iH。和ik分别为C相上、下半桥臂的桥臂电流；N为中性点，K为 开关，U和R^分别为负载电感值和负载电阻值，Ud为直流侧电压。
[0054] 附图2为子模块拓扑结构图，子模块由两个带有反并联二极管的全控型器件串联 (如图2中带有反并联二极管Dl的全控型器件Tl和带有反并联二极管D2的全控型器件 T2)之后，再与一个电容