一种柔性直流输电系统中全桥MMC换流阀冗余度优化方法与流程

本发明专利属于高压大功率电力电子技术领域，特别涉及一种柔性直流输电系统中全桥MMC换流阀冗余度优化方法。

背景技术：

传统的高压直流输电以晶闸管为换流元件，采用相控换流技术，以交流母线线电压过零点为基准，通过顺序发出的触发脉冲，形成一定顺序的硅阀的通与断，从而实现交流电与直流电的相互转换。与传统高压直流输电相比，柔性直流输电的换流器采用IGBT等可关断器件替代传统的晶闸管，因此具有很多传统直流输电所不具备的特性。特别适用于风力发电、海上孤岛供电、城市配电网的增容改造、交流系统互联、等应用领域，是改变大电网发展格局的重要战略选择。

基于MMC换流阀的柔性直流输电系统是电网建设的重点。MMC换流阀的三相主电路拓扑结构如图1所示，包含6个桥臂，每个桥臂均由N+N₀个结构相同的子模块(SM)和1个桥臂电感L串联组成，每个子模块都采用相同的拓扑结构，功率器件一般采用IGBT。此时，通过改变子模块的投入个数，就可以灵活改变输出功率及电压等级。

MMC换流阀的经济性能和供电可靠性对柔性直流输电技术的发展起着至关重要的作用。MMC换流阀中功率器件的损耗及其热应力制约着供电系统的供电可靠性；增大MMC换流阀的冗余度时，保证了供电可靠性的增大，同时也会带来更多的损耗。因此，换流阀损耗与供电可靠性相互影响，相互制约，成为柔性直流输电系统亟待解决的难题。

因此，有必要设计一种兼顾经济性能和供电可靠性的基于全桥MMC柔性直流输电系统冗余度优化方法。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种柔性直流输电系统中MMC换流阀冗余度的优化方法，这种方法提高了MMC换流阀的经济性能与供电可靠性，使柔性直流输电系统的运行更加经济、安全。

一种柔性直流输电系统中全桥MMC换流阀冗余度优化方法，该MMC换流阀由6个桥臂构成，每个桥臂均由N+N₀个子模块和1个桥臂电感串联组成，其中，N表示常用子模块个数，N₀表示冗余子模块个数；冗余度δ＝N₀/N，每个子模块都采用相同的全桥拓扑结构；本发明中MMC换流器的子模块由4个IGBT和4个反向续流二极管构成的全桥与储能电容并联而成；

所述的全桥MMC换流阀冗余度优化方法为：首先计算出全桥MMC换流阀的阀损耗率L(δ)与冗余度的关系式，然后计算出全桥MMC换流阀的可靠性R_MMC(δ)与冗余度的关系式，最后以两个关系式为目标，进行多目标优化，得到最优的冗余度值。

进一步地，所述计算全桥MMC换流阀的阀损耗率L(δ)的与冗余度的关系式包括以下步骤：

1)计算通态损耗P_con：

其中，

上式中，T为控制周期，T₀为工频周期，t表示时间；ω为交流电压的基波角频率；S为MMC换流阀额定容量，为MMC换流阀额定功率因数角，U_dc为MMC换流阀直流母线电压额定值，U_SM为MMC换流阀子模块电压额定值，i_ap(t)为t时刻MMC换流阀上桥臂的电流值，n_ap(t)为t时刻MMC换流阀上桥臂投入的子模块个数；U_CE0为IGBT的通态电压偏置，r_ce为IGBT的通态电阻；U_f0为二极管的通态电压偏置，r_f为二极管的通态电阻；P_Tcon(kT)为kT时刻IGBT的通态损耗，P_Dcon(kT)为kT时刻二极管的通态损耗；U_CE0、r_ce、U_f0、r_f可从IGBT厂家给出的说明书中获得；round()表示取整函数，N等于round(U_dc/U_SM)；

2)计算必要开关损耗P_sw1：

其中，

式中，P_IGBTon(kT)为kT时刻IGBT的开通损耗；P_IGBToff(kT)为kT时刻IGBT的关断损耗，P_Dioderec(kT)为kT时刻二极管的反向恢复损耗；a₁、b₁、c₁是IGBT开通损耗系数；a₂、b₂、c₂是IGBT关断损耗系数；a₃、b₃、c₃是二极管的反向恢复损耗系数；a₁、b₁、c₁、a₂、b₂、c₂、a₃、b₃和c₃可从IGBT生产厂家的说明书中得到；

3)计算附加开关损耗P_sw2：

其中，η为均压控制率；

4)计算冗余子模块的开关损耗P_sw3：

5)全桥MMC换流阀的阀损耗率L(δ)与冗余度的关系式为：

L(δ)＝6(P_con+P_sw1+P_sw2+P_sw3)/S×100％。

进一步地，所述全桥MMC换流阀的可靠性R_MMC(δ)与冗余度的关系式为：

其中，R_SM表示子模块可靠性。

进一步地，所述以两个关系式为目标，进行多目标优化，得到最优的冗余度值，包括以下步骤：

首先，定义目标函数F(δ)：

F(δ)＝w₁L(δ)-w₂R_MMC(δ)

w₁+w₂＝1

上式中，w₁、w₂是权系数，由用户根据稳定性要求和损耗要求取值；

然后，采用遗传算法求取最优的冗余度值，即目标函数F(δ)的最优解。

进一步地，所述采用遗传算法求取最优的冗余度值包括以下步骤：

(1)基因编码：每一条基因采用m₁位的二进制数进行编码，表示一个冗余度δ，m₁≥7；然后进行下一步；

(2)初始种群的生成：随机生成m₂个δ值作为初始种群，m₂≥50；然后进行下一步；

(3)个体评价及终止条件判断：计算出每个冗余度值δ对应的目标函数值F；判断是否满足连续m₃次遗传前后两代的最小目标函数值F之差都小于m₄，m₃≥5，0<m₄<0.01；若满足，则计算结束，此时最后一代种群中最小目标函数值F对应的δ值即为最优冗余度值；否则进行下一步；

(4)选择：选取m₅个最小的F值对应的δ值作为下一代的父辈种群，并将最大F值对应的δ值复制m₂-m₅个补充到父辈群体中；m₅<m₂；然后进行下一步；

(5)交叉：对父辈群体中的m₂个δ值进行随机两两配对；随机选择一对δ值对应的二进制数，在这对二进制数中随机选取一对二进制位互换；然后进行下一步；

(6)变异：对交叉后的父辈群体中的m₂个δ值，随机选择一个δ值；在这个δ值对应的二进制数中，再随机选择一个二进制位进行0、1翻转；然后转入步骤(3)。

进一步地，所述遗传算法中，为了使冗余度精度达到0.01，设置变量m₁为7；为加快收敛速度，设置m₂为50；为提高收敛可靠性，设置m₃为5，m₄为0.001，m₅为40。

进一步地，所述计算必要开关损耗P_sw1中，a₁、b₁、c₁是IGBT开通损耗系数，通过对IGBT生产厂家的说明书中“125℃时典型集电极电流—开通损耗”曲线采用二次曲线拟合的方式获得，a₁是拟合方法中的二次项系数，b₁是拟合方法中的一次项系数，c₁是拟合方法中的常数项系数；a₂、b₂、c₂是IGBT关断损耗系数，通过对IGBT生产厂家的说明书中“125℃时典型集电极电流—关断损耗”曲线采用二次曲线拟合的方式获得，a₂是拟合方法中的二次项系数，b₂是拟合方法中的一次项系数，c₂是拟合方法中的常数项系数；a₃、b₃、c₃是二极管的反向恢复损耗系数，通过对IGBT生产厂家的说明书中“125℃时典型通态电流—反向恢复损耗”曲线采用二次曲线拟合的方式获得，a₃是拟合方法中的二次项系数，b₃是拟合方法中的一次项系数，c₃是拟合方法中的常数项系数。

进一步地，所述a₁为684.4，b₁为3.659，c₁为0.0006558，a₂为378.2，b₂为4.025，c₂为0.00006071，a₃为644.2，b₃为3.103，c₃为-0.0007948。

进一步地，所述ω取值为100π，MMC换流阀额定容量S为500MW，为0，直流侧额定电压U_dc为±800kV，MMC换流阀子模块电压额定值U_SM为3kV，子模块可靠性R_SM为0.98；IGBT采Infineon-FZ1200R45HL3，IGBT的通态电压偏置U_CE0为1.342V、IGBT的通态电阻r_ce为0.00126Ω，二极管的通态电压偏置U_f0为1.079V，二极管的通态电阻r_f为0.001109Ω；器件参数均压控制率η取值为0.1。

有益效果：

本发明基于对MMC换流阀阀损耗率和可靠性的分析，设计了一种柔性直流输电系统中MMC换流阀冗余度的优化方法，采用线性加权和法将多目标转换为单目标函数，再采用遗传算法求取最优的冗余度，具有以下优点1)对MMC换流阀的设计具有重要的参考价值；2)提高了MMC换流阀的经济性能；3)增强了柔性直流输电系统的供电可靠性。

附图说明

图1MMC换流阀的主电路拓扑结构图。

图2导通器件与桥臂电流以及触发信号的关系图。

图3换流阀交流侧电压与桥臂电流示意图。

图4损耗率与冗余度关系图。

图5可靠系与冗余度关系图。

图6遗传算法结果图；图6(a)是目标函数值的变化过程图，图6(b)是遗传过程中每一代最优冗余度变化过程图。

图7损耗率与可靠性变化过程图；图7(a)是损耗率变化过程图，图7(b)是可靠性变化过程图。

具体实施方式

图1是MMC换流阀的主电路拓扑结构图，MMC换流阀的三相主电路拓扑结构如图1所示，包含6个桥臂，每个桥臂均由N+N₀个结构相同的子模块(SM)和1个桥臂电感L串联组成，每个子模块都采用相同的拓扑结构，由4个IGBT(T₁、T₂、T₃、T₄)和4个反向续流二极管(D₁、D₂、D₃、D₄)构成的全桥与储能电容并联而成。

图2是导通器件与桥臂电流以及触发信号的关系图，根据MMC换流阀的工作原理可知，通态损耗P_con为：

其中，

上式中，T为控制周期，T₀为工频周期，t表示时间，ω为交流电压的基波角频率，S为MMC换流阀额定容量，为MMC换流阀额定功率因数角，U_dc为MMC换流阀直流母线电压额定值，U_SM为MMC换流阀子模块电压额定值，i_ap(t)为t时刻MMC换流阀上桥臂的电流值，n_ap(t)为t时刻MMC换流阀上桥臂投入的子模块个数。U_CE0为IGBT的通态电压偏置，r_ce为IGBT的通态电阻；U_f0为二极管的通态电压偏置，r_f为二极管的通态电阻；P_Tcon(kT)为kT时刻IGBT的通态损耗，P_Dcon(kT)为kT时刻二极管的通态损耗；U_CE0、r_ce、U_f0、r_f可从IGBT厂家给出的说明书中获得；round()函数表示取整，N等于round(U_dc/U_SM)。

图3换流阀交流侧电压与桥臂电流示意图，P_sw为MMC换流阀的阀开关损耗，包括必要开关损耗P_sw1、附加开关损耗P_sw2和冗余子模块的开关损耗P_sw3，分析图3可得：

其中，

式中，P_IGBTon(kT)为kT时刻IGBT的开通损耗；P_IGBToff(kT)为kT时刻IGBT的关断损耗，P_Dioderec(kT)为kT时刻二极管的反向恢复损耗，a₁、b₁、c₁、a₂、b₂、c₂、a₃、b₃、c₃为器件参数，都可从IGBT厂家的说明书中得到。

附加开关损耗P_sw2为：

其中，η为均压控制率，取值为0.1；

冗余子模块的开关损耗P_sw3为：

因此，MMC换流阀的开关损耗为：

P_sw＝P_sw1+P_sw2+P_sw3

MMC换流阀的阀损耗率L为：

L(δ)＝6(P_con+P_sw)/S×100％

图4为损耗率与冗余度关系图。从图中可以看出，随之冗余度的增大，损耗率也相应的增大。

图5可靠系与冗余度关系图。从图中可以看出，当冗余度较低的时候，可靠性也低；随着冗余度的增大，可靠性迅速增大，但当冗余度大于0.04后，系统的可靠性变化幅度不大。MMC换流阀的可靠性R_MMC为：

其中，R_SM为子模块可靠性。

采用线性加权和法将多目标转换为单目标函数，定义目标函数F为：

F(δ)＝w₁L(δ)-w₂R_MMC(δ)

w₁+w₂＝1

上式中，w₁、w₂是权系数，由用户根据稳定性要求和损耗要求取值；

采用遗传算法求取最优的冗余度：

(1)基因编码：每一条基因采用7位的二进制数进行编码，表示一个冗余度δ，然后进行下一步；

(2)初始种群的生成：随机生成50个δ值作为初始种群；然后进行下一步；

(3)个体评价及终止条件判断：计算出每个冗余度值δ对应的目标函数值F；判断是否满足连续5次遗传前后两代的最小目标函数值F之差都小于0.001；若满足，则计算结束，此时最后一代种群中最小目标函数值F对应的δ值即为最优冗余度值；否则进行下一步；

(4)选择：选取40个最小的F值对应的δ值作为下一代的父辈种群，并将最大F值对应的δ值复制10个补充到父辈群体中；然后进行下一步；

(5)交叉：对父辈群体中的50个δ值进行随机两两配对；随机选择一对δ值对应的二进制数，在这对二进制数中随机选取一对二进制位互换；然后进行下一步；

(6)变异：对交叉后的父辈群体中中的50个δ值，随机选择一个δ值；在这个δ值对应的二进制数中，再随机选择一个二进制位进行0、1翻转；然后转入步骤(3)。

图6是遗传算法结果图，图6(a)是目标函数值的变化过程图，图6(b)是遗传过程中每一代最优冗余度变化过程图。采用线性加权和法将多目标转换为单目标函数，并采用遗传算法对MMC换流阀的阀损耗率和供电可靠性进行优化，得到最优冗余度。遗传算法中，直流母线电压U_dc为±800kV，额定容量S为500MW，为0，子模块电容C为20mF,子模块电容平均电压U_c为3kV，子模块可靠性R_SM为0.98，IGBT采用Infineon-FZ1200R45HL3。从从图中可以看出，经过约25代进化，算法开始收敛，此时对应的冗余度为0.055。

图7是阀损耗与可靠性变化过程图，图7(a)是损耗率变化过程图，图7(b)是可靠性变化过程图。可以得出算法收敛时的MMC换流阀损耗率为1.0616％，供电可靠性为0.9996，满足工程要求，证明本发明提出的优化方法的有效性。