【摘要】：模塊化多電平換流器(modular multilevel converter,MMC)具有效率高、諧波小、模塊化設(shè)計(jì)、易級(jí)聯(lián)等優(yōu)點(diǎn),在高壓大容量電能變換領(lǐng)域得到了日益廣泛的應(yīng)用。作為一種先進(jìn)的控制策略,模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control,MPC)通過目標(biāo)函數(shù)可同時(shí)控制多個(gè)系統(tǒng)變量,具有建模直觀、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)。傳統(tǒng)MMC模型預(yù)測(cè)控制通過計(jì)算所有開關(guān)狀態(tài)組合以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制目標(biāo),但隨著橋臂模塊數(shù)量的增多,計(jì)算量將呈幾何級(jí)數(shù)增長,嚴(yán)重制約MPC的工程推廣應(yīng)用。針對(duì)N+1電平MMC,提出一種優(yōu)化的模型預(yù)測(cè)控制算法,在對(duì)子模塊電壓、交流電流、相間環(huán)流、器件開關(guān)頻率有效控制的同時(shí),將開關(guān)狀態(tài)組合計(jì)算量從C N2N降至N+1。針對(duì)子模塊數(shù)高達(dá)數(shù)百的MMC,進(jìn)一步提出分組排序優(yōu)化模型預(yù)測(cè)控制(grouping-sorting algorithm combined OMPC,GSOMPC)策略,在降低橋臂子模塊電壓整體排序?qū)τ布Y源苛刻需求的同時(shí),將開關(guān)狀態(tài)組合計(jì)算量從N+1降至2X+M+3(N=M×X)�；�2.7 k V/60 k W 23電平MMC背靠背動(dòng)模實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提優(yōu)化模型預(yù)測(cè)控制(optimized model predictive control,OMPC)及GSOMPC策略的正確性與有效性。
[Abstract]:Modular multilevel converter (modular multilevel converter,MMC) has many advantages, such as high efficiency, low harmonic, modular design and easy cascade. It has been widely used in the field of high-voltage and high-capacity power conversion. As an advanced control strategy, Model Predictive Control (model predictive control,MPC) can control multiple system variables simultaneously by objective function, which has the advantages of intuitive modeling and fast dynamic response. The traditional MMC model predictive control achieves the optimal control objective by calculating all the switch state combinations. However, with the increase of the number of bridge arm modules, the computational complexity will increase in geometric series, which seriously restricts the engineering application of MPC. An optimized model predictive control algorithm is proposed for N 1 level MMC,. When the voltage, AC current, interphase circulation and switching frequency of the device are effectively controlled, the switching state combination computation is reduced from C N 2N to N 1. For MMC, with hundreds of sub-modules, a grouping scheduling Optimization Model Predictive Control (grouping-sorting algorithm combined OMPC,GSOMPC) strategy is further proposed, which reduces the harsh requirement of hardware resources for the whole voltage ordering of the submodules. The switching state combination computation is reduced from N 1 to 2X M 3 (NM 脳 X). The experimental results based on 2.7 kV / 60kW 23 level MMC back-to-back dynamic simulation platform prove the correctness and effectiveness of the proposed optimal model predictive control (optimized model predictive control,OMPC) and the GSOMPC strategy.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家863高技術(shù)基金項(xiàng)目(2012AA050206)~~
【分類號(hào)】：TM46

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本文編號(hào)：2232493