【摘 要】
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模块化多电平换流器（Modular Multilevel Converter,MMC）因其输出波形质量好、扩展性好、效率高、开关特性好等优势,广泛地应用于柔性直流输电、新能源并网等领域。随着MMC桥臂级联子模块个数的增多,且受机械应力、化学应力等的影响,子模块很容易发生故障,如不及时检测并切除,对系统造成的危害巨大。本文以模块化多电平换流器为研究对象,围绕子模块的开路故障对故障特性分析、故障诊断与
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模块化多电平换流器（Modular Multilevel Converter,MMC）因其输出波形质量好、扩展性好、效率高、开关特性好等优势,广泛地应用于柔性直流输电、新能源并网等领域。随着MMC桥臂级联子模块个数的增多,且受机械应力、化学应力等的影响,子模块很容易发生故障,如不及时检测并切除,对系统造成的危害巨大。本文以模块化多电平换流器为研究对象,围绕子模块的开路故障对故障特性分析、故障诊断与定位以及故障容错控制进行分析和研究。文中分析了MMC拓扑结构、数学模型以及子模块工作原理,介绍了MMC基本控制策略、调制策略以及环流产生机理,并对子模块开路故障特性进行了分析,为进行子模块的故障诊断与定位以及故障容错控制的研究提供理论基础。提出一种基于桥臂电流的新型模糊滑模观测器的故障诊断方法,该算法将传统滑模观测器中的开关函数替换成指数函数,并采用模糊控制算法动态调节滑模增益,可以削弱由高频开关信号带来的系统抖振问题,提高故障桥臂诊断的准确性。提出一种基于小波变换的鉴别子模块故障元器件的方法,根据开路时MMC桥臂电流是否出现断续,将开路故障分为两种类型,通过对子模块电容电压进行小波变换,提取其小波变换的能量熵,根据小波能量熵值变化率的大小确定具体开路元器件的位置。利用BP神经网络把子模块故障定位问题转化为分类识别问题,通过对桥臂子模块进行编码,将经小波包分解后的子模块电容电压小波包节点能量输入到神经网络进行训练,并利用遗传算法优化BP神经网络,使故障定位更加准确。采用基于桥臂能量预测的子模块故障容错控制策略保证子模块故障切除后的系统稳定运行。该措施通过预测桥臂中子模块所存储的能量来实时计算各桥臂子模块电容电压的参考值,以确定子模块的投切,从而抑制子模块故障切除后MMC系统中出现的环流及谐波。文章基于MATLAB/simulink仿真平台,对所提出的故障诊断、故障定位以及故障容错控制方法进行了验证,结果表明文章所提方法的可行性和有效性。
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