王　倩,黄晶晶,朱大锐,李　宁

(西安理工大学 自动化与信息工程学院,陕西 西安 710048)



适用于大规模风电场的MMC-HVDC控制策略研究

王倩,黄晶晶,朱大锐,李宁

(西安理工大学 自动化与信息工程学院,陕西 西安 710048)

风电场柔性直流并网是大规模风力发电的关键问题之一,而模块化多电平换流器(MMC)是风电场柔性直流并网的发展趋势。本文提出一种适用于大型风电场的MMC-HVDC控制策略,通过建立MMC数学模型,将分层控制思想引入到MMC-HVDC控制中,具体划分为系统级控制、换流器控制及模块电压控制3个层次;此外,为了进一步增强系统侧MMC的动态性能,采用反馈线性化方法设计内环电流控制器,提出一种改进的分组式电容电压排序方法,以平衡直流电容电压。基于实际系统的仿真研究验证了本文提出的MMC-HVDC控制策略的正确性与可行性。

风电场柔性直流并网; 模块化多电平换流器; 反馈线性化

世界范围内的能源危机和环境污染推动了风力发电的持续发展[1-3]。柔性直流输电技术是风电并网技术的研究热点,而模块化多电平换流器(MMC)是柔性直流输电技术的发展趋势[4-6]。

目前,基于MMC结构的柔性直流输电技术(MMC-HVDC)的研究工作主要集中在控制策略、子模块均压的方法等方面。文献[7-8]在dq坐标系下建立系统数学模型,虽然取得了较好的控制效果,但dq坐标系间存在耦合问题。文献[9-10]采用比例谐振(PR)控制器完成了两相静止坐标系下的系统设计,避免了dq坐标系下的交叉解耦问题,但对电网非基频干扰的抑制能力较弱。

在MMC-HVDC系统的子模块均压控制方面,文献[11]结合调制波的变化来调节子模块充放电时间,以平衡电容电压。该方法并未考虑电容的当前状态,电容电压的平衡程度较低。文献[12]通过对子模块电容电压进行排序,结合桥臂电流的方向确定子模块的充放电状态,之后选择性地投切子模块。该方法虽然容易实现,但是开关损耗较高。

据此,本文提出一种适用于大规模风电接入的MMC-HVDC控制策略。该策略利用反馈线性化方法实现MMC系统的电流控制器设计;此外,为了进一步平衡子模块电容电压,简化控制器设计,提出一种改进的分组式电容电压排序方法,并通过仿真验证了所提控制策略的正确性。

1　MMC数学模型

图1　MMC主电路结构图Fig.1　The main circuit architecture figure of MMC

1.1MMC桥臂电压电流数学模型

定义Sik1(i=a,b,c;k=1～n)为MMC各相上桥臂各子模块开关状态,例如Sak1=1表示a相上桥臂第k个模块T1导通、T2关断,反之Sak1=0,其中n为各桥臂模块数;同理设Sik2为MMC各相下桥臂各子模块状态。根据图1可得:

(1)

式中，C为MMC各子模块电容容值,ucik1,ucik2分别为MMC的i相上、下桥臂第k个子模块电容电压幅值。进一步推导可以得到MMC换流器中各相上、下桥臂电压分别为:

(2)

根据MMC的工作原理可知,其上下桥臂电流分别由交流分量和直流分量构成,关系如下:

(3)

式中,isi1,isi2分别为各相上、下桥臂电流的交流分量,其参考方向与上下桥臂电流方向相同;iDCi为各相上下桥臂中电流的直流分量,其参考方向与直流电流方向相同。

1.2MMC交、直流侧数学模型

MMC与交流系统之间有如下关系:

(4)

MMC交流侧相电压与直流侧电压关系如下所示:

(5)

(6)

(7)

将式(4)带入(7),可得:

(8)

(9)

式中uzi=ui1+ui2-uDC,为MMC上下桥臂交流侧输出点电位差。

将式(3)带入式(9)有:

(10)

式中,uαi=ui1+ui2,Δisi=isi1-isi2。

2　大规模风电接入MMC-HVDC新型控制　策略

本文将MMC-HVDC控制系统分为系统级控制、控制换流器和模块电压控制3个层次,系统级控制主要负责与上级调度部门的通信,包括接受调度中心的控制指令、控制MMC-HVDC系统交直流侧电压及运行状态反馈等功能。应用于风电并网时,MMC-HVDC两端换流器的系统级控制目标并不相同。下面给予详细介绍。

2.1MMC-HVDC两端换流器控制策略

2.1.1风场侧和系统侧MMC的控制策略对比

MMC-HVDC两端换流器的控制目标不同,风场侧MMC的控制目标是其交流电压，而系统侧MMC的控制目标一般是直流母线电压和系统瞬时无功功率。根据风场侧MMC和系统侧MMC的控制目标不同,本文分别为其设计了控制策略。对于风场侧MMC,本文采用dq坐标系下交流电压的单闭环控制策略,应用dq坐标系的原因是在dq坐标系下三相交流电压转换为恒定值,可以用PI控制器实现无静差控制;对于系统侧MMC,本文采用直流电压/无功功率的双闭环控制策略。以下分别对不同MMC的核心控制器进行设计。

2.1.2风场侧MMC控制器设计

在风场侧MMC控制中，由于风能的间歇性及不可预测性,最大风能捕获由感应双馈风机(DFIG)自身来完成[13]。

DFIG的实时控制是以实时检测并跟踪并网处母线电压为前提。考虑到风场侧MMC必须保证输出电压的稳定性,因此,可将其等效为一个理想电压源。假设:1)idWM、iqWM、udWM、uqWM分别为交流侧电流和电压的dq分量;2)ucd、ucq分别为风场侧MMC交流输出电压的dq分量;3)ω、L0分别同步旋转角速度、线路等效电抗并忽略线路等效电阻。

(11)

将udWM及uqWM作为被控对象,可得风场侧MMC控制框图如下图2所示,采用最近电平逼近调制(NLM)策略。

2.1.3系统侧MMC换流器控制

1)基于反馈线性化的内环电流控制器

MMC-HVDC系统是一个多变量、强耦合、非线性系统。需对其进行线性化和解耦控制,近年来的研究表明,一些非线性理论可以用于该系统线性化和解耦控制。本文中应用反馈线性化思想设计MMC-HVDC系统内环电流控制器。

图2　风场侧MMC控制框图Fig.2　The control block diagram of MMC in wind farm side

由式(8)可知通过控制uβ i就可以达到控制交流侧电流isi的目的。根据图1可推导出MMC系统在dq坐标系下的数学模型:

(12)

选取状态变量x=[x1,x2]=[isd,isq],输入变量u=[u1,u2]=[uβ d,uβ q],输出变量h1[x(t)]=isd,h2[x(t)]=isq,即可以将(12)写成以下形式:

(13)

式中：

为了提高系统电流内环控制性能,采用反馈线性化控制思想,引入新的控制变量xd、xq,它们与系统输出电流isd、isq之间为线性解耦关系。isd、isq与变量xd、xq的关系可表示为:

(14)

将以上两式整合,可得:

(15)

进而可以求得换流器的输入变量u=[u1,u2]=[uβd,uβq]的值为:

(16)

根据以上的分析,电流内环为一阶惯性环节,参数λ1和λ2决定了该环节的性能。电流控制器的输出变量uβd和uβq经过坐标变换可得到abc坐标系下调制策略的参考电压,选择合适的调制策略,即可控制每相各开关管的开通和关断。

2)外环控制器设计

系统侧MMC外环的控制的首要目标是控制直流侧总电压的稳定,次要目标是可以为交流系统提供一定的无功功率支持。因此选择直流电压和无功功率作为系统侧MMC功率外环反馈量。根据瞬时无功功率理论,在同步旋转坐标系下,当d轴定向为与电网电压旋转矢量同向时,系统侧MMC吸收的有功和无功功率可表示为:

(17)

(18)

(19)

综上所述,可以得到基于反馈线性化的系统侧MMC控制系统结构如图3所示,其中Pref、udcref、fref分别为有功功率、直流电压及频率的给定值,Qref、Usref分别为交流电压和无功功率的给定值。

图3　基于反馈线性化的系统侧MMC控制系统结构图Fig.3　The system structure diagram of MMC in power system side based on the control theory of feedback linearization

2.2模块电压控制

为了使电容电压的平衡更易于实现,本文提出了一种改进的分组式电容电压排序的方法。该方法采用两级控制,第一级由多个FPGA(记为FPGA_Bi′,i′=1,…,k+1,i′为对应组数)组成,每个FPGA采集n个模块的电容电压(Ux_1，…，Ux_n,x=1，…，m),记为一组,并由该FPGA对组内采集到的各模块电容电压值进行排序,得到该组电容电压的平均值Mean(i′)和组内不平衡度Mad(i′)(该组中电容电压的最大值与平均值的差与平均值的比值)两个数据。然后将这两个数据发送给第二级FPGA(记为FPGA_A),FPGA_A对FPGA_Bi′上传的所有的平均值进行排序(电容充电则升压排序,电容放电则降压排序),然后根据设定的组内不平衡度阈值Mad_thrd与该组组内不平衡度Mad(i′)的关系确定每一组需要投切的模块数量。具体实现过程如下。

1) 假设待排序的桥臂模块数为N,分为m组,每组模块数为n,因此有N=m*n。

2) 根据电流方向对所有组的平均值Mean(i′)进行排序,如果电流方向为正则由小到大正序排列,反之则负序排列。假设该桥臂需要投入的模块数目为G,G可以表示为:G=n*k+r。则投入的组总数为k+1,这k+1个组中有k个组所有模块都投入,第k+1组投入r个模块(当r=0时,认为第k+1组投入0个),同时记录需要投入的组的组号,记为Index(i′) ,即Index(1)～Index(k)组全部投入,Index(k+1)组投入r个模块。

3) 对所有组的组内不平衡度Mad(i′)进行排序,找到最大组内不平衡度Mad_max对应的组号j。

4) 将最大组内不平衡度Mad_max和组内不平衡度阈值Mad_thrd进行比较。

如果Mad_max>Mad_thrd,且组号j不在根据组内平均值排序决定要全投入的组号Index(1)～Index(k)中,则原本由第Index(k+1)组投入r个模块改为第j组投入r个模块,第Index(k+1)组全不投。

如果Mad_max>Mad_thrd,且组号j包含在根据组内不平衡度排序决定的要全投入的组号Index(1)～Index(k)中,则原本由第Index(k+1)组投入的r个模块改为第j组投入r个模块,第Index(k+1)组全投入。

如果Mad_max≤Mad_thrd,则Index(1)～Index(k)组全部投入,Index(k+1)组投入r个模块。

5) 控制器FPGA_Bi′根据3)得到的该组需要投入的模块数以及采集得到的电流方向,对组内模块电压进行排序。如果电流为正,则按电压从小到大顺序依次投入模块,如果电流为负,则按电压从大到小顺序依次投入模块。

3　仿真验证

为验证DFIG经模块化多电平MMC柔性直流并网控制策略,在PSCAD/EMTDC中搭建49电平柔性直流输电系统接纳感应双馈型风电机组并网等值模型以仿真验证。表1中给出了仿真系统的关键参数。

表1　MMC-HVDC控制策略仿真平台

为了使仿真波形更加直观,本文中对其进行标幺化处理。仿真分析中,MMC直流电压及无功功率指令值分别为60 kV及0 Mvar。两端MMC子模块电容电压初始值设为1.25 kV。0.5 s前风场侧MMC投入并建立空载交流电压;1.1 s时定子端电压与系统电压同步闭合断路器实现风电机组经柔性直流接入交流系统。2.2 s时风速上升,柔性直流系统向交流电网输出功率增加。

图4为风场侧MMC仿真波形图。

图4　风场侧MMC仿真波形Fig.4　The simulation waveform of MMC in wind farm side

对比设定情况与图4(a)，MMC初始时刻进行不控整流对直流侧电容进行充电,0.5 s时投入控制策略升高系统直流侧电压,此时MMC系统并网电压出现短时间波动,其最大波动幅值(超调量)约为25%,系统调节时间为0.26 s,且并网电压始终能够实时跟踪系统的设定值。1.1 s时定子端电压与系统电压同步闭合断路器实现风电机组经柔性直流接入交流系统,此时MMC系统并网电压又出现短时间波动,其最大波动幅值(超调量)约为5%,系统调节时间为0.15 s,且并网电压始终能够实时跟踪系统的设定值。图4(a)仿真结果表明本文研究的DFIG的实时控制策略能很好地维持空载时和负荷投入时风场侧MMC输出交流电压的稳定。

由图4(b)可知,当0.5 sMMC空载投入时,其输出电压频率最大波动范围为±0.7 Hz,自1.1 s并网后,风场侧MMC输出电压频率波动不超过±0.3 Hz,仿真结果满足电力系统最新行业标准。由此可知本文研究的DFIG的实时控制策略能够确保风机不因系统频率波动而解列。

由图4(c)可看出，选定风场侧MMC的A相上桥臂6个子模块进行对比,在0.5 s和1.1 s系统投入和负荷投入时,子模块电压的动态波动最大为±0.07 p.u.,当系统稳定时,子模块最大电压波动不超过±0.03 p.u.,由此可知本文提出的两级式模块电容电压平衡控制方法能较好的满足MMC稳定运行的要求。

图5所示为系统侧MMC仿真模型。

图5　系统侧MMC仿真波形Fig.5　The simulation waveform of MMC in power system side

其中2.2 s时风速由0.48 p.u.升高至0.75 p.u.,风机输出功率随着风速升高而增大,并通过柔性直流系统全部输入至受端交流系统。

由图5(a)、图5(b)可知,2.2 s时随着风速的升高,系统侧MMC向交流系统输出的有功功率同比增大以跟踪风速指令,而MMC向交流系统输出的无功功率恒定为零以维持系统单位功率因数运行;相应的系统侧MMC向受端交流系统输出电流在两个工频周期内达到0.75 p.u.的稳态运行值;考虑到系统侧MMC直流电压控制略有延时,当风场侧MMC在2.2 s向直流电路输入有功功率增大时,直流极线电压略有升高,并快速恢复至±1 p.u.的稳定值,由此可知本文研究的基于反馈线性化的系统侧MMC控制策略有较好的动态控制效果。

由图5(c)可看出，选择系统侧MMC的A相上桥臂6个子模块进行对比,在功率阶跃期间其电容电压波动不超过±0.05 p.u.,考虑到柔性直流系统传输功率增大,此时电压波动范围略高于之前风机并网仿真分析中风场侧MMC的A相上桥臂电压波动。由此可知本文提出的两级式模块电容电压平衡控制方法在风场侧和系统侧均有较好的应用效果。

由图5(d)可知，系统侧MMC输出电压在阶跃过程中维持稳定。

综上,本文研究的基于反馈线性化的系统侧MMC控制策略可以较好的对系统侧各关键参数进行控制。

4　结　论

本文提出了适用于风电柔性并网的风场侧MMC控制策略,及适用于系统侧MMC换流器的反馈线性化控制策略。为了平衡子模块电容电压,提出一种两级式电容电压均衡方法。本文的研究表明:

1) 风场侧MMC和系统侧MMC的控制目标不同,因而为了使两个MMC变换器各自工作于最佳状态,需分别设计其控制策略。

2) 两级式电容电压均衡方法可以有效的降低MMC子模块电容电压均衡算法的复杂性,且对风场侧和系统侧MMC均适用。

本文的理论分析和仿真结果表明,在稳态运行及风机功率波动等不同工况下,本文给出的柔性直流输电系统均能稳定地实现风电场功率外送,为今后大规模工程应用提供了理论支撑。

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(责任编辑杨小丽)

Research on MMC-HVDC system control strategy for large-scale wind farms

WANG Qian,HUANG Jingjing,ZHU Darui,LI Ning

(School of Automation and Information Engineering, Xi’an University ofTechnology, Xi’an 710048, China)

Flexible HVDC (high-voltage direct current) is the key issues of large-scale wind farms, with the modular multilevel converter (MMC) being the development trend of flexible HVDC technology. In this paper, the mathematical model of MMC is set up and a novel MMC-HVDC system control strategy is proposed for large-scale wind farms. With hierarchical control, based on the novel strategy, the whole MMC-HVDC system control strategy is divided into system level control, inverter control and valve control module voltage control. Moreover, feedback linearization controller is introduced into the inner current ring of system side MMC control in order to enhance the dynamic performance of control strategy. The MMC converter controller structures at the system side and the wind field side are provided for the realization of the reliable access to the power grid of the large-scale wind power. Simulation results based on actual system are to verify the correctness and effectiveness of the proposed method.

flexible HVDC; modular multilevel converter; feedback linearization

10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2016.03.009

2016-03-10

国家自然科学基金资助项目(51507140,51507138);新能源电力系统国家重点实验室开放课题资助项目(LAPS1501)

王倩,女,讲师,博士,研究方向为电力系统的保护与控制策略。E-mail:wangqian77@xaut.edu.cn

TM464

A

1006-4710(2016)03-0302-07