| 题名 | MMC-MTDC系统建模与故障诊断技术研究 |
| 作者 | 王恒 |
| 答辩日期 | 2019 |
| 导师 | 张明光 |
| 关键词 | MMC-MTDC 鸡尾酒排序 高效建模 智能故障诊断器 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 英文摘要 | 基于模块化多电平换流器的多端直流输电(MMC-MTDC)是最近十多年发展起来的新型输电技术,将会在实现大电网互联、城市供电、新能源并网和岛屿送电等输送电场景中发挥巨大的作用。MMC-MTDC系统的建模仿真、故障诊断、稳定运行是当下研究的热点问题。为了使整流侧输出的直流电压波动更小、谐波含量更少,本文提出了基于二倍频注入的环流抑制控制策略(DFI-CCSC)和基于鸡尾酒排序的子模块电压均衡控制策略,通过仿真验证,这两种控制策略均能较大程度地改善子模块电容电压的波动率,使得输出的直流电压更加稳定。针对基于子模块层叠的传统详细仿真模型结构复杂、仿真效率低、不便于进行高电平仿真等问题,本文通过对半桥型子模块进行戴维南等效,利用数值积分算法构建了基于半桥臂子模块等效的高效仿真模型。仿真表明,本文搭建的±200kV四端21电平MMC-MTDC系统的高效仿真模型与传统的详细仿真模型相比,在保证仿真精度的前提下能够显著提高仿真效率,并且可以对换流站内部子模块发生故障时的状态进行模拟分析。本文通过搭建的±500kV四端401电平MMC-MTDC系统高效仿真模型,对交直流侧故障特性进行分析,构造了智能故障检测和诊断器(IFDD),来诊断MMC-MTDC系统故障类型和故障位置。在IFDD中,为了能够准确判断故障状态和直流故障类型,本文提出采用直流侧电抗器的电压作为双极短路、单极接地短路故障状态的判据来实现故障检测和故障选极。为了对直流线路的故障信号进行提取,本文提出在对原始故障电流信号加入高斯白噪声的经验模态分解(EMD)方法对故障电流信号进行分解,通过Hilbert变换来获取故障信号的时频特性,利用固有频率对故障距离进行预测。针对提取的一次固有频率分量鲁棒性较差的问题,本文提出了基于固有频率均值与基于核函数的最小二乘-支持向量回归(LSSVR)模型进行结合的方法进行故障定位。首先,通过对固有频率的一次、二次、三次分量进行均匀求值来获取故障的初始预测距离,然后,对产生的一组历史数据用LSSVR模型进行训练,最终获得较为精确可靠的预测距离。本文提出的方法对MMC-MTDC系统的子模块电容电压的平衡、高效仿真以及故障诊断与定位等有积极意义。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 94 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/95139]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王恒. MMC-MTDC系统建模与故障诊断技术研究[D]. 2019. |
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