针对两级光伏发电系统在电网电压跌落时,易出现并网逆变器直流侧过电压和交流侧过电流的问题,提出一种基于混合型算法的光伏发电系统低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制策略。首先,该策略通过模型电流预测控制,使逆变器并...针对两级光伏发电系统在电网电压跌落时,易出现并网逆变器直流侧过电压和交流侧过电流的问题,提出一种基于混合型算法的光伏发电系统低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制策略。首先,该策略通过模型电流预测控制,使逆变器并网电流在对称与不对称故障情况下均可快速跟随参考指令,且输出设定的对称电流,解决交流侧过电流问题。其次,基于并网点(point of common coupling,PCC)电压的跌落程度及自适应非最大功率跟踪(non maximum power point tracking,Non-MPPT)算法,调节前级Boost变换器占空比,进而降低光伏阵列输出功率,抑制故障过程中并网逆变器交、直两侧功率失衡而导致的直流侧母线过电压,并通过引入直流电压反馈项,消除不对称故障时直流电压二次谐波分量。最后,通过Matlab/Simulink仿真系统,验证所提控制算法的正确性与有效性。展开更多
文摘模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)具有效率高、谐波小、模块化设计、易级联等优点,在高压大容量电能变换领域得到了日益广泛的应用。作为一种先进的控制策略,模型预测控制(model predictive control,MPC)通过目标函数可同时控制多个系统变量,具有建模直观、动态响应快等优点。传统MMC模型预测控制通过计算所有开关状态组合以实现最优控制目标,但随着桥臂模块数量的增多,计算量将呈几何级数增长,严重制约MPC的工程推广应用。针对N+1电平MMC,提出一种优化的模型预测控制算法,在对子模块电压、交流电流、相间环流、器件开关频率有效控制的同时,将开关状态组合计算量从C N2N降至N+1。针对子模块数高达数百的MMC,进一步提出分组排序优化模型预测控制(grouping-sorting algorithm combined OMPC,GSOMPC)策略,在降低桥臂子模块电压整体排序对硬件资源苛刻需求的同时,将开关状态组合计算量从N+1降至2X+M+3(N=M×X)。基于2.7 k V/60 k W 23电平MMC背靠背动模实验平台的实验结果证明了所提优化模型预测控制(optimized model predictive control,OMPC)及GSOMPC策略的正确性与有效性。
文摘针对两级光伏发电系统在电网电压跌落时,易出现并网逆变器直流侧过电压和交流侧过电流的问题,提出一种基于混合型算法的光伏发电系统低电压穿越(low voltage ride through,LVRT)控制策略。首先,该策略通过模型电流预测控制,使逆变器并网电流在对称与不对称故障情况下均可快速跟随参考指令,且输出设定的对称电流,解决交流侧过电流问题。其次,基于并网点(point of common coupling,PCC)电压的跌落程度及自适应非最大功率跟踪(non maximum power point tracking,Non-MPPT)算法,调节前级Boost变换器占空比,进而降低光伏阵列输出功率,抑制故障过程中并网逆变器交、直两侧功率失衡而导致的直流侧母线过电压,并通过引入直流电压反馈项,消除不对称故障时直流电压二次谐波分量。最后,通过Matlab/Simulink仿真系统,验证所提控制算法的正确性与有效性。
