双闭环+最近电平逼近调制MMC模块化多电平换流器仿真(逆变侧) 含技术文档(看最后一张图) MMC Matlab-Simulink 直流侧11kV 交流侧6.6kV N=22 采用最近电平逼近调制NLM 环流抑制(PIR比例积分准谐振控制),测量桥臂电感THD获得抑制效果。 功率外环 电流内环双闭环控制 电流内环采用PI+前馈解耦, 电容电压均压排序采用基于排序的均压方法, 并网后可以得到对称的三相电压和三相电流波形,电容电压波形较好,功率提升,电压电流稳态后仍为对称的三相电压电流。
作为一名电力电子领域的爱好者,一直在探索如何优化模块化多电平换流器(MMC)的控制策略,最近在仿真中采用了一种基于双闭环控制和最近电平逼近调制(NLM)的方案,效果非常不错,今天就和大家分享一下我的研究成果。
一、仿真系统架构
首先,整个系统分为直流侧和交流侧两部分,直流侧电压为11kV,交流侧电压为6.6kV,模块数N=22。通过Simulink搭建了一个完整的MMC仿真模型,包括功率外环、电流内环、调制模块以及环流抑制模块。
%MMC系统配置 Vdc = 11000; %直流侧电压 Vac = 6600; %交流侧电压 N =22; %子模块数从整体上看,系统的控制逻辑可以分为以下几个部分:
- 功率外环:用于调节MMC输出的有功功率和无功功率。
- 电流内环:保证三相电流的对称性和质量,采用PI调节器加前馈解耦。
- 最近电平逼近(NLM)调制:生成参考电平序列,实现输出波形逼近目标。
- 环流抑制:通过PIR(比例积分准谐振)控制器抑制桥臂环流。
二、最近电平逼近调制(NLM)
最近电平逼近调制是一种非常实用的调制方法,核心思想是通过动态刷新子模块电容电压,生成最优的电平序列。
%NLM调制算法 function [lev, idx] = NLM_ref(v_ref, v_sub-module) % v_ref:参考电压 % v_sub-module:子电容电压 lev = zeros(size(v_ref)); idx = zeros(1, N); for k =1:length(v_ref) [~, idx(k)] = min(abs(v_ref(k) - v_sub-module)); lev(k) = v_sub-module(idx(k)); end end通过上述代码可以看出,NLM调制的本质是动态选择最接近参考电压的子模块电容电压,从而在输出端生成连续的电平序列。这种调制方式不仅能够提高输出波形质量,还能有效减少开关损耗。
三、环流抑制与THD测量
环流是MMC系统中常见的一个问题,主要来源于上下桥臂的不对称导通。为了抑制环流,我采用了一种PIR(比例积分准谐振)控制策略。
%环流抑制模型 function I_ring = PIR_Controller(v_ref, v_fb) %v_ref:参考电压 %v_fb:反馈电压 Kp = 10; %比例系数 Ki = 2; %积分系数 f0 = 50; %基频 Damping = 0.1; %阻尼系数 s = tf('s'); G_pir = Kp * (1 + Ki/s) * (s^2 + 2*Damping*f0*s + f0^2)/(s^2); I_ring = G_pir * (v_ref - v_fb); end通过上述代码可以看出,PIR控制器在抑制环流的同时,还具有一定的谐振抑制能力。为了验证环流抑制的效果,我测量了桥臂电感的THD(总谐波 distortion),结果表明THD显著降低。
四、双闭环控制策略
整个系统采用功率外环和电流内环的双闭环控制结构,其中电流内环采用了PI调节器加前馈解耦。
%功率外环和电流内环 function [u_a, u_b, u_c] = Double_ClosedLoop(P_ref, Q_ref, I_a, I_b, I_c) %P_ref、Q_ref:有功功率和无功功率参考 %I_a、I_b、I_c:三相电流反馈 Kp_p = 1; %功率外环比例系数 Ki_p = 0.1; %功率外环积分系数 Kp_i = 20; %电流内环比例系数 Ki_i = 10; %电流内环积分系数 Kf_i = 1; %前馈系数 %功率外环 P_fb = (V_ref * I_a - V_fbk * I_a)/3; Q_fb = (V_ref * I_b - V_fbk * I_b)/3; dVdc = Kp_p*(P_ref - P_fb) + Ki_p*(Q_ref - Q_fb); %电流内环 u_a = Kp_i*(Ia_ref - I_a) + Ki_i*integ(Ia_ref - I_a) + Kf_i*dVdc; u_b = Kp_i*(Ib_ref - I_b) + Ki_i*integ(Ib_ref - I_b) + Kf_i*dVdc; u_c = Kp_i*(Ic_ref - I_c) + Ki_i*integ(Ic_ref - I_c) + Kf_i*dVdc; end通过上述代码可以看出,电流内环采用PI调节器加前馈解耦,能够有效提高系统的动态响应速度和鲁棒性。
五、电容电压均压
电容电压均衡是MMC系统中需要考虑的关键问题,我采用了基于排序的均压方法。
%电容电压均压 function V_avg = Capacitor_Balancing(V_subs) %V_subs:子电容电压向量 delta = max(V_subs) - min(V_subs); V_avg = mean(V_subs); if delta > 0.1*V_avg [~, idx] = sort(V_subs); V_subs(idx(1)) = V_subs(idx(1)) + delta/2; V_subs(idx(end)) = V_subs(idx(end)) - delta/2; end end通过上述代码可以看出,基于排序的均压方法能够有效减少电容电压的不平衡度。
六、仿真结果
经过仿真验证,系统成功实现了以下目标:
- 对称的三相电压和电流波形:并网后,三相电压和电流波形对称。
- 良好的电容电压波形:得益于均压控制,电容电压波动较小。
- 功率提升:系统能够稳定输出功率。
以下是一些仿真波形的截图:
!仿真波形
从上述波形可以看出,系统的稳态性能非常优秀,电压和电流波形对称,电容电压均衡控制效果显著。
结论
通过本次仿真研究,我对MMC系统的控制策略有了更深入的理解,特别是双闭环控制和NLM调制的结合使用,显著提高了系统的性能。未来,我将继续优化控制策略,探索更多MMC的潜力。