發(fā)布時間：2023-05-13 13:52

　　基于模塊化多電平換流站(Modular Multilevel Converter,MMC)的多端柔性直流輸電系統(tǒng)(Multi-Terminal Flexible DC Transmission System,MTDC)由于具有可擴展性好、控制靈活、傳輸效率高、諧波含量低等優(yōu)勢,近年來開始在國內外輸電工程領域得到應用。但現(xiàn)階段該領域的研究主要集中在站內子模塊和交/直流線路故障的機理分析和對應的控制策略,對MMC-MTDC系統(tǒng)運行狀態(tài)評判的相關研究還處在起步階段,缺乏對MMC-MTDC輸電系統(tǒng)在不同運行狀態(tài)下相應特征的有效提取、歸納及分析,且根據(jù)其運行狀態(tài)進一步實現(xiàn)對交流暫態(tài)故障的反演與辨識,所以亟需一種準確的狀態(tài)評判方法為研究MMC-MTDC系統(tǒng)運行狀態(tài)變化提供判斷依據(jù)。本文首先概述了 MMC的拓撲結構、工作原理和運行特性,建立了 MMC換流站交、直流側動態(tài)數(shù)學模型;分析了不同運行工況、控制策略和交流側暫態(tài)故障對MMC-MTDC系統(tǒng)的影響;基于OPT-5600搭建了五端MMC-MTDC系統(tǒng)模型,為后續(xù)研究做理論支撐。然后,通過對不同運行狀態(tài)時MMC換流站橋臂電壓信號進行仿真,并在時域上截...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 MMC-MTDC系統(tǒng)狀態(tài)特征提取研究現(xiàn)狀
        1.2.2 MMC-MTDC系統(tǒng)狀態(tài)評判研究現(xiàn)狀
        1.2.3 MMC-MTDC系統(tǒng)故障識別研究現(xiàn)狀
    1.3 本課題的主要研究內容
第2章 不同運行狀態(tài)對MMC換流站的影響分析
    2.1 MMC的工作原理及數(shù)學模型
        2.1.1 MMC的工作原理
        2.1.2 MMC的數(shù)學模型
    2.2 影響MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運行的因素
        2.2.1 不同運行工況對MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的影響
        2.2.2 MMC控制方式對MMC-MTDC輸電系統(tǒng)運行的影響
        2.2.3 交流側故障對MMC-MTDC輸電系統(tǒng)的影響
    2.3 仿真模型的搭建及參數(shù)的設定
    2.4 本章小結
第3章 MMC換流站暫態(tài)信號的特征提取
    3.1 換流站暫態(tài)信號采樣區(qū)間選擇
    3.2 基于最優(yōu)群體分解的暫態(tài)信號頻段分析方法
        3.2.1 群體分解算法(SWD)的定義
        3.2.2 鯨魚優(yōu)化算法的理論
        3.2.3 優(yōu)化標準
        3.2.4 暫態(tài)信號頻段分析框架
    3.3 基于暫態(tài)信號頻段分析的能量熵統(tǒng)計
        3.3.1 能量熵的定義
        3.3.2 OSWD能量熵特征相量的計算
    3.4 仿真分析
        3.4.1 暫態(tài)信號分解方法效果分析
        3.4.2 暫態(tài)特征提取分析
    3.5 本章小結
第4章 基于暫態(tài)特征提取的MMC-MTDC系統(tǒng)運行狀態(tài)評判
    4.1 基于MMC-MTDC系統(tǒng)運行狀態(tài)的指標集構建
    4.2 改進層次分析法-反非廣延熵權分析評判法
        4.2.1 改進層次分析法的基本原理
        4.2.2 反非廣延熵權法的基本原理
        4.2.3 反非廣延熵統(tǒng)計特性
        4.2.4 系統(tǒng)狀態(tài)評判方法的構造
        4.2.5 仿真驗證
    4.3 MMC-MTDC系統(tǒng)交流側故障辨識方法
        4.3.1 交流故障時換流站內信號時頻分析
        4.3.2 基于交流故障反演辨識方法
        4.3.3 基于多分類器的交流故障辨識方法構造
        4.3.4 仿真驗證
    4.4 本章小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝



本文編號：3815948