✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、引言
高压直流(HVDC)输电技术凭借其在长距离大容量输电、异步电网互联、海上风电并网等方面的独特优势,在现代电力系统中占据着愈发重要的地位。模块化多电平换流器(MMC)和电压源换流器(VSC)作为 HVDC 系统的核心技术,为 HVDC 系统带来了更高的性能和更广泛的应用前景。本文将深入探讨基于 MMC 技术和 VSC 的 HVDC 模型,涵盖其拓扑结构、工作原理、数学建模及控制策略等内容。
二、MMC 和 VSC 技术概述
2.1 MMC 技术特点与优势
MMC 是一种新型的多电平换流器拓扑结构,其基本单元由多个子模块(SM)串联而成。MMC 的主要优势在于能够输出近乎正弦的电压波形,谐波含量低,大大降低了对滤波设备的要求;同时,模块化设计使得系统具有良好的扩展性和冗余性,便于维护和升级;并且在故障处理方面,通过对子模块的灵活控制,可以快速隔离故障,提高系统的可靠性 。
2.2 VSC 技术特点与优势
VSC 采用全控型电力电子器件,能够实现四象限运行,可独立控制有功功率和无功功率。相比于传统的电流源换流器,VSC 不需要交流系统提供换相电压,具有更快的动态响应速度和更好的可控性,能够为交流系统提供无功支持,增强系统的电压稳定性,特别适用于弱交流系统或无源网络的供电场景 。
三、基于 MMC 和 VSC 的 HVDC 拓扑结构
3.1 单极 HVDC 拓扑
基于 MMC 和 VSC 的单极 HVDC 拓扑结构相对简单,主要由一个换流站(采用 MMC 或 VSC)、直流输电线路、接地极系统以及交流侧配套设备组成。换流站将交流电能转换为直流电能后,通过直流线路传输至受端,受端换流站再将直流电能转换回交流电能接入交流电网。单极系统通常采用大地或海水作为回流路径,但存在接地极腐蚀等问题 。
3.2 双极 HVDC 拓扑
双极 HVDC 拓扑是目前应用较为广泛的结构,它由两个对称的单极系统组成,包括两个换流站、两条直流输电线路和中性线。正常运行时,两条线路可独立传输功率,当其中一极发生故障时,另一极可通过大地或中性线继续运行,维持部分功率传输,大大提高了系统的可靠性和灵活性 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 陈海荣,徐政.基于同步坐标变换的VSC—HVDC暂态模型及其控制器[J].电工技术学报, 2007, 22(2):6.DOI:10.3321/j.issn:1000-6753.2007.02.021.
[2] 韦延方,卫志农,孙国强,等.一种新型的高压直流输电技术——MMC-HVDC[J].电力自动化设备, 2012, 32(7):9.DOI:10.3969/j.issn.1006-6047.2012.07.001.
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类