中图分类号: TM73
, , , , ,
2. 华北电力大学电力工程系，河北 保定 071003
王骆（1998），女，硕士，工程师，从事电力系统规划设计相关工作（E-mail：cquwangluo@163.com）; |
张倩茅（1984），女，硕士，工程师，从事电力系统规划设计相关工作。
截至2024年9月底，全国可再生能源装机容量达17.3亿kW，同比增长25%，约占全国总装机容量的54.7%[1-5]。当前我国用电负荷中心多集中于东部沿海地区，而超过80%的新能源资源分布在西部和北部地区，导致用电需求和能源供给在空间上呈逆向分布。受限于新能源就地消纳能力弱的特点，弃风、弃光现象[6-7]频发。基于模块化多电平换流器的多端柔性直流 （modular multilevel converter based multi-terminal direct current, MMC-MTDC）输电技术凭借其灵活的运行特性，能够实现多点并网与协调，对新能源送出及消纳具有极强适应力，尤其在构建大容量新能源送出方面具有独特优势[8-14]。已有研究表明，新能源接入的MMC-MTDC系统中交直流侧存在强耦合作用。当受端交流系统发生故障时，新能源注入电网的功率无法在短时间内得到有效控制，导致系统产生大量盈余功率，直流电压快速上升，使换流站存在过压、过流风险，威胁电网安全稳定运行[15-16]。
目前工程中通常采用耗能装置应对盈余功率问题，具体可分为交流耗能装置和直流耗能装置[17-19]。其中，交流耗能装置布置于送受端系统交流侧，检测到盈余故障时进行分组投切来实现出力的有效消纳[20]。直流耗能装置布置于换流站直流侧出口，根据拓扑类型可分为集中式、分布式和级联式[21-22]。集中式拓扑最为简单，但动态特性差且谐波问题明显；分布式和级联式拓扑能提高功率消纳精度，但存在造价高昂等经济性问题[23-25]。基于耗能装置的消纳方案将故障过程中的盈余能量以热能的形式耗散，不仅存在一定的能量浪费，无法实现能量的最大化利用，同时，还需要配套水冷系统等设备，也将导致建设维护成本和占地面积进一步增加，经济性较差[26-27]。
实际上，MMC本身具备一定的能量储存裕度，利用其主动地对盈余功率进行回收、存储和释放，能够减少耗能装置的投入，从而有效避免能量浪费[28]。但受限于传统dq坐标系下直流电压控制和半桥子模块（half bridge sub-module, HBSM）电容电压的耦合作用，MMC作为储能元件的能力并未得到有效开发。针对该问题，文献[29]引入直流调制比，实现MMC的三维度解耦控制，使换流站具备独立的能量控制能力。文献[30]进一步提出四自由度的MMC控制模型，为构建新型电力系统提供有力支撑。文献[31]提出一种用于新能源双端MMC直流输电系统的主动能量控制方案，并通过定时控制算法有效延长剩余功率的吸收时间。文献[32]研究了基于预设曲线的能量回收方案及直流耗能装置协调控制策略，可有效消纳双端MMC系统的盈余能量。文献[33]基于Udc-E和Uac-E预设曲线（Udc、Uac分别为换流站端直流电压、交流侧交流电压，E为换流站能量），得到适用于海上风电MTDC系统的协调控制策略，但该策略仅涉及新能源端MMC能量控制，未充分利用换流站的盈余能量消纳能力。
综上可见，文献[31-33]的能量控制盈余消纳方案主要面向双端系统，针对MMC-MTDC系统控制方案的研究较少且缺乏多站极之间的有效协调机制，导致系统能量裕度未得到充分利用。此外，当系统扩展为多端结构后，在典型协调控制框架下，不同类型控制模式的站极交流侧故障时具有不同的消纳特性，需要考虑各站极之间的能量控制配合。
针对上述问题，文中以新能源MMC-MTDC外送系统为研究对象。首先，介绍系统结构和控制模式，给出模型的主要参数，并研究MMC-MTDC在系统能量控制中实现盈余功率消纳的可行性。其次，根据三维度解耦控制原理，对各类换流站进行能量控制设计。为进一步实现多站极能量控制有效协同及最大化利用系统能量裕度，文中基于主从控制思想，提出一种多站极交互的盈余消纳协调控制策略，将所有站极纳入协调控制范围，以应对受端交流故障带来的盈余功率问题，并制定时序控制方案和设计指标。最后，基于PSCAD/EMTDC仿真平台验证所提控制策略的可行性和有效性。
1 MMC-MTDC主动能量控制能力分析 1.1 新能源MMC-MTDC外送系统结构文中所采用的MMC-MTDC外送系统结构如图1所示。系统主要仿真参数和直流线路参数如表1和表2所示。所有MMC均采用HBSM拓扑，其中MMC1、MMC3为新能源送端站极，MMC2、MMC4为新能源受端站极，直流系统采用并联结构。
|
图 1 四端MMC-MTDC仿真系统 Fig. 1 Four-terminal MMC-MTDC simulation system |
|
表 1 仿真模型主要参数 Table 1 Main parameters of the simulation model |
|
|
表 2 直流线路参数 Table 2 DC line parameters |
在MMC-MTDC站极协调控制方面，MMC1与MMC3采用定U/f站控制，其余站极工作于主从控制模式。MMC2为定直流电压主站，MMC4为定有功功率从站。各控制模式框图如图2所示，其中us、ul分别为并网点、换流站出口交流电压；P、Q分别为并网点流入换流站有功和无功功率；is为各换流站交流侧电流；ω为额定角频率；PI为比例积分控制器；L=Ls+Larm/2，Ls为交流侧等效电感，Larm为桥臂电感。下标ref表示参考值，dq表示dq轴分量，abc表示三相。
|
图 2 MMC-MTDC站极控制模型 Fig. 2 MMC-MTDC station pole control modeling |
HBSM电容的存在使得MMC换流站具备一定的能量储存裕度，当盈余功率故障发生时，可将MMC换流站作为临时的储能设备，对盈余功率进行消纳，并在故障结束后进行盈余功率的释放。相较于耗能装置，基于MMC换流站的盈余能量控制方案能够在一定程度上减少盈余功率的浪费和耗能设备的投资，具有广泛的应用前景和经济价值。
考虑单个MMC换流站的储能能力，额定情况下电容储能EMMC0为：
| $ {E}_{\text{MMC}0}=\frac{1}{2}{C}_{0}U_{C0}^{2}6N $ | (1) |
式中：C0为HBSM电容；UC0为HBSM电容额定电压；N为单桥臂HBSM个数。
MMC的储能裕度ΔEMMC可表示为：
| $ \begin{split} &\Delta {E}_{\text{MMC}}=\frac{1}{2}{C}_{0}(U_{C\text{max}}^{2}-U_{C\text{0}}^{2})6N=\left(\frac{U_{C\text{max}}^{2}}{U_{C\text{0}}^{2}}-1\right){E}_{\text{MMC}0}\\&\\[-5pt] \end{split} $ | (2) |
式中：UCmax为HBSM电容电压的最大允许值。
参考文献[31]给出的电容电压选型标准，在考虑过电压保护阈值的基础上，设置UCmax=1.5UC0。式（2）可进一步表示为：
| $ \Delta {E}_{\text{MMC}}=\left(\frac{U_{C\text{max}}^{2}}{U_{C\text{0}}^{2}}-1\right) {E}_{\text{MMC}0}=1.25{E}_{\text{MMC}0} $ | (3) |
则盈余功率下单个MMC的能量吸收可持续时间，即故障盈余功率下站极可消纳的工作时间
| $ \Delta {t}_{\text{MMC}}=\frac{\Delta {E}_{\text{MMC}}}{{P}_{\text{sur}}}=\frac{1.25{E}_{\text{MMC0}}}{{P}_{\text{sur}}} $ | (4) |
式中：Psur为直流电网的故障盈余功率。
以故障前换流站传输功率为基准值，文献[32]给出了MMC-HVDC系统在受端各类金属性交流故障下的盈余功率解析表达式（标幺值）：
| $ {P}_{\text{sur}}=\left\{\begin{gathered} 0.2-0.4\cos (2\omega t)\quad {{f}}^{(1)}故障\\ 0.4+0.6\cos (2\omega t)\quad {{f}}^{(2)}故障\\ 0.6+0.4\cos (2\omega t)\quad {{f}}^{(1,1)}故障\\ 1\quad {{f}}^{(3)}故障\\ \end{gathered} \right.$ | (5) |
式中：f (1)为单相故障；f (2) 为两相故障；f (1,1) 为两相接地故障；f (3) 为三相故障。
可以看出，三相故障是最严重的盈余功率故障类型。当发生金属性短路接地时，换流站将完全丧失功率传输能力，产生的盈余功率等于故障前流入换流站的额定功率。因此，文中主要针对三相故障展开研究，进一步考虑系统在交流故障时的过流限制。定义过流倍数为
| $ {P}_{\text{sur}}=(1-k\lambda ){P}_{\text{s}0} $ | (6) |
MMC-MTDC系统包含多个MMC，结合式（4）、式（6），在综合考虑受端换流站故障程度和其所承担的功率分配数量后，可将MMC-MTDC系统盈余功率吸收的可持续时间定义为能量控制时间阈值，表达式为：
| $ \Delta {t}_{\text{MMCN}}=\frac{{N}_{\text{MMC}}\Delta {E}_{\text{MMC}}}{{P}_{\text{sur}}}=\frac{1.25{N}_{\text{MMC}}{E}_{\text{MMC0}}}{{P}_{\text{s}0}(1-k\lambda )} $ | (7) |
式中：ΔtMMCN为能量控制时间阈值；NMMC为MMC-MTDC系统换流站个数。
以图1所示四端MMC-MTDC系统的MMC2发生三相故障为例，故障前MMC2的交换功率为500 MW，代入式（7），可得其能量控制时间阈值同NMMC、k之间关系，如图3所示。
|
图 3 能量控制时间阈值影响分析 Fig. 3 Analysis of energy control time threshold impact |
由图3可知，单个MMC在最严重盈余功率情况下，MMC的能量控制时间阈值仅为56.35 ms，而四端MMC-MTDC系统为225.4 ms，大于新能源机组的切机动作时间160 ms[33]。考虑盈余功率类型，若为短时间盈余功率问题，能量控制能够单独实现故障穿越；而对于长时间或者永久性故障，能量控制虽无法完全消纳全部盈余功率，也能够为新能源机组的保护动作争取到足够的时间裕度，从而配合新能源机组切机完成盈余故障穿越。因此，MMC-MTDC的主动能量控制方案具备很好的可行性和适用性。
1.3 MMC能量控制的可实现性分析在满足物理设备应力约束的前提下，MMC能量控制还需要考虑实际工程中换流阀等器件的现有设计条件。MMC电容电压选型须综合考虑实际系统电压等级及现有绝缘栅双极型晶体管（insulated gate bipolar transistor, IGBT）技术参数，而IGBT的硬件条件可通过制约HBSM电容选型，进一步影响HBSM能量控制。当前4.5 kV/3 kA等级的IGBT技术已相对成熟。为保证故障下换流阀能够可靠闭锁，通常将其最大可靠闭锁电流设为额定值的2倍[34]。文中MMC研究模型均在此标准下进行器件选型，因此在实际工程上具备一定的可实现性。
同时，世界首套6.5 kV/3 kA的IGBT柔性直流换流阀也已成功研制。可以预见，未来更高参数IGBT、更大容量柔直换流阀器件的实现必将削弱硬件设备对MMC子模块电容选型的限制[35]，为MMC能量控制策略的实施提供更有利的技术支撑。
2 MMC-MTDC能量控制模型设计 2.1 MMC三维度控制模型MMC三维度控制模型如图4所示，其中md、mq分别为d、q轴参考电压的调制比；Idc、Idcref分别为换流站直流电流实际值和参考值；upj（j=a,b,c）为上桥臂参考电压；unj为下桥臂参考电压；mj、m2j分别为交流调制比和环流抑制调制比；UCavg为HBSM平均电容电压；Mdc为直流调制比；Round为取整函数。在图2中的常规二维度控制下，换流站上、下桥臂的参考电压表达式为：
|
图 4 三维度控制模型 Fig. 4 Three-dimensional control model |
| $ \left\{\begin{gathered} {u}_{\text{p} j}=\frac{{U}_{\text{dcref}}}{2}(1-{m}_{j}-{m}_{2j})\\ {u}_{\text{n} j}=\frac{{U}_{\text{dcref}}}{2}(1+{m}_{j}-{m}_{2j})\\ \end{gathered}\right. $ | (8) |
忽略幅值较小的m2j后，在最近电平调制和均压排序算法下，单相投入的HBSM个数Ns可表示为：
| $ {N}_{\text{s}}={N}_{\text{p} j}+{N}_{\text{n} j}=\text{Round}\left(\frac{{U}_{\text{dcref}}}{{U}_{C0}}\right){=}N $ | (9) |
式中：Npj、Nnj分别为上、下桥臂HBSM投入个数。
设MMC端实测直流电压为Udc，由式（9）可知：
| $ {U}_{\text{dc}}={N}_{\text{s}}{U}_{C\text{avg}j}=N{U}_{C\text{avg}j} $ | (10) |
式中：UCavgj为单相HBSM电容电压平均值。
式（10）揭示了二维度控制下直流电压和HBSM电压之间的耦合关系，该耦合使得MMC无法实现能量（以UCavgj表征）和直流电压的独立调节。为此，引入图4中的直流调制比Mdc，在三维度控制下，换流站上、下桥臂的参考电压可表示为：
| $ \left\{\begin{gathered} {u}_{\text{p} j}=\frac{{U}_{\text{dcref}}}{2}({M}_{\text{dc}}-{m}_{j}-{m}_{2j})\\ {u}_{\text{n} j}=\frac{{U}_{\text{dcref}}}{2}({M}_{\text{dc}}+{m}_{j}-{m}_{2j})\\ \end{gathered} \right.$ | (11) |
忽略幅值较小的m2j后，以MMC所有HBSM平均电容电压UCavg作为调制基准值，在最近电平调制和均压排序算法下，单相投入的HBSM个数可表示为：
| $ {N}_{\text{s}}={N}_{\text{p} j}+{N}_{\text{n} j}=\text{Round}\left(\frac{{M}_{\text{dc}}{U}_{\text{dcref}}}{{U}_{C\text{avg}}}\right) $ | (12) |
经环流抑制控制，各相投入HBSM个数均相同，可近似认为UCavg=UCavgj，由式（10）和式（12）得：
| $ {U}_{\text{dc}}={M}_{\text{dc}}\frac{{U}_{C\text{avg}j}{U}_{\text{dcref}}}{{U}_{C\text{avg}}}={M}_{\text{dc}}{U}_{\text{dcref}} $ | (13) |
综上所述，式（8）—式（12）所描述的二维度至三维度解耦控制关系如图5所示。由图5及式（13）可见，三维度控制实现了Udc和UCavg的解耦。在此基础上，通过调节md、mq及Mdc可实现换流站能量与其他有功类变量（Udc、P）的独立控制，从而为MMC-MTDC系统的主动能量控制方案设计提供模型基础。
|
图 5 从二维度至三维度解耦控制关系 Fig. 5 Relationship between two-dimensional and three-dimensional decoupled control |
基于图1的MMC-MTDC仿真模型和图4的三维度控制原理，对各类型MMC换流站进行能量控制模式研究。简化后的MMC-MTDC系统交直流等效电路如图6所示，Pdc、Pac分别为MMC直流输入功率和交流输入功率；Idcs、Cdc分别为直流系统及线路等效电流源和等效电容。
|
图 6 MMC-MTDC系统交直流等效电路 Fig. 6 AC/DC equivalent circuit of MMC-MTDC system |
MMC-MTDC系统的主动能量控制框图如图7所示，CCSC为环流抑制控制；Udiffa、Udiffb、Udiffc分别为a、b、c三相的差模电压；Es为能量实际值；Eref为换流站能量参考值；Usdref、Usd、Usqref、Usq分别为该站交流侧电压d、q轴分量的参考值和实际值；Isdref、Isqref分别为该站交流侧电流d、q轴分量的参考值；Esref为该站换流站能量参考值；Qsref、Qs分别为该站无功功率的参考值和实际值；Psref、Ps分别为该站有功功率的参考值和实际值。主动能量控制针对不同控制目标的换流站，选取不同的控制模式协调配合，定U/f站采用控制模式Ⅱ，定直流电压站采用模式Ⅰ，定有功功率站采用控制模式Ⅲ。
|
图 7 MMC-MTDC主动能量控制框图 Fig. 7 Block diagram of MMC-MTDC active energy control |
以MMC1、MMC3为代表的定U/f站接入新能源无源网络时，其dq控制回路外环须采用图2（a）中的交流电压控制来维持并网点电压，Pac可视为恒定值。由图6可列出定U/f站的交直流功率关系式为：
| $ \frac{\text{d}E}{\text{d}t}={P}_{\text{dc}}-{P}_{\text{ac}} $ | (14) |
| $ {P}_{\text{dc}}={U}_{\text{dc}}{I}_{\text{dc}} $ | (15) |
结合式（14）、式（15）可得：
| $ \frac{1}{{U}_{\text{dc}}}\times \frac{{\mathrm{d}}E}{{\mathrm{d}}t}+\frac{{P}_{\text{ac}}}{{U}_{\text{dc}}}={I}_{\text{dc}} $ | (16) |
根据式（16）设计MMC1、MMC3的三维度控制能量外环，电流表示为：
| $ {I}_{\text{dcref}}={k}_{\text{p}}({E}_{\text{ref}}-E)+{k}_{\text{i}}\int ({E}_{\text{ref}}-E)\text{d}t $ | (17) |
式中：kp、ki分别为PI外环的比例系数、积分系数。
根据式（17）及图4，最终得到定U/f站的能量控制框图，如图7中的控制模式Ⅱ所示。
2.2.2 定直流电压站能量控制以MMC2为代表的定直流电压站接入交流电网时，其交直流功率关系式同式（14）。为维持系统功率平衡，Pdc可视为恒定值，Pac可表示为：
| $ {P}_{\text{ac}}={U}_{{{\mathrm{s}}d}}{I}_{{{\mathrm{s}}d}} $ | (18) |
将式（18）代入式（14）可得：
| $ \frac{{P}_{\text{dc}}}{{U}_{{{\mathrm{s}}d}}}-\frac{1}{{U}_{{{\mathrm{s}}d}}}\times \frac{\text{d}E}{\text{d}t}={I}_{{{\mathrm{s}}d}} $ | (19) |
综上所述，在式（19）基础上，MMC2的三维度控制能量外环可表示为：
| $ {I}_{\text{s} d \text{ref}}={k}_{\text{p}}({E}_{\text{ref}}-E)+{k}_{\text{i}}\int ({E}_{\text{ref}}-E)\text{d}t $ | (20) |
同时，MMC2作为协调控制主站，还应具备直流电压控制能力。在dq外环用于能量控制的前提下，可利用直流电流控制实现对直流电压的间接调控。由图6可列出直流电压和直流电流关系式为：
| $ {I}_{\text{dcs}}-{C}_{\text{dc}}\frac{\text{d}{U}_{\text{dc}}}{\text{d}t}={I}_{\text{dc}} $ | (21) |
据此可得MMC2的直流电压控制外环电流为：
| $ {I}_{\text{dcref}}={k}_{\text{p}}({U}_{\text{dcref}}-{U}_{\text{dc}})+{k}_{\text{i}}\int ({U}_{\text{dcref}}-{U}_{\text{dc}})\text{d}t $ | (22) |
由式（20）、式（22）及图4，最终得到定U/f站的能量控制框图，如图7中的控制模式Ⅰ所示。
2.2.3 定有功功率站能量控制以MMC4为代表的定有功功率站接入交流电网时，其dq控制回路外环如图2（c）所示，交直流功率关系式同式（14）。对于三维度能量控制外环分析与定U/f站相同，得到能量控制框图，如图7中控制模式Ⅲ所示。
通过定U/f站、定直流电压站和定有功功率站3类换流站的三维度控制模式协调配合，MMC-MTDC系统具备了对盈余能量的主动控制能力。在此基础上进一步构建受端交流故障下各换流站之间的能量消纳时序配合逻辑，并对能量参考值和直流电压等参数进行规范化设计，可以辅助MMC-MTDC系统实现盈余功率故障穿越。
3 MMC-MTDC主从能量交互消纳策略在第2章理论分析及文献[31-32]所提出的点对点能量控制模型基础上，为实现多站极三维度能量控制同典型协调控制策略之间的协调作用，文中提出一种主从能量交互消纳策略。其主要设计思想类比主从控制架构，设定某一换流站极作为能量控制主站，其余换流站极作为能量从站。当受端发生功率盈余故障时，系统实时更新各换流站能量参考值，从而实现消纳盈余功率的目的。针对图1所示MMC-MTDC系统，为在一定程度上减少故障影响范围，防止盈余能量对正常运行的换流站造成不必要的干扰，并避免在正常运行下的典型协调控制模式和盈余消纳时的主从能量控制模式之间频繁切换，文中以MMC2作为能量控制主站，其余换流站为能量从站展开研究，所有参数均采用标幺值表示。结合1.2节关于盈余功率程度影响的分析，分别考虑盈余功率程度和故障极类型对主从能量交互消纳控制逻辑的影响，主从能量交互消纳策略的时序控制原理如图8所示。其中Pmax为最大容量，换流站能量E和有功功率P的下标1、2、3、4分别对应系统中换流站MMC1、MMC2、MMC3、MMC4。图8中t1为故障发生时刻；t2为故障结束时刻；t3为主站盈余功率释放时刻；t4为主站能量释放完毕时刻；t1-1为从站开始盈余吸收时刻；t5为从站能量释放完毕时刻。
|
图 8 主从能量交互消纳策略的时序控制原理 Fig. 8 Timing control principle of the master-slave energy interaction and absorption strategy |
MMC2受端交流故障的主从控制逻辑如图8（a）、（b）所示。将整个控制过程分为3个阶段：盈余吸收、盈余保持、盈余释放。根据盈余功率的大小与时长，分为以下两类情形：情况1，短时间或小容量盈余功率，此时主站可实现盈余功率消纳，在从站动作之前，故障已切除，因此从站不参与盈余吸收；情况2，长时间或大容量盈余功率，主站无法独立承担消纳任务，需要在故障切除前从站共同参与盈余消纳。针对上述两类情形，分别说明其时序动作特性。
情况1的时序动作特性如图8（a）所示。
（1） 在t \lt t1时，MMC-MTDC系统处于额定工作状态，各换流站的能量指令均为1.00 p.u.。
（2） 在t = t1时，盈余故障发生。系统检测到故障后，主站开始调节MMC2能量控制参考值E2ref以跟踪实际值E2。同时主站的直流电压控制外环根据E2实时抬升直流电压参考值Udcref，使其满足式（23）。
| $ {U}_{\text{dcref}}=\frac{{U}_{\text{dcmax}}-1}{{E}_{\text{al}}-1}({E}_{2}-1)+1 $ | (23) |
式中：Eal为能量预警阈值；Udcmax为直流电压预设最大值。
由式（23）可知，当E2上升至Eal时，Udcref正好达到Udcmax并保持不变，从而保证直流电压在可控的安全裕度范围内。根据1.2节的分析，Emax可达2.25 p.u.，即HBSM电容电压1.5倍的裕度。基于此将Eal设置为1.4倍额定电容电压所对应的能量值，即Eal=1.96 p.u.。
（3） 在t = t2时，故障被切除。此时主站能量值尚未达到Eal阈值，因此整个t1 \lt t \lt t2期间，从站未参与盈余吸收。主站随即进入盈余保持阶段，考虑到故障清除后系统恢复稳定所需的时间裕度，该保持阶段持续时间设置为200 ms。
（4） 在t = t3时，主站进入盈余释放阶段，E2ref开始以固定斜率krel下降，并在t4时下降至1.00 p.u.，整个过程中Udcref仍满足式（23）。释放的能量由主站进行消纳，因此需要在其输送功率P2的基础上，考虑最大允许输出功率P2max，以避免过流风险，即krel应满足：
| $ \frac{\text{d}{E}_{2}}{\text{d}t}={k}_{\text{rel}}\leqslant {P}_{2 \max }-{P}_{2} $ | (24) |
（5） 在t = t4时，能量释放完毕，系统恢复稳定运行。
情况2的时序动作特性如图8（b）所示。
（1） 在t \lt t1时，MMC-MTDC系统处于额定工作状态，各换流站的能量指令均为1.00 p.u.。
（2） 在t = t1时，盈余故障发生。系统检测到故障后，主站开始调节能量控制参考值E2ref以跟踪实际值E2，同时根据式（23）抬升Udcref。
（3） 在t = t1-1时，主站能量达到预警值Eal，同时直流电压也升至Udcmax。为避免主站因过度充电而超过安全能量限值，系统启动从站参与盈余功率吸收。
根据式（23）可知，Udcref上升速率与E2上升速率呈正比。因此，可通过测量直流电压变化率得到系统的盈余功率，并据此整定各从站的能量参考值Ezref(z=1,3,4)，1、3、4分别对应换流站MMC1、MMC3、MMC4。考虑到从站协同消纳，盈余功率按均分原则分配。采用平均斜率法并结合式（23），可得此时各从站能量参考值的上升斜率krise为：
| $ {k}_{\text{rise}}=\frac{1}{{N}_{\text{MMC}}-1}\left(\frac{{U}_{\text{dc}t2}-{U}_{\text{dc}t1}}{{t}_{\text{dc}t2}-{t}_{\text{dc}t1}}\times \frac{{E}_{\text{al}}-1}{{U}_{\text{dcmax}}-1}\right) $ | (25) |
式中：Udct2、Udct1为预设电压阈值，在考虑系统正常运行时最大运行电压为1.01 p.u.的前提下[36]，兼顾防误动裕度和延时裕度，分别取1.08 p.u.和1.02 p.u.；tdct2、tdct1为电压上升达到2个阈值的时刻。
（4） 在t = t2时，故障切除，此时所有换流站均进入盈余保持阶段，主站仍维持200 ms的时间裕度，各从站则以其在t2时的能量值Ez作为保持阶段的能量参考值Ezref。
（5） 在t = t3时，主站进入盈余释放阶段，其控制逻辑同情况1。
（6） 在t = t4时，主站能量释放完毕，当从站检测到直流电压恢复至额定值时，开始进入盈余释放阶段，参考式（24）、式（25）的设计方法，从站的能量释放斜率
| $ {{{k}^{\prime}_{\text{rel}}}}=\frac{1}{{N}_{\text{MMC}}-1}{k}_{\text{rel}} $ | (26) |
（7） 在t = t5时，系统能量释放完毕，系统恢复稳定运行状态。
3.2 MMC4受端交流故障的主从控制逻辑MMC4受端交流故障的主从控制逻辑如图8（c）、（d）所示。与MMC2故障情形不同，当MMC4发生故障时，受主从协调控制策略的影响，不平衡功率将由MMC2进行转代。同样考虑两类盈余功率情况：弱交流故障，盈余功率较小，可由MMC2完全转代，且其工作容量未超出最大容量Pmax；强交流故障，盈余功率超出MMC2的最大容量裕度，此时需要启动主从能量协同控制机制，以吸收盈余功率。针对两种情况，进一步说明其动作时序特性。
弱交流故障时序动作特性如图8（c）所示。
（1） 在t = t1时，MMC4发生交流故障。由于故障程度较低，所产生的不平衡功率完全由MMC2进行转代，且MMC2运行容量未达到最大功率Pmax，整个t1 \lt t \lt t2过程中，各站极的能量均维持在参考值。
（2） 在t = t2时，故障结束，系统恢复稳定运行。
强交流故障时序动作特性如图8（d）所示（以3.1节中情况1为消纳示例）。
（1） 在t = t1时，MMC4发生严重交流故障。主站MMC2检测到直流侧功率Pdc>Pmax，开始调节能量参考值，整个盈余消纳过程同3.1节所述一致，此处不再赘述。
（2） 在t = t2时，故障结束，系统进入能量保持阶段。
（3） 在t = t3时，主站进入盈余释放阶段。
（4） 在t = t4时，能量释放完毕，系统恢复稳定运行。
4 仿真分析为验证所提出的MMC-MTDC主从能量交互消纳策略可行性，在PSCAD/EMTDC中搭建四端MMC-MTDC仿真模型，如图1所示。系统的主要仿真参数如表1、表2所示。初始稳态时MMC1上网功率为500 MW，MMC3为750 MW，MMC2为−500 MW，MMC4为−750 MW。为便于分析，设定Udcmax=1.1 p.u.，krel=0.2，P2max=750 MW。
4.1 MMC2交流故障下的盈余功率消纳分析 4.1.1 小容量或短时间盈余功率作用分析仿真条件设置如下：t1=2.0 s时MMC2交流侧发生三相短路故障，交流故障电压跌落至0.6 p.u.，故障持续时间为90 ms。以MMC1为例说明能量从站的响应特性。仿真结果如图9所示，其中iarm为单相桥臂电流，Uc为HBSM平均电压，Pac、Pdc的下标1、2、3、4分别对应换流站MMC1、MMC2、MMC3、MMC4。
|
图 9 小容量或短时间盈余功率仿真分析 Fig. 9 Simulation analysis of small capacity or short time surplus power |
由图9（a）可以看出，t2时刻故障被切除时，E2ref为1.34 p.u.，整个t1—t2时段内E2和Udc能够跟随参考值变化，交直流侧约有0.25 p.u.的不平衡功率被换流站消纳。t2—t3为长达200 ms的盈余保持过程，E2ref保持在1.34 p.u.，直流电压参考值为1.04 p.u.。整个保持过程MMC2换流站能量波动最大达1.40 p.u.。此时MMC2恢复正常功率运行状态，桥臂最大电流达1.9 p.u.，而HBSM电压稳定在约1.15 p.u.。t3时刻MMC2进入盈余释放过程，按预先设定的1.2倍P2ac进行能量释放，最终在t4=2.38 s时恢复稳定运行状态。
由于MMC2的能量未达到1.96 p.u.的预警阈值，从站不参与能量调节。如图9（b）所示，在整个盈余故障过程中，从站的能量、功率、桥臂电流和HBSM电压均保持稳定。
4.1.2 大容量或长时间盈余功率作用分析仿真设置如下：t1=2.0 s时MMC2交流侧发生三相短路故障，交流故障电压跌落至0.4 p.u.，故障持续时间为150 ms。以MMC1为例说明能量从站的响应特性。仿真结果如图10所示，t5为从站盈余功率开始释放；t6为从站盈余功率释放完毕。
|
图 10 大容量或长时间盈余功率仿真分析 Fig. 10 Simulation analysis of large capacity or long time surplus power |
由图10（a）可以看出，t1-1时刻E2ref达到1.96 p.u.，t2时刻故障被切除，整个t1—t1-1过程中换流站P2ac和P2dc不平衡功率约为0.5 p.u.，由MMC2完成消纳，直流电压基本能够跟踪参考值。t2—t3为盈余保持阶段，E2ref保持在1.96 p.u.，直流电压参考值为1.1 p.u.，桥臂最大电流达1.2 p.u.，HBSM电压稳定在1.34 p.u.。t3时刻MMC2进入盈余释放过程，按预先设定的1.2倍P2ac进行能量释放。在t4=2.58 s时MMC2能量参考值恢复稳定，t6时刻直流电压恢复稳定。
t1-1时刻MMC2能量达到1.96 p.u.的预警阈值，从站开始参与能量调节，如图10（b）所示。t1-1—t2整个盈余吸收过程中从站能量和HBSM电压按预设曲线上升，MMC1直流交换功率出现约0.15 p.u.的波动。t2—t5的盈余保持过程中，从站能量基本稳定在1.14 p.u.，桥臂电流维持额定状态，HBSM平均电压约为1.07 p.u.。t5时刻从站开始按预定释放曲线进行盈余能量释放，t6=2.75 s时从站能量释放完毕，系统随后逐步恢复稳定运行。
4.2 MMC4交流故障下的盈余功率消纳分析 4.2.1 弱交流故障仿真分析仿真设置如下：t1=2.0 s时MMC4交流侧发生三相短路故障，交流故障电压跌落至0.6 p.u.，故障持续时间为90 ms。以MMC2为例说明能量从站的响应特性。仿真结果如图11所示。
|
图 11 弱交流故障仿真分析 Fig. 11 Simulation analysis of weak AC-side fault |
由图11（a）可以看出，整个t1—t2故障过程中MMC2承担的最大工作容量约700 MW，小于P2max，因此E2ref与E2均维持在额定值。受功率波动影响，直流电压最大偏差为0.02 p.u.，桥臂电流和HBSM电压基本不变。
图11（b）为MMC4站极的电气量波动情况。在整个故障过程中，E4最大约为1.07 p.u.，而桥臂电流和HBSM电压仍基本维持稳定。t2时刻故障结束，系统开始恢复稳态运行。
4.2.2 强交流故障仿真分析仿真设置如下：t1=2.0 s时MMC4交流侧发生三相短路故障，交流故障电压跌落至0.4 p.u.，持续时间为150 ms。以MMC2为例说明能量从站的响应特性。仿真结果如图12所示。
|
图 12 强交流故障仿真分析 Fig. 12 Simulation analysis of strong AC-side fault |
由图12（a）可知，t1-1=2.04 s时MMC2检测到Pdc大于750 MW，开始调节E2ref，整个t1—t2故障过程中最大桥臂电流为1.5 p.u.。在t2—t3盈余保持期间，最大直流电压约1.036 p.u.，E2保持为1.35 p.u.，HBSM电压为1.15 p.u.。t3=2.35 s时MMC2进入盈余释放阶段。t4=2.40 s时盈余释放完毕，系统开始恢复稳定运行。
图12（b）为MMC4站极的电气量波动情况。整个t1—t4过程中，其能量E4、桥臂电流、HBSM电压基本不变，表明此次能量消纳释放由MMC2独立完成。
5 结论针对新能源接入的MMC-MTDC系统因受端交流故障导致的盈余功率问题，文中在MMC-MTDC能量控制可行性分析的基础上，为实现MMC-MTDC系统多换流站能量控制的有效协调及能量裕度充分利用，构建了各换流站三维度能量控制模型。在此基础上，参考主从控制模式提出一种多换流站交互消纳策略，并设计相应的时序控制逻辑。该策略无需额外配置耗能装置，一定程度上减少了故障影响范围，避免正常运行控制模式和主从能量控制模式频繁切换，可应对多种盈余功率情况。最后在PSCAD/EMTDC中搭建仿真模型，验证策略的可行性和有效性，主要结论如下：
（1） MMC-MTDC系统对盈余功率的吸收持续时间与换流站数和故障程度密切有关，表明其具有巨大的主动能量控制开发潜力，从而在一定程度上缓解送端新能源场站降功率运行压力。
（2） 主从能量交互消纳策略能够实现多换流站之间有效配合，适用于多种受端系统交流盈余故障情况，充分利用各换流站的能量裕度，具有一定经济价值和工程适用前景。
文中所提盈余消纳策略未对极端故障下主从能量控制无法满足控制需求时的消纳协调方案进一步分析说明，后续可开展新能源机组同主从能量消纳策略或耗能装置同主从能量消纳策略之间的协调控制研究。
致 谢
本文得到国网河北省电力有限公司科技项目“考虑受端电网承载力的直流输电容量规划技术研究”（SGTYHT/23-JS-001）资助，谨此致谢！
| [1] |
衣韵潼, 周倜然. 我国清洁能源建设景气指数回升向好[N]. 中国电力报, 2025-02-13(1). YI Yuntong, ZHOU Tiran. China's clean energy construction boom index picks up [N]. China Electricity News, 2025-02-13(1). (  0) |
| [2] |
高比例可再生能源电力系统源荷储联合调峰分层优化运行[J]. 电力系统保护与控制, 2024, 52(18): 112-122. HE Ping, LIU Xin, GONG Zhijie, et al. Hierarchical optimization operation model for joint peak-load regulation of source-load-storage in a high proportion of renewable energy power system[J]. Power System Protection and Control, 2024, 52(18): 112-122. ( 0) |
| [3] |
电力市场下高比例可再生能源消纳配额分配方法[J]. 可再生能源, 2024, 42(12): 1642-1652. ZHANG Hanyi, GUO Shunda, LI Gang, et al. Method for allocating high-proportion renewable energy consumption quotas in the electricity market[J]. Renewable Energy Resources, 2024, 42(12): 1642-1652. ( 0) |
| [4] |
可再生能源ALK-PEM联合制氢系统多时间尺度优化运行策略[J]. 电力系统保护与控制, 2025, 53(3): 68-80. YANG Sheng, FAN Yanfang, HOU Junjie, et al. Multi-time scale optimization strategy of a renewable energy ALK-PEM combined hydrogen production system[J]. Power System Protection and Control, 2025, 53(3): 68-80. ( 0) |
| [5] |
考虑可再生能源出力不确定性与碳排放成本的台区运行优化策略研究[J]. 可再生能源, 2024, 42(3): 407-419. WANG Jianbo, QIU Zekai, ZHANG Xiaoqing, et al. Research on optimization strategies for the operation of multiple transformer districts considering the uncertainty of distributed renewable energy output and carbon emission costs[J]. Renewable Energy Resources, 2024, 42(3): 407-419. ( 0) |
| [6] |
柔性直流输电技术的工程应用和发展展望[J]. 电力系统自动化, 2023, 47(1): 1-11. RAO Hong, ZHOU Yuebin, LI Weiwei, et al. Engineering application and development prospect of VSC-HVDC transmission technology[J]. Automation of Electric Power Systems, 2023, 47(1): 1-11. ( 0) |
| [7] |
LI D D, YE X Y, YANG F, et al. Frequency compensation of VSC-HVDC combined with inertia simulation: a passivity-based control approach[J]. Electric Power Systems Research, 2024, 229: 110160. DOI:10.1016/j.jpgr.2024.110160 ( 0) |
| [8] |
含风电场的MMC-MTDC系统通用频率响应模型[J]. 电力系统自动化, 2023, 47(5): 123-133. LIU Haoyu, LIU Chongru, DONG Haoyun. General frequency response model of MMC-MTDC system integrated with wind farms[J]. Automation of Electric Power Systems, 2023, 47(5): 123-133. ( 0) |
| [9] |
YANG Q F, CHEN Y, LIN Y J, et al. PI consensus-based integrated distributed control of MMC-MTDC systems[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2023, 38(3): 2333-2347. DOI:10.1109/TPWRS.2022.3179530 ( 0) |
| [10] |
LIU Y P, HU J Y, SHI J P, et al. Adaptive integrated control strategy for MMC-MTDC transmission system considering dynamic frequency response and power sharing[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2023, 147: 108858. ( 0) |
| [11] |
MMC型柔性直流输电系统的中高频振荡无源阻尼抑制策略[J]. 电力系统保护与控制, 2024, 52(16): 141-149. NIE Yonghui, ZHANG Dewei, GAO Lei, et al. Passive damping suppression strategy for medium and high frequency oscillations in MMC type flexible DC transmission systems[J]. Power System Protection and Control, 2024, 52(16): 141-149. ( 0) |
| [12] |
考虑可再生能源接入的多端MMC交直流混合系统协调控制[J]. 可再生能源, 2024, 42(5): 675-684. LI Xiaoping, YUAN Zhi, WANG Weiqing, et al. Coordinated control of multi-terminal MMC AC/DC hybrid system considering renewable energy access[J]. Renewable Energy Resources, 2024, 42(5): 675-684. ( 0) |
| [13] |
考虑可再生能源特性的实时电力调度优化研究[J]. 电力科学与技术学报, 2025, 40(3): 163-173. LUO Guoming, HUANG Xiaoyun, FAN Xinming. Research on real-time power scheduling optimization considering renewable energy characteristics[J]. Journal of Electric Power Science and Technology, 2025, 40(3): 163-173. ( 0) |
| [14] |
海上风电柔性直流送出系统控制耦合作用及差动保护适应性分析[J]. 电力建设, 2025, 46(3): 166-176. HU Hong, XU Ling, ZHANG Mengyao, et al. Study of control coupling effect and differential protection adaptability of offshore wind farm with MMC-HVDC transmission system[J]. Electric Power Construction, 2025, 46(3): 166-176. ( 0) |
| [15] |
海上风电经柔性直流联网系统受端交流故障穿越协调控制策略[J]. 电力系统保护与控制, 2022, 50(7): 111-119. LI Guoqing, XU Yanan, JIANG Shouqi, et al. Coordinated control strategy for receiving-end AC fault ride-through of an MMC-HVDC connecting offshore wind power[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(7): 111-119. DOI:10.19783/j.cnki.pspc.210842 ( 0) |
| [16] |
HE Z, ZHANG X, QI L, et al. A novel fault ride through equivalent test method for submodule with integrated energy dissipation equipment[C]//18th International Conference on AC and DC Power Transmission (ACDC 2022). Online Conference, China. London: IET, 2022: 1188-1192.
( 0) |
| [17] |
海上风电直流耗能装置和保护配合策略研究[J]. 电力系统保护与控制, 2021, 49(15): 178-186. FU Yan, ZHOU Xiaofeng, DAI Guoan, et al. Research on coordination strategy for an offshore wind power DC chopper device and protection[J]. Power System Protection and Control, 2021, 49(15): 178-186. ( 0) |
| [18] |
SUN X P, CHEN J Q, LOU Y T, et al. An operating characteristic analysis of flexible concentrated DC chopper[J]. IET Conference Proceedings, 2025, 2024(6): 774-780. DOI:10.1049/icp.2024.2374 ( 0) |
| [19] |
适用于风电经柔性直流并网系统的柔性耗能装置及控制策略[J]. 电力系统保护与控制, 2022, 50(23): 51-62. CAO Shuai, LIU Dong, ZHAO Chenggong. A flexible energy dissipation device with control strategy for an HVDC wind power integration system[J]. Power System Protection and Control, 2022, 50(23): 51-62. ( 0) |
| [20] |
WU S H, ZHANG X Y, ZHANG B, et al. An active snubber circuit for high-capacity DC chopper to achieve soft-switching operation for offshore wind VSC-HVDC system[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2024, 39(1): 30-35. DOI:10.1109/TPEL.2023.3319641 ( 0) |
| [21] |
海上风电柔性直流系统设计及工程应用[J]. 全球能源互联网, 2023, 6(1): 1-9. WEN Weibing, ZHAO Zheng, LI Ming, et al. Design and engineering application of offshore wind power VSC-HVDC system[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2023, 6(1): 1-9. DOI:10.1016/j.gloei.2023.02.001 ( 0) |
| [22] |
面向低成本轻型化直流耗能装置的滞环控制策略[J]. 中国电机工程学报, 2024, 44(19): 7751-7762. LI Yunfeng, XU Jiefeng, XU Bin, et al. Hysteresis control strategy for low-cost and light-weight DC energy dissipation devices[J]. Proceedings of the CSEE, 2024, 44(19): 7751-7762. DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.230833 ( 0) |
| [23] |
WU S H, QI L, ZHANG X Y, et al. A novel low-cost DC chopper for offshore wind VSC-HVDC system by using thyristors instead of full-control devices[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024, 71(4): 3639-3649. DOI:10.1109/TIE.2023.3277088 ( 0) |
| [24] |
XU B, GAO C, ZHANG J, et al. A novel DC chopper topology for VSC-based offshore wind farm connection[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2020, 36(3): 3017-3027. ( 0) |
| [25] |
基于半桥子模块的混合式直流耗能装置正弦调制补偿策略[J]. 高电压技术, 2023, 49(10): 4278-4286. TIAN Yuanyuan, ZHAO Zheng, XUE Yinglin. Sinusoidal modulation compensation strategy of hybrid DC chopper based on half-bridge submodules[J]. High Voltage Engineering, 2023, 49(10): 4278-4286. ( 0) |
| [26] |
功率精准匹配的海上风电柔直并网系统电网侧故障穿越方法[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(S1): 84-93. JIA Ke, DONG Xuezheng, BI Tianshu, et al. Power grid side fault ride-through method for offshore wind power flexible direct grid-connected system with accurate power matching[J]. Proceedings of the CSEE, 2023, 43(S1): 84-93. ( 0) |
| [27] |
LI Y F, XU J F, XU B, et al. A power losses and thermal energy optimization method for hybrid DC chopper based on hysteresis control strategy[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2025, 40(1): 486-499. DOI:10.1109/TPEL.2024.3457500 ( 0) |
| [28] |
基于子模块电容电压平均值的构网型MMC同步控制及惯量支撑方法[J]. 电力自动化设备, 2025, 45(7): 138-147. LI Lanfang, LI Qinan, WANG Ziying. Synchronous control and inertia support method for grid-forming modular multilevel converter based on average voltage of submodule capacitor[J]. Electric Power Automation Equipment, 2025, 45(7): 138-147. DOI:10.16081/j.epae.202501019 ( 0) |
| [29] |
柔性直流输电系统三维度控制[J]. 电网技术, 2023, 47(8): 3385-3397. XIANG Wang, WEN Jinyu, ZHANG Haobo, et al. Three-degree control of MMC based high voltage direct current transmission system[J]. Power System Technology, 2023, 47(8): 3385-3397. DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0952 ( 0) |
| [30] |
面向新型电力系统的柔性直流换流器统一控制架构[J]. 中国电机工程学报, 2024, 44(18): 7068-7084. WEN Jinyu, ZHANG Haobo, XIANG Wang, et al. Unified high voltage direct current converter control dedicated for new power systems[J]. Proceedings of the CSEE, 2024, 44(18): 7068-7084. ( 0) |
| [31] |
ZHOU H Y, YAO W, ZHOU M, et al. Active energy control for enhancing AC fault ride-through capability of MMC-HVDC connected with offshore wind farms[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2022, 38(3): 2705-2718. ( 0) |
| [32] |
应对受端交流故障的海上风电柔直并网系统主动能量控制方法[J]. 中国电机工程学报, 2023, 43(12): 4600-4614. ZHANG Haobo, XIANG Wang, WEN Jinyu. Active energy control of offshore wind power MMC-HVDC system to handle AC faults of receiving-end power grid[J]. Proceedings of the CSEE, 2023, 43(12): 4600-4614. ( 0) |
| [33] |
应对岸上故障的海上风电多端柔直系统协调控制策略[J]. 中国电力, 2024, 57(8): 85-95. ZHAO Ping, JIA Haosen, GAO Hengxiao, et al. Coordinated control strategy of modular multi-level converter-based multiterminal direct current system for onshore wind power faults[J]. Electric Power, 2024, 57(8): 85-95. ( 0) |
| [34] |
±500 kV张北柔性直流电网工程系统设计[J]. 电网技术, 2021, 45(10): 4194-4204. GUO Mingqun, MEI Nian, LI Tan, et al. System design of ±500 kV Zhangbei VSC-based DC grid project[J]. Power System Technology, 2021, 45(10): 4194-4204. ( 0) |
| [35] |
特高压直流输电技术发展现状与思考[J]. 新型电力系统, 2024(3): 237-250. GUO Xianshan, LI Xuan, WANG Qing, et al. Status and thoughts on the development of ultra high voltage direct current (UHVDC) transmission technology[J]. New Type Power Systems, 2024(3): 237-250. DOI:10.20121/j.2097-2784.ntps.240034 ( 0) |
| [36] |
国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. 柔性直流输电系统成套设计规范: GB/T 35703—2017[S]. 北京: 中国标准出版社, 2017. General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, Standardization Administration of the People's Republic of China. Specification of system design for high-voltage direct current (HVDC) transmission using voltage sourced converters (VSC): GB/T 35703-2017[S]. Beijing: Standards Press of China, 2017. ( 0) |
, , , , ,
2. Department of Electrical Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China