【摘 要】
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基于模块化多电平换流器的柔性直流（High Voltage Direct Current Based On Modular Multilevel Converters,MMC-HVDC）电网被公认为集成大规模可再生能源系统、实现多能源互联的关键技术。但直流电网易发生直流侧短路故障,且故障电流上升迅速。目前现有文献针对复杂多端柔性直流电网的直流侧短路故障电流分析还鲜有简练、高精度的计算方法。因此,M
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基于模块化多电平换流器的柔性直流（High Voltage Direct Current Based On Modular Multilevel Converters,MMC-HVDC）电网被公认为集成大规模可再生能源系统、实现多能源互联的关键技术。但直流电网易发生直流侧短路故障,且故障电流上升迅速。目前现有文献针对复杂多端柔性直流电网的直流侧短路故障电流分析还鲜有简练、高精度的计算方法。因此,MMC-HVDC的直流侧短路故障电流的准确分析具有重要的理论意义及工程应用价值。本文主要围绕复杂多端的MMC-HVDC的直流侧双极短路故障电流计算展开研究,创新性地提出基于神经网络与参数反演相结合的故障电流解析计算方法。本文研究内容及创新点总结如下:（1）为验证传统计算方法应用于复杂多端直流电网的效果,通过直流电网的双极短路故障回路的RLC线性化等效模型直流电网推导直流侧双极短路故障电流的解析计算公式。同时建立四端MMC-HVDC电网的PSCAD电磁暂态仿真模型,并将仿真结果与上述故障电流解析计算结果进行对比,结果发现采用上述简化的四端MMC-HVDC网络等效RLC解析计算方法计算误差较大,达到了10%以上,其原因在于RLC线性化等效模型的参数难以通过系统参数精确计算。（2）针对传统计算方法应用于直流电网下产生的计算精度问题,本文提出了基于神经网络与参数反演结合的柔性直流电网直流侧短路故障电流计算方法。该方法以等效电路模型参数反演的思想为核心,以数据驱动为手段,以BP神经网络为工具,基于直流电网的直流侧故障电流趋势与RLC串联电路响应电流一致的前提,构建了故障电流与等效电路模型R、L、C参数的映射关系,得到了反演参数R、L、C。仿真结果表明根据所得的反演参数计算出的故障电流平均误差仅为1.45%。（3）为了通过已知的直流电网系统主电路参数直接计算出反演参数,本文定量分析了柔性直流电网平波电抗器、桥臂电感等主电路参数与反演参数之间的相关程度,并通过多元线性回归得到了关键系统主电路参数与模型反演参数之间映射关系,从而最终获得适用于复杂多端直流电网的直流侧短路故障电流的解析表达式。本文通过四端和六端模型的不同故障位置下的实验验证,结果表明本方法的计算误差平均为3%,最小达到了0.13%,具有较高的准确性和通用性。
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