提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效.改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应用范围.此外,使用Durbin and Koopman(D-K)抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计.随后使用仿真实验,对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长,发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微,但是计算时长大幅降低且精度提升.而D-K抽样法的效率,相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升.仿真结果证实了降维方法的有效性.
模块化多电平换流器的高压直流输电(modular multilevel converter-high voltage direct current,MMC-HVDC)系统包含外环控制器和内环控制器,是柔性直流输电系统的重要组成部分。传统的外环比例-积分(propor⁃tional⁃integral,PI)控制器的参数固定,没有自适应能力,稳定性和抗干扰性能较差;同时传统的内环控制器是在dq旋转坐标系下的解耦控制系统,其结构复杂,容易出现超调。因此,提出一种基于模糊自适应PI控制和模型预测控制(model predictive control,MPC)的MMC-HVDC控制方法,以简化系统结构,增强动态响应性能,进而使用准比例谐振(proportional resonance,PR)环流抑制控制器来替换传统环流抑制控制器,消除静差值。在Power Systems Computer Aided Design(PSCAD)仿真平台搭建MMC-HVDC系统模型,分别对比了改进前后内外环控制器的性能和环流抑制控制器的环流抑制效果,结果验证了所提方法的有效性和实用性。
