[發明專利]一種MMC可靠性分析方法及裝置

在審

• 申請號: 201710705511.7
• 申請日: 2017-08-17
• 公開（公告）號: CN107633112A
• 公開（公告）日: 2018-01-26
• 發明（設計）人: 趙成勇;韓叢達;孔明;許建中;井皓
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;國家電網公司;華北電力大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司11250
• 代理人: 馬永芬

技術領域

本發明涉及高壓直流輸電技術領域，具體涉及一種MMC可靠性分析方法及裝置。

背景技術

基于模塊化多電平換流器(Modular Multilevel Converter，簡稱MMC)的柔性直流輸電，具有高度模塊化、有功無功靈活控制、可向無源負荷供電等優點，廣泛應用于風電場并網、孤島和弱電網供電以及城市供電等領域。MMC橋臂采用子模塊串聯，避免了電力電子器件的直接串聯，具有波形質量高、制造難度下降、損耗下降等顯著優點，但同時也帶來子模塊電容電壓均衡和相間環流等問題。實際工程中一般會對橋臂子模塊采用冗余配置，提高換流器的可靠性并增強故障處理能力。因此，研究MMC可靠性和冗余予模塊數目配置具有工程價值。MMC的可靠性是指MMC或者MMC中單橋臂在當前時刻能夠正常工作的概率，隨著使用年限的增長，MMC的可靠性呈現下降趨勢。在事故發生前，及時發現MMC單橋臂可靠性的下降，或發現其可靠性呈下降趨勢，能夠在故障發生前及時組織檢修，避免因故障造成損失。

目前，對MMC的可靠性建模分析大部分均假設子模塊間相互獨立。然而由于某些因素的影響，如相間環流會流過同一橋臂的所有子模塊，又如某些子模塊的投入或切除會影響整個橋臂子模塊的投切頻率，因此橋臂上的子模塊并不是遵循嚴格獨立的原則，在考慮相關性的基礎上進行可靠性分析具有一定的意義。同時，由于工況不同和控制策略不同，以及受到電力電子器件自身特性、用戶設備維護管理水平、操作員技術水平、工作負荷、環境條件等眾多因素的影響，不同場景下的相關性程度也不盡相同。

發明內容

因此，本發明要解決的技術問題在于克服現有技術中對MMC進行可靠性分析時未考慮各個子模塊的相關性的缺陷，從而提供一種MMC可靠性分析方法及裝置。

根據第一方面，本發明的一個實施例提供一種MMC可靠性分析方法。MMC包括至少一個相單元，每個相單元包括至少兩個單橋臂，每個單橋臂中包括若干子模塊。所述方法包括如下步驟：根據單橋臂中各子模塊的可靠性函數建立子模塊可靠性模型；利用所述子模塊可靠性模型和相關性分析函數，根據子模塊之間的關系建立MMC單橋臂可靠性模型；根據所述MMC單橋臂可靠性模型計算當前時刻MMC單橋臂正常工作的概率。

進一步的，根據單橋臂中各子模塊的可靠性函數建立子模塊可靠性模型，包括：將所述MMC的子模塊的各個組成器件的可靠性函數相乘以建立子模塊可靠性模型。

進一步的，利用所述子模塊可靠性模型和相關性分析函數，根據子模塊之間的關系建立MMC單橋臂可靠性模型，包括：當考慮全部子模塊相關性時，獲取與所述子模塊可靠性模型對應的子模塊壽命分布函數；獲取單橋臂的初始子模塊數量、冗余子模塊數量、子模塊故障率和相關系數；選取Copula函數組中的阿基米德分布族函數作為相關性分析函數；根據所述子模塊壽命分布函數、所述單橋臂的初始子模塊數量、冗余子模塊數量、子模塊故障率和相關系數，以及篩選出的Copula函數，建立MMC單橋臂可靠性模型。或者，對于未設冗余子模塊的MMC，當考慮子模塊相關性時，獲取與所述子模塊可靠性模型對應的子模塊壽命分布函數；獲取單橋臂的子模塊數量、子模塊故障率和相關系數；選取Copula函數組中的阿基米德分布族函數作為相關性分析函數；根據所述子模塊壽命分布函數、所述單橋臂的子模塊數量、子模塊故障率和相關系數，以及篩選出的Copula函數，建立MMC單橋臂可靠性模型。或者，當僅考慮冗余子模塊相關性時，獲取與所述子模塊可靠性模型對應的子模塊壽命分布函數；獲取單橋臂的冗余子模塊數量、子模塊故障率和相關系數；選取Copula函數組中的阿基米德分布族函數作為相關性分析函數；根據所述子模塊壽命分布函數、所述單橋臂的冗余子模塊數量、子模塊故障率和相關系數，以及篩選出的Copula函數，建立MMC單橋臂可靠性模型。

進一步的，在根據所述MMC單橋臂可靠性模型計算當前時刻MMC單橋臂正常工作的概率的步驟之后，還包括確定子模塊最佳冗余配置的步驟。

進一步的，確定子模塊最佳冗余配置的步驟，包括：在不同的子模塊冗余配置下，根據所述單橋臂的初始子模塊數量、冗余子模塊數量、子模塊故障率和所述MMC單橋臂可靠性模型，計算當前時刻MMC單橋臂正常工作的概率；所述冗余子模塊數量不同，則計算所得的當前時刻MMC單橋臂正常工作的概率不同；查找所述當前時刻MMC單橋臂正常工作的最大概率對應的冗余子模塊數量，并將該冗余子模塊數量確定為子模塊最佳冗余配置。