基于改进MOPSO的MMC-HVDC控制器PI参数分层优化

谢国超，刘崇茹，凌博文 ，徐东旭，朱 毅

(1.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京 102206；2.国网山东省电力公司经济技术研究院，山东济南 250021)

0 引 言

模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)自被提出以来便得到了广泛的关注。MMC具有独立控制有功功率和无功功率、向无源网络或者弱交流系统供电等传统电压源换流器的特点，且波形质量高、换流器损耗低，现已被广泛应用于直流电网的构建并在新能源并网和大电网互联等领域极具发展潜力。迄今为止，模块化多电平换流器型高压直流输电工程(modular multilevel converter-high voltage direct current, MMC-HVDC)在国内外均取得了成功的应用[1]。

多模块的拓扑结构和多环节的控制策略使其在仿真研究和工程实践中需要考虑复杂的协调控制，因而对其控制系统的性能要求非常高。比例-积分(proportional-integral, PI)控制以其调节快速、结构简单、参数定义易于理解、易于实现等优点而被广泛应用于MMC的控制系统中，但工程中常采用试凑法获得参数，这不仅对工程师提出了很高的要求，而且十分耗费精力和时间。近年来，随着智能优化算法的普及和深入，智能优化算法已经越来越多地应用于PI控制器参数优化。

多目标粒子群算法(multi objective particle swarm optimization，MOPSO)以其良好的收敛性能、简单的计算模式、较强的全局搜索能力和较少的参数设置的特点而被广泛应用于多目标优化问题的求解，也有学者使用MOPSO算法优化PI控制器参数。文献[2]利用多目标粒子群算法优化统一潮流控制器的控制系统。文献[3]采用MOPSO算法优化了以系统成本和污染排放最小为目标函数的“源-网-荷-储”优化调度模型。……