PSO优化的阶梯波调制：解决模块化多电平变换器开关角难题

"基于粒子群优化的模块化多电平变换器阶梯波调制策略" 本文主要探讨了在可再生能源领域，特别是风能和太阳能转换中，模块化多电平变换器（MMC）的重要作用。MMC作为一种高效、可扩展且成本较低的电力电子接口，尤其适用于大功率可再生能源的转换。在众多多电平拓扑结构中，MMC因其独特的双星形拓扑和模块化设计而备受青睐，适合直流-交流转换以及柔性直流输电应用。 阶梯波调制（SWM）是控制MMC的关键技术，它能够优化输出谐波特性并降低开关损耗。然而，SWM的挑战在于求解非线性超越方程组以确定开关角，这通常需要采用数值迭代方法，例如牛顿迭代法。牛顿法的局限在于对初值敏感，局部收敛性可能导致收敛速度慢或无法找到解。已有研究尝试通过不同方式改进初值计算，如文献［9］至［13］所提及的方法，但各自存在一定的局限性，如计算误差大、收敛速度慢或易早熟收敛。 文章提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法和牛顿迭代法的阶梯波调制策略。PSO以其全局优化能力为开关角迭代初值的选择提供优化，随后使用牛顿迭代法快速计算出精确的开关角。这种结合方法旨在克服牛顿法对初值的敏感性，并利用PSO的全局搜索能力避免局部最优，同时保持牛顿法在精确解附近的快速收敛性。此外，该策略还包含了电容电压排序平衡策略，以解决MMC中的子模块电容电压均衡问题，降低了系统的复杂度并提高了开关频率。 为了验证该方法的有效性，文章通过三相五电平MMC系统构建了低压物理模型的验证平台。仿真和实验结果证实了所提出的调制策略在实际应用中的正确性和可行性，为多电平变换器的控制策略提供了新的思路，对于提升可再生能源转换系统的性能和效率具有重要意义。