QPR-NLADRC改进MMC控制策略研究与优化

吕品; 徐东辉; 关万琳; 张美婷; 张晨熙; 亢学硕

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2223

English Version Journal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

QPR-NLADRC改进MMC控制策略研究与优化

更新时间：2026-07-22

- QPR-NLADRC改进MMC控制策略研究与优化
- Vol. 47, Issue 4, Pages: 136-151(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2223
  CLC： TM614
- Online First：08 May 2026，
  
  Published：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
吕品, 徐东辉, 关万琳, et al. QPR-NLADRC改进MMC控制策略研究与优化[J]. 2026, 47(4): 136-151.
DOI：

吕品, 徐东辉, 关万琳, et al. QPR-NLADRC改进MMC控制策略研究与优化[J]. 2026, 47(4): 136-151. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-2223.

摘要

背靠背模块化多电平换流器（MMC）在柔性直流输电系统中的工程应用日益广泛

其控制策略优化可抑制系统振荡、提升稳定性。首先搭建永磁直驱风电系统经背靠背MMC-HVDC并网仿真模型

监测直流电压与公共连接点交流电流质量

分析PI参数对并网稳定性的影响;随后针对关键PI控制器

提出准比例谐振（QPR）与非线性自抗扰控制（NLADRC）结合的结构

采用多目标改进鹭鹰优化算法（MOISBOA）优化参数;最后通过建立系统阻抗模型

验证了所提控制器的有效性。

Abstract

Back-to-back modular multilevel converter （MMC） has been applied widely to flexible DC transmission system

and its control strategy optimization can suppress system oscillation and improve stability. Firstly

the back-to-back MMC-HVDC grid-connected simulation model of permanent magnet direct-drive wind power system is built to monitor the quality of DC voltage and AC current at the common connection point

and the influence of PI parameters on grid-connected stability is analyzed. Then

for the key PI controller

a structure combining quasi-proportional resonance （QPR） and nonlinear active disturbance rejection control （NLADRC） is proposed

and the multi-objective improved egret optimization algorithm （MOISBOA） is used to optimize the parameters. Finally

the effectiveness of the proposed controller is verified by establishing the system impedance model.

关键词

Keywords

references

辛业春, 李尚轩, 王延旭, 等. 基于直流电流反馈的MMC-HVDC系统的中高频振荡抑制策略[J]. 中国电力, 2025, 58(1): 39-49.

LYU P, ZHAI Y L, SU X W, et al.Characteristics analysis of sub-synchronous oscillation caused by DFIG wind farm integrated into MMC-HVDC system[J]. Journal of electrical engineering & technology, 2023, 18(6): 4287-4299.

李辉, 李青和, 姚然, 等. 计及海缆分布特性的海上风电柔直并网系统中高频谐振分析及抑制[J]. 太阳能学报, 2023, 44(4): 74-84.

杨银国, 林旭, 吴国炳, 等. 构网型、跟网型非同步机电源并网系统暂态同步稳定性分析[J]. 太阳能学报, 2024, 45(8): 218-228.

马文忠, 赵雨, 张彦, 等. 基于反演控制的DC-MMC双闭环解耦控制策略研究[J]. 太阳能学报, 2023, 44(1): 485-492.

李永刚, 褚文从, 刘华志. 虚拟同步直驱风电场经MMC-HVDC并网的低频振荡特性分析[J]. 电力自动化设备, 2023, 43(9): 186-193.

侯世巍, 杜昌顺, 耿志强, 等. 基于模糊自适应PI控制和模型预测控制的MMC-HVDC控制方法[J]. 北京化工大学学报(自然科学版), 2023, 50(6): 55-65.

许文波, 魏泽宇, 孔伟, 等. PMSM伺服系统线性自抗扰控制器的参数整定[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(1): 165-178.

韩京清. 自抗扰控制器及其应用[J]. 控制与决策, 1998, 13(1): 19-23.

陈晖, 孙玉坤, 杨婷, 等. 基于自抗扰技术的MMC-STATCOM控制器设计[J]. 电子技术应用, 2020, 46(2): 114-120.

李学东, 颜景斌, 高崇禧, 等. 三相电流型整流器的线性自抗扰控制[J]. 哈尔滨理工大学学报, 2023, 28(1): 73-79.

陈哲, 张序轩, 刘春强, 等. 基于比例谐振型自抗扰控制的永磁同步电机电流解耦及谐波抑制策略研究[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(24): 9062-9072.

WU Z L, YUAN J, LIU Y H, et al.A synthesis method for first-order active disturbance rejection controllers: procedures and field tests[J]. Control engineering practice, 2022, 127: 105286.

莫昱, 唐旭东. 基于改进自抗扰控制的电动伺服系统机械谐振抑制方法[J]. 系统工程与电子技术, 2024, 46(1): 309-317.

CHAO W J, DENG C P, HUANG J W, et al.A sub-synchronous oscillation suppression strategy based on active disturbance rejection control for renewable energy integration system via MMC-HVDC[J]. Electronics, 2023, 12(13): 2885.

XU X N, WANG D, ZHOU X S, et al.Suppression of negative sequence current on HVDC modular multilevel converters in offshore wind power[J]. Journal of marine science and engineering, 2024, 12(3): 383.

刘亨铭, 江畅, 程启明, 等. 不平衡电网下基于无源控制的MMC-UPQC电能质量综合治理研究[J]. 高电压技术, 2021, 47(4): 1344-1355.

AL-WESABI I, FANG Z J, CAI J Q, et al.Fast DC-link voltage control based on power flow management using linear ADRC combined with hybrid salp particle swarm algorithm for PV/wind energy conversion system[J]. International journal of hydrogen energy, 2024, 61: 688-709.

SHENG C Y, WANG Q H, SU T, et al.Induction motor torque closed-loop vector control system based on flux observation and harmonic current suppression[J]. Control engineering practice, 2024, 142: 105755.

李劲越, 陈国初, 刘琦, 等. 基于改进的准比例谐振控制MMC逆变器环流抑制策略[J]. 计算机应用与软件, 2023, 40(6): 42-47, 88.

FU Y F, LIU D, CHEN J D, et al.Secretary bird optimization algorithm: a new metaheuristic for solving global optimization problems[J]. Artificial intelligence review, 2024, 57(5): 123.

李克文, 牛小楠, 李国庆, 等. 基于可变生成概率和多差分柯西变异的均衡优化算法[J]. 计算机科学, 2024, 51(3): 214-225.

JIA H M, RAO H H, WEN C S, et al.Crayfish optimization algorithm[J]. Artificial intelligence review, 2023, 56(2): 1919-1979.

REZAEI F, SAFAVI H R, ABD ELAZIZ M, et al.GMO: geometric mean optimizer for solving engineering problems[J]. Soft computing, 2023, 27(15): 10571-10606.

DAI E, HE Z, ZHAO X, et al.An optical microscope algorithm with precise focusing strategy and migration strategy with application in 3D path planning[J].The journal of supercomputing, 2025, 81(8): 1027-1027.

SHEHADEH H A.Chernobyl disaster optimizer (CDO): a novel meta-heuristic method for global optimization[J]. Neural computing and applications, 2023, 35(15): 10733-10749.

ZOLFI K.Gold rush optimizer: a new population-based metaheuristic algorithm[J]. Operations research and decisions, 2023, 33(1): 113-150.

MIRRASHID M, NADERPOUR H.Incomprehensible but intelligible-in-time logics: theory and optimization algorithm[J]. Knowledge-based systems, 2023, 264: 110305.

杨文珍, 何庆, 杜逆索. 具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法[J]. 小型微型计算机系统, 2022, 43(2): 247-253.

MIRJALILI S.Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving single-objective, discrete, and multi-objective problems[J]. Neural computing and applications, 2016, 27(4): 1053-1073.

MIRJALILI S Z, MIRJALILI S, SAREMI S, et al.Grasshopper optimization algorithm for multi-objective optimization problems[J]. Applied intelligence, 2018, 48(4): 805-820.

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

计及需求响应与多目标优化的风光氢储综合能源系统容量配置研究

基于NSGA-Ⅱ算法的太阳能蓄供热系统配置优化研究

构网型双馈风电机组稳定性分析

计及不平衡接入的农村低压台区高渗透率户用光伏无功主动支撑连贯策略

漂浮式海上风力机雷击暂态效应研究

Related Author

安源

施宗链

冯昊彤

赵亭玉

李洋

范满

时正平

刘莹珊

Related Institution

Hebei Key Laboratory of Low-Carbon and High-Efficiency Power Generation Technology, North China Electric Power University

Department of Power Engineering, North China Electric Power University

西安710055

西安建筑科技大学机电工程学院

西安交通大学机械工程学院机械电子工程系西安710049

AI问答

⁰