1.基于模型预测的单相接地故障时MMC的改进控制策略，其特征在于，将MMC的控制量和采样量进行正序、负序和零序分离，并根据控制目标在α‑β坐标系上建立MMC的预测模型，以此为基础利用价值函数对MMC各相上、下桥臂导通的子模块个数进行预测，最终结合排序均压算法确定各子模块的开关状态；

其具体步骤如下：

S1：首先将k时刻MMC的控制量和采样量进行正序、负序和零序分离；

S2：根据S1中MMC的控制目标在α‑β坐标系上建立MMC的预测模型，并求出k+1时刻各控制目标的预测值；

S3：对S2中k+1时刻的各控制目标进行建立相对应的价值函数和系统价值函数，并求出各桥臂应导通的子模块个数；

S4：利用排序均压算法来平衡S3中的各子模块电容电压和确定S3中的各子模块的投入状态。

2.根据权利要求1所述的基于模型预测的单相接地故障时MMC的改进控制策略，其特征在于，所述S1中，将k时刻MMC的控制量和采样量进行正序、负序和零序分离，其分离过程如下：

k时刻的控制量为MMC上、下桥臂的桥臂电压，分别用符号upj(k)和unj(k)表示，j＝a，b，c，代表电网电压a，b，c三相；upj(k)和unj(k)由MMC上、下桥臂导通的子模块个数决定，其可以表示为：

其中，npj(k)和nnj(k)分别是k时刻MMC上、下桥臂导通的子模块个数，其取值范围是0～N，N为MMC每个桥臂的子模块个数，Uc为MMC每个子模块电容的额定电压，且Uc＝Udc/N，Udc为直流电压，以此为基础k时刻MMC的交流等效输出电压uj(k)可用upj(k)和unj(k)表示为：k时刻的采样量分别是MMC的上、下桥臂的桥臂电流ipj(k)和inj(k)以及电网电压usj(k)，以此为基础MMC的k时刻的交流电流isj(k)和桥臂环流izj(k)可用桥臂电流ipj(k)和inj(k)表示为：

以电网电压usj(k)为例，k时刻控制量和采样量正序、负序和零序分量的分离步骤为：首先借助Clarke坐标变换，将usj(k)从a‑b‑c坐标系转化为α‑β坐标系，方法为：其中，usα(k)和usβ(k)分别是usj(k)在α轴和β轴上的分量，进而利用信号延时法可以得到其正序、负序分量，具体为：

其中， 和 分别是usα(k)的正序和负序分量， 和 分别是usβ(k)的正序和负序分量，qusα(k)表示分量usα(k)延迟90°，qusβ(k)表示分量usβ(k)延迟90°；usj(k)零序分量 的获取方式为：

类似的，可以得到交流等效输出电压uj(k)在α轴和β轴正序和负序分量0

和 及零序分量u (k)，交流电流isj(k)在α轴和β轴正序和负序分量和 及零序分量 桥臂环流izj(k)在α轴和β轴正序和负序分量izα(k)、izβ(k)。

3.根据权利要求1所述的基于模型预测的单相接地故障时MMC的改进控制策略，其特征在于，所述S2中，根据MMC的控制目标在α‑β坐标系上建立MMC的预测模型，并求出k+1时刻各控制目标的预测值，具体过程如下：

根据一阶向前欧拉法，正序交流电流在α‑β坐标系中的预测模型可表示为：其中，Ld为MMC的等效交流电感，Ld＝L/2+Ls，L为桥臂电感，Ls为交流电感；Rd为MMC的等效交流电阻，Rd＝R/2+Rs，R为桥臂电阻，Rs为交流电阻；Ts为采样频率；

分别是k+1时刻正序交流电流在α‑β坐标系中的预测值；同样，负序交流电流在α‑β坐标系中的预测模型可表示为：

其中， 分别是k+1时刻负序交流电流在α‑β坐标系中的预测值；零序交流电流的预测模型可表示为：

其中， 是k+1时刻零序交流电流的预测值；桥臂环流在α‑β坐标系中的预测模型可表示为：

其中，izα(k+1)、izβ(k+1)分别是k+1时刻桥臂环流在α‑β坐标系中的预测值；通过将S1中k时刻控制量upj(k)和unj(k)的各种可能值代入上述控制目标的预测方程，便可求出在k+1时刻各控制目标的所有可能预测值。

4.根据权利要求1所述的基于模型预测的单相接地故障时MMC的改进控制策略，其特征在于，所述S3中，建立各控制目标的价值函数和系统价值函数，并求出各桥臂应导通的子模块个数，具体过程如下：

建立正序交流电流的价值函数为：

其中，isαref、isβref分别是k+1时刻正序交流电流在α‑β坐标系上的给定值，其值可以通过外环PI控制环得到；负序交流电流的价值函数为：为了抑制负序交流电流，负序交流电流在α‑β坐标系上的给定值全部设为0；零序交流电流的价值函数为：

同样，为了抑制零序交流电流，零序交流电流的给定值设为0；桥臂环流的价值函数为：fz＝(0‑izα(k+1))+(0‑izβ(k+1))为了抑制桥臂环流，桥臂环流在α‑β坐标系上的给定值全部设为0；为了综合控制正序交流电流、负序交流电流、零序交流电流和桥臂环流，需要建立系统的价值函数，其形式为：其中， 和λz分别是正序交流电流、负序交流电流、零序交流电流和桥臂环流的权重系数，通过调节其大小，可以改变不同控制目标在系统价值函数中的比重；将在S2中求出的各控制目标在k+1时刻的预测值代入上述价值函数，使系统价值函数f的数值最小的开关状态即为最佳开关状态，定义最佳开关状态为[Npj，Nnj]，Npj是第j相上桥臂应导通的子模块个数，Nnj是第j相下桥臂应导通的子模块个数。

5.根据权利要求1所述的基于模型预测的单相接地故障时MMC的改进控制策略，其特征在于，所述S4中平衡各子模块电容电压和确定各子模块的投入状态，具体过程如下：采用排序算法对桥臂电容电压进行平衡控制，根据变换器的桥臂电流方向和S3中求出的最佳开关状态[Npj，Nnj]，确定每个子模块的开关情况，其具体方法如下：S400：确定上桥臂各子模块的开关状态：若ipj>0，对第j相上桥臂N个子模块电容电压进行升序排序，选取电容电压小的Npj个子模块，使它们工作在投入状态，其它子模块工作在切除状态；若ipj≤0，对第j相上桥臂N个子模块电容电压进行降序排序，选取电容电压大的Npj个子模块，使它们工作在投入状态，其它子模块工作在切除状态；

S401：确定下桥臂各子模块的开关状态：若inj>0，对第j相上桥臂N个子模块电容电压进行升序排序，选取电容电压小的Nnj个子模块，使它们工作在投入状态，其它子模块工作在切除状态；若inj≤0，对第j相上桥臂N个子模块电容电压进行降序排序，选取电容电压大的Nnj个子模块，使它们工作在投入状态，其它子模块工作在切除状态。