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基于模块化多电平(Modular multilevel converter,MMC)的柔性直流输电技术(MMC-HVDC),以其易扩展,控制灵活,低谐波等优势在大规模新能源并网及远距离大容量输电等领域得到广泛研究和应用,是最具发展前景的直流输电拓扑之一。和交流电网不同,柔性直流输电系统由于本身的“弱惯性”,直流故障传播非常快,尤其是短路故障引起的过电流问题,严重危害系统运行及设备安全。同时,MMC-HVDC换流站由大量的子模块构成,这无疑是增加了子模块故障的概率。大量电力电子元件,增加了系统的非线性,使得大多电气量无法形成准确的解析式表达,增加了保护的难度。鉴于上述问题,本文分别从子模块故障诊断与冗余运行策略,短路电流计算,过电流抑制以及基于数据驱动的人工智能故障保护方法四个方面展开研究,主要工作如下:(1)分析了子模块IGBT短路故障特性,研究电容电压的演变规律,推导出电容电压计算公式,提出基于电容电压计算值的改进微分欠压保护判据,该方法能够快速准确地检测发生短路故障的子模块;结合子模块的开关函数,利用小波变换进行故障IGBT定位,并在不同尺度因子及噪声条件下对比了故障定位效果,仿真实验证明了本文提出的IGBT短路故障诊断方法的有效性。(2)提出了“间歇备用”的冗余子模块运行方式,可以保证冗余子模块保持较高的电压水平又避免了冗余子模块频繁的投切,既保证冗余子模块投入后系统迅速恢复正常运行又延长了冗余子模块的使用寿命。优化了考虑冗余子模块的排序触发策略,大大降低了子模块排序复杂度,提高了系统运行效率。(3)分析了单极接地故障和双极短路故障特性,研究短路电流的演变规律。针对双极短路故障,推导出基于校准系数的短路电流计算方法,并探究了系统不同运行条件对校准系数的影响。提出基于“网孔电流法”的环型拓扑结构的线路短路电流计算方法,通过将故障网络划分为不同的网孔,建立每个网孔的状态方程,最后计算故障电流,该方法也可以推广到更复杂的网络结构。仿真实验证明本文提出的短路电流计算方法能够准确计算线路双极短路故障的短路电流,为保护设计及设备选型提供参考。(4)提出线路双极短路故障的不同阶段的过电流限制策略。故障发生时,提出基于限流模块和支路转移模块的辅助结构,一方面抑制了交流三相短路电流,并改变电流路径,避免短路电流流经子模块元件;另一方面加快了电感续流及直流电流的衰减速度,使得故障隔离更为容易。提出限流电阻的配置方法,要综合考虑限流效果和设备安全。在故障后重合闸阶段,提出在直流出口配置限流电路的策略,可以将重合闸过程中桥臂过电流限制在允许范围内,并设计了限流电阻配置方法,避免了永久故障时重合闸过程中换流器反复闭锁的问题,提高了系统安全性,缩短了故障恢复时间。(5)提出基于数据驱动的人工智能算法的MMC-HVDC线路故障保护方法,以卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)为例,进行序列数据矩阵化,样本选择,数据增强,模型调参及效果评估。基于准确率和召回率,验证了 CNN算法在MMC-HVDC线路故障保护中出色表现,为人工智能算法在故障保护中的应用提供参考。