一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，包括下述步骤：建立变流器的模型，分析并推导输出单元的传递函数；确定需要抑制的谐波频率大致范围，设定相应的PI控制器参数、确定粒子群优化算法的相关参数；随机初始化粒子i的虚拟电阻值R(i)与更新速度Vstep(i)；以变流器并网点电压的THD[R]为适应值函数来判断虚拟电阻粒子，初始化个体最优值和获取粒子群全局最优值；运用速度迭代公式及虚拟电阻迭代公式反复迭代至满足收敛条件或者到达最大迭代次数，从而确定虚拟电阻阻值；使各变流器的谐波虚拟电阻与谐波阻抗相等，从而实现多节点谐波电压的最佳抑制效果。本发明专利技术方法采用粒子群集优化算法能够对谐波虚拟电阻的大小进行快速、准确、全局的搜索。

A coordinated control method for multiple converters based on particle swarm optimization

The invention discloses a coordinated control method for multiple converters based on particle swarm optimization, which includes the following steps: establishing the model of the converter, analyzing and deriving the transfer function of the output unit; determining the approximate range of harmonic frequencies to be suppressed, setting the corresponding PI controller parameters, and determining the relevant parameters of the particle swarm optimization algorithm; randomly initializing the virtual resistance of particle I. Value R(i) and update speed Vstep(i); use THD[R] of grid-connected voltage of converter as fitness function to judge virtual resistance particles, initialize individual optimum value and obtain global optimum value of particle swarm; use velocity iteration formula and virtual resistance iteration formula to iterate repeatedly to meet convergence conditions or reach maximum iteration times, so as to determine the virtual resistance value; The wave virtual resistance is equal to the harmonic impedance, so as to achieve the best suppression effect of multi-node harmonic voltage. The method of the invention adopts particle swarm optimization algorithm to search quickly, accurately and globally the size of harmonic virtual resistance.

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法
本专利技术涉及电力设备控制研究领域，特别涉及一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，适用于对含多台分布式发电变流器接入的配电网系统节点电压谐波的协调优化治理。当分布式变流器接入配电网系统节点后，采用虚拟电阻法控制变流器对特定次谐波呈电阻性，进而对节点电压谐波进行抑制，最终根据粒子群优化算法对多台变流器的虚拟电阻进行快速调节得到全局最佳虚拟电阻，实现最佳的谐波抑制效果。
技术介绍
近年来人们的环保意识越来越强，使采用新能源发电的分布式发电技术受到了广泛的关注，分布式电源(DG)在电为系统中所占的比重越来越高。基于并网变流器的DG设备、电能质量治理设备在配电网中大量应用，这些基于并网变流器的设备虽然技术先进、工作效率高，但也存在诸多问题，比如，设备技术含量高，使其运行、维护存在较高的技术门槛。但更关键的是，这些设备制造目的相对单一，仅考虑能量转换或电能质量控制。事实上，这两类设备在电力电子电路拓扑、设备硬件结构、控制策略(大多基于瞬时功率理论和PWM技术来设计)上都有诸多相似特征。为此，在DG的并网变流器中进行技术创新设计，使其在实现能量转换的基础上，兼顾具备电能质量控制功能，从硬件结构、控制策略上都是可行的。然而由于系统、负载的不确定性，通常无法通过计算准确的获取线路阻抗及非线性负载的等效谐波电流源的具体数值，但是由于最佳虚拟电阻的存在性，且谐波功率与虚拟电阻值的函数存在极值，因此，可利用一定的优化算法对虚拟电阻阻值进行寻优。对于单台变流器采用一维搜索对虚拟电阻进行寻优的控制方法是可行的，但是当多节点多变流器工作在基于虚拟电阻法的主动电能质量控制状态时，传统的优化方法是将多目标优化问题转换成单目标优化问题，但这很大程度上依赖于决策者对优化问题的特征信息提取。如果问题变得复杂，规模和维度变多，采用传统的优化方法将导致计算变得过于复杂，难以得出数学模型，且可能陷入局部最优。此外，采用一维搜索时，多台变流器之间未协调，多台虚拟谐波电阻可能反复调整，当某台变流器达到最优时，其余变流器未达到最优状态又会进行寻优，从而反过来影响该台变流器，系统不断寻优，搜索结果始终无法稳定，无法完成求解。粒子群优化算法通过模拟鸟类的觅食行为，当整个鸟群一起外出觅食时，鸟群中的每一只鸟通过与相邻的同类进行信息交换调整自己的飞行方向，最终只要一只鸟能够找到食物所在地，鸟群中的所有鸟都能够到达食物所在地。此处的每只鸟可以当做粒子群优化算法中的一个粒子，该粒子像鸟群中的一只鸟一样以一定的速度在指定空间(即寻优的搜索空间)中运动；食物所在地即是所要搜索的最佳解决方案(或最适值)，由于鸟群中的每只鸟都有可能找到食物所在地，因此算法中的每个粒子都是寻优问题的一个潜在最优解；鸟群中存在信息交流行为，算法中的粒子则通过在其速度与位置更新公式中加入其他粒子的坐标实现信息交流功能。通过上述的模拟，粒子群优化算法的每个粒子最终都会找到优化问题的全局最优解。因此，将粒子群优化算法应用到兼顾谐波抑制的多变流器控制算法中是一个可行方向。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，该方法基于粒子群优化算法，通过在全搜索空间内快速调节各变流器等效输出谐波电阻的大小，协调控制多台变流器对电网谐波进行吸收，实现多节点多变流器谐波电压抑制，使得分布式配电网系统节点谐波电压水平得到有效降低。为实现以上目的，本专利技术采取如下技术方案：一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，通过搜索最佳虚拟电阻来实现多台电流器的协调控制，其特征在于，该方法包括下述步骤：S1、建立变流器的模型，分析并推导输出单元的传递函数；S2、根据所述传递函数确定需要抑制的谐波频率范围，并设定PI控制器参数，确定用于搜索虚拟电阻值的粒子群优化算法的相关参数；S3、随机初始化粒子i的虚拟电阻值R(i)与更新速度Vstep(i)；S4、根据不同粒子对应的虚拟电阻值来获取各次谐波电压幅值，进而构造并网变流器对并网点电压谐波的滤波效果函数，所述滤波效果函数用总谐波畸变率THD[R]来描述；以所述总谐波畸变率THD[R]为适应值函数来判断各个粒子虚拟电阻的滤波效果；将步骤S3随机化的粒子虚拟电阻初始值作为个体最优虚拟电阻初始值，将不同粒子的个体最优虚拟电阻初始值的滤波适应值进行比较，获取粒子群全局最优虚拟电阻初始值；S5、根据个体和全局最优虚拟电阻初始值以及迭代公式进行粒子更新，然后计算并计较更新后的每个粒子i、个体最优虚拟电阻值粒子Gi和全局最优虚拟电阻值粒子P的滤波适应值，根据比较结果，将个体和全局最优虚拟电阻值进行赋值更新，再反复迭代至满足收敛条件或达到最大迭代次数，将迭代结束后的全局最优虚拟电阻值作为各台变流器的最优虚拟电阻值；S6、控制变流器输出相应的谐波补偿电流，使得各变流器的最优虚拟电阻值R(i)与从并网点看向系统的谐波阻抗Zh的模值分别相等，下标h表示h次谐波，由电路原理可知，此时谐波源内外阻相等，变流器吸收谐波功率最大，从而实现多台变流器谐波电压的控制。作为优选的技术方案,所述步骤S1，包括下述步骤：S101、建立分布式变流器的电路模型：采用LCL滤波电路，具体包括第一电感L1、第一电感寄生电阻R1、第二电感L2、第二电感寄生电阻R2、电容C和电容寄生电阻RC；所述第一电感L1连接第一电感寄生电阻R1；所述第二电感L2连接第二电感寄生电阻R2；所述电容C连接电容寄生电阻RC，所述第一电感寄生电阻R1连接第二电感寄生电阻R2和电容寄生电阻RC；S102、根据分布式变流器的电路模型推导变流器的输出传递函数，具体是：根据步骤S101分布式变流器的电路模型，在做简化分析时，将第一电感寄生电阻R1和第二电感寄生电阻R2忽略，得到从逆变桥电压Uinv到电网侧输出电流i2的传递函数，记为GLCL(s)，具体公式为：其中，s表示复数参数；i2(s)表示输出电流；vinv(s)表示变流器输出电压；LCL滤波电路的参数为L1＝0.74mH，C＝6.6μF，L2＝55μH，因此输出传递函数的谐振频率在变流器输出电流的频率小于谐振频率时，增益较高；在变流器输出电流的频率大于谐振频率时，增益衰减较快，因此该滤波电路能保留低频谐波补偿的输出且能有效抑制高频谐波，可用于输出低次谐波同时对高次谐波进行抑制。作为优选的技术方案,步骤S2，具体包括下述步骤：S201、确定需要抑制的谐波频率范围：设定兼顾谐波治理功能的变流器的最大补偿谐波频率fmax；所述最大补偿谐波频率fmax小于传递函数的谐振频率fres，并根据补偿范围设定；当需要补偿到N次谐波时，设定fmax＝Nf0，f0为基波频率50Hz，N为奇数且非3的倍数，即5、7、11、13……；fmax<fres；S202、电流内环采用PI控制，分别为特定次谐波的PI参数进行设置，实现在各次旋转坐标系下的无静差控制；所述PI参数包括比例控制P的比例系数和积分控制的积分系数；S203、利用粒子群优化算法：根据变流器数量确定粒子群的规模以及维数，当单台变流器运行时，虚拟电阻值是一个一维参数；多台变流器运行时，通过增加虚拟电阻值的维数可协调多台本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，通过搜索最佳虚拟电阻来实现多台电流器的协调控制，其特征在于，该方法包括下述步骤：S1、建立变流器的模型，分析并推导输出单元的传递函数；S2、根据所述传递函数确定需要抑制的谐波频率范围，并设定PI控制器参数，确定用于搜索虚拟电阻值的粒子群优化算法的相关参数；S3、随机初始化粒子i的虚拟电阻值R(i)与更新速度Vstep(i)；S4、根据不同粒子对应的虚拟电阻值来获取各次谐波电压幅值，进而构造并网变流器对并网点电压谐波的滤波效果函数，所述滤波效果函数用总谐波畸变率THD[R]来描述；以所述总谐波畸变率THD[R]为适应值函数来判断各个粒子虚拟电阻的滤波效果；将步骤S3随机化的粒子虚拟电阻初始值作为个体最优虚拟电阻初始值，将不同粒子的个体最优虚拟电阻初始值的滤波适应值进行比较，获取粒子群全局最优虚拟电阻初始值；S5、根据个体和全局最优虚拟电阻初始值以及迭代公式进行粒子更新，然后计算并计较更新后的每个粒子i、个体最优虚拟电阻值粒子Gi和全局最优虚拟电阻值粒子P的滤波适应值，根据比较结果，将个体和全局最优虚拟电阻值进行赋值更新，再反复迭代至满足收敛条件或达到最大迭代次数，将迭代结束后的全局最优虚拟电阻值作为各台变流器的最优虚拟电阻值；S6、控制变流器输出相应的谐波补偿电流，使得各变流器的最优虚拟电阻值R(i)与从并网点看向系统的谐波阻抗Zh的模值分别相等，下标h表示h次谐波，由电路原理可知，此时谐波源内外阻相等，变流器吸收谐波功率最大，从而实现多台变流器谐波电压的控制。...

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，通过搜索最佳虚拟电阻来实现多台电流器的协调控制，其特征在于，该方法包括下述步骤：S1、建立变流器的模型，分析并推导输出单元的传递函数；S2、根据所述传递函数确定需要抑制的谐波频率范围，并设定PI控制器参数，确定用于搜索虚拟电阻值的粒子群优化算法的相关参数；S3、随机初始化粒子i的虚拟电阻值R(i)与更新速度Vstep(i)；S4、根据不同粒子对应的虚拟电阻值来获取各次谐波电压幅值，进而构造并网变流器对并网点电压谐波的滤波效果函数，所述滤波效果函数用总谐波畸变率THD[R]来描述；以所述总谐波畸变率THD[R]为适应值函数来判断各个粒子虚拟电阻的滤波效果；将步骤S3随机化的粒子虚拟电阻初始值作为个体最优虚拟电阻初始值，将不同粒子的个体最优虚拟电阻初始值的滤波适应值进行比较，获取粒子群全局最优虚拟电阻初始值；S5、根据个体和全局最优虚拟电阻初始值以及迭代公式进行粒子更新，然后计算并计较更新后的每个粒子i、个体最优虚拟电阻值粒子Gi和全局最优虚拟电阻值粒子P的滤波适应值，根据比较结果，将个体和全局最优虚拟电阻值进行赋值更新，再反复迭代至满足收敛条件或达到最大迭代次数，将迭代结束后的全局最优虚拟电阻值作为各台变流器的最优虚拟电阻值；S6、控制变流器输出相应的谐波补偿电流，使得各变流器的最优虚拟电阻值R(i)与从并网点看向系统的谐波阻抗Zh的模值分别相等，下标h表示h次谐波，由电路原理可知，此时谐波源内外阻相等，变流器吸收谐波功率最大，从而实现多台变流器谐波电压的控制。2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，其特征在于，所述步骤S1，包括下述步骤：S101、建立分布式变流器的电路模型：采用LCL滤波电路，具体包括第一电感(L1)、第一电感寄生电阻(R1)、第二电感(L2)、第二电感寄生电阻(R2)、电容(C)和电容寄生电阻(RC)；所述第一电感(L1)连接第一电感寄生电阻(R1)；所述第二电感(L2)连接第二电感寄生电阻(R2)；所述电容(C)连接电容寄生电阻(RC)，所述第一电感寄生电阻(R1)连接第二电感寄生电阻(R2)和电容寄生电阻(RC)；S102、根据分布式变流器的电路模型推导变流器的输出传递函数，具体是：根据步骤S101分布式变流器的电路模型，在做简化分析时，将第一电感寄生电阻(R1)和第二电感寄生电阻(R2)忽略，得到从逆变桥电压Uinv到电网侧输出电流i2的传递函数，记为GLCL(s)，具体公式为：其中，s表示复数参数；i2(s)表示输出电流；vinv(s)表示变流器输出电压；LCL滤波电路的参数为L1＝0.74mH，C＝6.6μF，L2＝55μH，因此输出传递函数的谐振频率在变流器输出电流的频率小于谐振频率时，增益较高；在变流器输出电流的频率大于谐振频率时，增益衰减较快，因此该滤波电路能保留低频谐波补偿的输出且能有效抑制高频谐波，可用于输出低次谐波同时对高次谐波进行抑制。3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，其特征在于，步骤S2，具体包括下述步骤：S201、确定需要抑制的谐波频率范围：设定兼顾谐波治理功能的变流器的最大补偿谐波频率fmax；所述最大补偿谐波频率fmax小于传递函数的谐振频率fres，并根据补偿范围设定；当需要补偿到N次谐波时，设定fmax＝Nf0，f0为基波频率50Hz，N为奇数且非3的倍数，即5、7、11、13……；fmax<fres；S202、电流内环采用PI控制，分别为特定次谐波的PI参数进行设置，实现在各次旋转坐标系下的无静差控制；所述PI参数包括比例控制P的比例系数和积分控制的积分系数；S203、利用粒子群优化算法：根据变流器数量确定粒子群的规模以及维数，当单台变流器运行时，虚拟电阻值是一个一维参数；多台变流器运行时，通过增加虚拟电阻值的维数可协调多台变流器的高效运行，实现节点谐波电压的有效抑制；S204、确定粒子群优化算法的相关参数，所述相关参数包括：加速因子c1与c2、粒子群惯性权重的初始值wmax与最终值wmin、最大迭代次数tmax、最大迭代速度vmax与最小迭代速度vmin、以及虚拟电阻值优化区间的上限Rmax与下限Rmin。4.根据权利要求3所述的基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，其特征在于，步骤S204中，粒子群惯性权重采用动态惯性权重系数，其随着迭代次数的增加而线性递减，涉及的公式如下：其中wmax为粒子群惯性权重的初始值；wmin为粒子群惯性权重的最终值；t为当前迭代次数。5.根据权利要求3所述的基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法，其特征在于，步骤S204中，由单相等效电路图估算虚拟电阻值区间，设定虚拟电阻值优化区间的上限Rmax与下限Rmin，再根...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯清派，欧阳森，许伟东，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44