一种永磁风机PI参数优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种永磁风机PI参数优化方法及装置，该装置包括：风速检测模块，用于检测当下风速；参数优化计算模块，基于目标函数以及当下风速，通过萤火虫算法计算所述目标函数的全局最优解，输出上一阶段风速对应的最优值，从而得到优化的PI参数；风速判断模块，获取所述上一阶段风速，并基于所述当下风速以及上一阶段风速的差值，控制所述参数优化计算模块进行计算或停止。本发明专利技术的技术方案能够适应风力发电机组在实际应用中风速多变环境下的多参数优化，拥有较高的计算精度，且能够有效避免陷入局部最优。

PI parameter optimization method and device of permanent magnet fan

【技术实现步骤摘要】
一种永磁风机PI参数优化方法及装置
本专利技术属于风力发电领域，具体涉及一种适用于不同风速下基于自适应多维萤火虫算法的永磁风机的PI参数优化的方法。
技术介绍
能源是人类社会进步和经济发展的重要物质基础，能源工业的发展规模和速度影响着社会经济的发展，70年代初期，由于“石油危机”，出现了资源紧张的问题，人们意识到常规化石能源的不稳定性和有限性及其大量消耗并造成的环境污染和资源短缺等问题，使人们开始寻找清洁的可再生资源。相对于传统的石油、天然气等化石能源，新能源具有污染少的特点，对于解决当今世界资源短缺和改善环境污染，推动技术进步，实现人与自然可持续发展。风能是清洁的可再生资源，与传统化石能源相比，具有无环境污染、能源充足等优点。风力发电是将风能转换为机械能，进而转换为电能，其基本的工作原理是利用风吹动风轮，通过风轮的机械转动驱动发电机转子旋转，从而产生电能。在当今世界的新能源开发技术中，风力发电是最有利用价值的发电方式，全球风力发电量所占比也在逐步增加，并且发电技术也较为成熟。风力发电机一般包括叶片、发电机、尾翼、塔架、储能装置等构件组成。永磁直驱风机是国内常用的风力发电机，其优点是实用低风速的能力强，耗能较低，并且维护成本也比较低。根据我国低风速的三类风区占全部风能资源的一半以上，更适合实用永磁直驱风机，也是我国未来的发展趋势。考虑到实际工作中的风电场，研究风力发电机最大风能捕获问题具有实际意义，也可以降低成本。风力发电机组机侧变流器是功率控制的关键环节。目前应用十分广泛的算法是定子磁链定向的矢量控制，可以实现高动态性能变频调速系统的设计，将电机定子电流分解成转矩电流分量和励磁电流分量去实现解耦，进而按照线性系统的控制理论方法来设计转速和磁链的PI控制器，从而可以实现连续控制，十分适用于风力发电机组此类宽范围调速系统和伺服系统。矢量控制一般采用PI控制器作为实现策略，具有结构简单，稳定性能好，可靠性高的优点。PI控制算法效果取决于控制器的环节参数KP、Ki的取值组合，而风电场风功率是非线性的、还需要考虑一些因天气变化、频率变化、电网电压等不确定因素，而且风速通常以高度随机且快速的时变模式变化，发电机转速变化的离散型非常大，所以风力发电机很难实现最大风功率。传统的参数优化方法通常是操作者在实际系统中经过多次反复调试得出目标参数，这种方法效率低下，严重依赖于生产经验；现代控制方法如适应控制以实现全局一致的控制性能，实际难以实现。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出一种永磁风机PI参数优化方法及装置。具体而言，本专利技术提供了以下的技术方案：一方面，本专利技术提供了一种永磁风机PI参数优化方法，所述方法包括：S1、构造PI参数控制的目标函数，并检测当下风速；S2、初始化萤火虫算法参数，所述算法参数包括种群维数、萤火虫数目、每组萤火虫种群数、最大吸引度、光强吸收系数、最大迭代次数、随机萤火虫位置；S3、计算各组萤火虫吸引度、相对亮度、自适应移动步长，并在随后开始移动；S4、更新萤火虫位置，并重新计算吸引度、相对亮度；S5、计算搜索精度，当搜索精度达到预设要求或者迭代次数达到最大阈值时，执行S6，否则检测当下风速，并执行S2；S6、若每组萤火虫满足搜索精度要求或迭代次数均达到最大阈值，则得到所述目标函数的全局最优解；S7、输出上一阶段风速对应的最优值，若当下风速与所述上一阶段风速差值大于预设值，则获取当下风速，并返回S2，若小于等于预设值，则结束。优选地，所述目标函数为：其中，ωm机械转动速度，ωm*追踪最佳参考值，α1和α2为权重，Pmax为风力发电机组的最大风能捕捉，Vd、Vq分别为定子电压的d-q分量，为瞬时定子电流d轴分量基准值，isd为瞬时定子电流d轴分量。优选地，所述S2中，所述种群维数为7。优选地，所述S3中，各组萤火虫i的吸引度为：其中，β0为最大吸引度；γ为光强吸收系数；为当前时刻萤火虫i与j之间的距离优选地，所述S3中，各组萤火虫i的相对亮度为：其中，为萤火虫i当前时刻的最大荧光亮度，γ为光强吸收系数；为当前时刻萤火虫i与j之间的距离优选地，所述S3中，萤火虫i自适应移动步长如下：式中：表示第i只萤火虫的步长,Riz表示第i只萤火虫中亮度与最高亮度萤火虫z之间的距离。优选地，所述S4中，更新萤火虫位置采用如下方式：其中，代表当前时刻萤火虫i所处位置，代表前一时刻萤火虫i所处位置；代表前一时刻萤火虫j所处位置；rand为[0,1]上服从均匀分布的随机因子。优选地，所述搜索精度的预设要求为：搜索精度小于等于0.2。优选地，所述S7中的预设值为3m/s。另一方面，本专利技术还提供了一种永磁风机PI参数优化装置，所述装置包括：风速检测模块，用于检测当下风速；参数优化计算模块，基于目标函数以及当下风速，通过萤火虫算法计算所述目标函数的全局最优解，输出上一阶段风速对应的最优值，从而得到优化的PI参数；风速判断模块，获取所述上一阶段风速，并基于所述当下风速以及上一阶段风速的差值，控制所述参数优化计算模块进行计算或停止。优选地，所述风速判断模块中，若当下风速与所述上一阶段风速差值大于预设值，则获取当下风速，控制所述参数优化计算模块进行计算，若小于等于预设值，则结束所述参数优化计算模块的计算。优选地，所述目标函数为：其中，ωm机械转动速度，ωm*追踪最佳参考值，α1和α2为权重，Pmax为风力发电机组的最大风能捕捉，Vd、Vq分别为定子电压的d-q分量，为瞬时定子电流d轴分量基准值，isd为瞬时定子电流d轴分量。基于上述技术方案可见，与现有技术相比，本专利技术提高了PI参数优化过程中的寻优速度，有效的避免了陷入局部最优，并应用于变风速下这一复杂且在实际中常见的情况，解决了在变风速下传统手动测量数据的效率低下问题，结合本专利技术的技术方案即可实现高效率并保证了较高的精度。附图说明图1为本专利技术实施例的方法流程图；图2为本专利技术实施例的PI控制装置结构示意图。具体实施例下面将结合本专利技术实施例中的图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1在一个具体的实施例中，本专利技术通过改进的萤火虫算法实现永磁风机PI控制的优化。萤火虫算法(FirelyAlgorithm,FA)是模拟自然界中成虫发光的生物学特性发展而来的，是一种启发式算法也是基于群体的随机优化算法在萤火虫的群聚活动中，每只萤火虫通过散发荧光素与同伴进行寻觅食物以及求偶等信息交流。一般来说，荧光素越亮的萤火虫其号召力也就越强，最终会出现很多萤火虫聚集在一些荧光素较亮的萤火虫周围。萤火虫不分性别，它将会被吸引到所有其他比它更亮的萤火虫那去；萤火虫的吸引力和相对亮度成正比，对于任何两只萤火虫，其中一只会向着比它更亮的另一只移动，然而，相对亮度是随着距离的增加而减少的；相对比于其他算法，自适应步长的萤火虫算法可以提高收敛速度和精度，并且避免进入局部最优，可以达到理想的后期效果，实现最大风功率和最低控制成本的最优解。本专利技术基于风电机组应用的特殊要求，对萤火虫算法进行了改进，以更快地达到求本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种永磁风机PI参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构造PI参数控制的目标函数，并检测当下风速；S2、初始化萤火虫算法参数，所述算法参数包括种群维数、萤火虫数目、每组萤火虫种群数、最大吸引度、光强吸收系数、最大迭代次数、随机萤火虫位置；S3、计算各组萤火虫吸引度、相对亮度、自适应移动步长，并在随后开始移动；S4、更新萤火虫位置，并重新计算吸引度、相对亮度；S5、计算搜索精度，当搜索精度达到预设要求或者迭代次数达到最大阈值时，执行S6，否则检测当下风速，并执行S2；S6、若每组萤火虫满足搜索精度要求或迭代次数均达到最大阈值，则得到所述目标函数的全局最优解；S7、输出上一阶段风速对应的最优值，若当下风速与所述上一阶段风速差值大于预设值，则获取当下风速，并返回S2，若小于等于预设值，则结束。

【技术特征摘要】
1.一种永磁风机PI参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构造PI参数控制的目标函数，并检测当下风速；S2、初始化萤火虫算法参数，所述算法参数包括种群维数、萤火虫数目、每组萤火虫种群数、最大吸引度、光强吸收系数、最大迭代次数、随机萤火虫位置；S3、计算各组萤火虫吸引度、相对亮度、自适应移动步长，并在随后开始移动；S4、更新萤火虫位置，并重新计算吸引度、相对亮度；S5、计算搜索精度，当搜索精度达到预设要求或者迭代次数达到最大阈值时，执行S6，否则检测当下风速，并执行S2；S6、若每组萤火虫满足搜索精度要求或迭代次数均达到最大阈值，则得到所述目标函数的全局最优解；S7、输出上一阶段风速对应的最优值，若当下风速与所述上一阶段风速差值大于预设值，则获取当下风速，并返回S2，若小于等于预设值，则结束。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，ωm机械转动速度，ωm*追踪最佳参考值，α1和α2为权重，Pmax为风力发电机组的最大风能捕捉，Vd、Vq分别为定子电压的d-q分量，为瞬时定子电流d轴分量基准值，isd为瞬时定子电流d轴分量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，所述种群维数为7。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中，各组萤火虫i的吸引度为：其中，β0为最大吸引度；γ为光强吸收系...

【专利技术属性】
技术研发人员：王树文，王思文，刘宇凝，远航，修成，刘子铭，沙永婧，邱玥潼，李晓维，
申请(专利权)人：岭南师范学院，
类型：发明
国别省市：广东,44