[发明专利]基于免疫算法的逆变器多目标Pareto最优控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种逆变器多目标Pareto最优控制方法，尤其是涉及基于免疫算法的逆变器多目标Pareto最优控制方法。

背景技术

随着能源结构的调整与电力需求快速增长，为了能够高效地使用电能，大量需要能将电压和频率变换的系统。逆变器可以满足电能变换的要求，因此备受关注。目前逆变器研究的其中两个热点问题是如何提高逆变器输出波形质量和降低逆变器的损耗。

当逆变器通过增加电力电子器件的开关频率来改善逆变器的输出波形质量、动态响应特性和减小体积时，必然导致过大的开关损耗。损耗不仅影响整体工作效率，而且引起器件工作时温度升高超过节点最高温度，导致器件损坏。因此必须在逆变器输出波形质量等因素和损耗之间进行权衡。其中分析逆变器开关损耗影响因素和如何准确估算损耗是研究的关键。

倪喜军等提出通过选出一种开关损耗最优的开关动作序列提出最小开关损耗空间矢量脉宽调制（pulse width modulation，PWM）控制技术，使开关损耗减小，主要针对三相电路。张磊等提出了一种新的PWM控制策略降低续流二极管的导通压降和导通损耗，提高逆变器的工作效率。Zargari等提出特定谐波消除脉宽调制技术，其主要是通过控制逆变器的若干个脉冲宽度，消除次数较低的谐波,使得在总谐波畸变率（total harmonic distortion，THD）较小的情况下，开关损耗极大地减小。还有学者采用软开关技术来减小开关损耗,在开关器件的两端增加吸收缓冲电容以减小器件关断时的电压变化率及关断的损耗，再通过辅助谐振电感和吸收电容之间的谐振，使开关器件在零电压条件下开通，从而消除开关损耗和噪声,但仍存在成本高,结构复杂等缺点。洪峰、毛鹏等作者分别通过分析逆变器开关损耗过程，建立了逆变器损耗的数学模型，通过并进行试验研制有效性，但由于逆变器其工作的环境是动态的，其模型建立比较复杂且仍存在一定的相对性。Xiaolin Mao、D．A．Murdock等学者分别通过热测量方式估算损耗。Ali M．Bazzi等学者提出利用厂商给出的器件数据电子手册，通过曲线拟合方式获取损耗模型,通过热阻模型估算损耗,但是其研究的始终是某一种的条件下损耗且未能给出具体的测量方法。如上所述，目前有大量学者对逆变器器件的开关损耗进行了研究，但是大部分研究都只关注开关损耗的减少或是准确估算并未考虑输出波形质量。

Michael J.首次采用遗传算法(genetic algorithm,GA)来产生单相逆变器的最优数字化PWM控制。贾嘉宾等利用遗传算法（genetic algorithm，GA）算法采取权重系数法求逆变器多目标（THD和Switching losses）最优控制策略，但是权重系数法本身依赖大量的先验知识，并且多目标函数的解是唯一的是不符合实际情况的，同时也没有对不同负载条件进行分析,其相关研究只是对损耗进行定性分析，并没有采用精确方法计算。Ramachandran等提出采用免疫算法(IA)用于逆变器控制，主要克服GA的收敛速度较慢和局部搜索能力不足等不足。

本发明在这些工作基础上进一步研究利用免疫算法（immune algorithm,IA）求取逆变器多目标即综合考虑THD与开关损耗寻求逆变器的最优控制策略,得到不同负载条件下的多目标Pareto最优解集。

发明内容

本发明主要是解决现有技术所存在的技术问题；提供了一种简单且容易实现，主要依靠负载电流、门极驱动信号、直流母线电压和器件电子数据手册来实时计算逆变器的损耗，能够有效利用厂家提供的器件特性参数，具有可操作性，更适合于实际工程应用，具有在线监测的潜力的基于免疫算法的逆变器多目标Pareto最优控制方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种基于免疫算法的逆变器多目标Pareto最优控制方法，其特征在于。

步骤1，确定波形质量W_Q值。

步骤2，设定迭代次数k，并根据编码操作产生初始群体，定义抗体是单相逆变器开关模式对应的一组数字串，其染色体结构可以定义如下：

Chrom＝X₁,X₂,X₃,…X_N

其中X_m(m=1,2,3…N)即表示每个开关对应的开关序列，X_m在0,1两个值中取值，其中，初始种群是在满足编码操作及无死区时间的约束条件情况下随机产生的；