[发明专利]一种基于粒子群优化算法的多台变流器协调控制方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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。

背景技术

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。

发明内容

本发明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。