[发明专利]一种基于粒子群算法的谐波电网下VSC多目标优化矢量控制方法有效

专利信息
申请号: 201310574468.7 申请日: 2013-11-15
公开(公告)号: CN103647466A 公开(公告)日: 2014-03-19
发明(设计)人: 宋亦鹏 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: H02M7/42 分类号: H02M7/42;H02J3/38;G06N3/00
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 胡红娟
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 粒子 算法 谐波 电网 vsc 多目标 优化 矢量 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于粒子群算法的谐波电网下VSC多目标优化矢量控制方法,包括如下步骤:

(1)采集VSC交流侧的三相电压Va~Vc和三相电流Ia~Ic、VSC的直流母线电压Vdc以及三相电网电压Ua~Uc,并利用锁相环提取三相电网电压Ua~Uc的角频率ω和相位θ;

(2)利用相位θ对所述的三相电流Ia~Ic、三相电压Va~Vc以及三相电网电压Ua~Uc进行dq变换,对应得到正向同步速坐标系下包含正序分量、5次谐波分量以及7次谐波分量的电流综合矢量和电压综合矢量和电压综合矢量和5次谐波反向坐标系下包含正序分量、5次谐波分量以及7次谐波分量的电压综合矢量和以及7次谐波正向坐标系下包含正序分量、5次谐波分量以及7次谐波分量的电压综合矢量和

进而从电压综合矢量和中提取对应的正序分量和从电压综合矢量和中提取对应的5次谐波分量和从电压综合矢量和中提取对应的7次谐波分量和从电流综合矢量和中提取对应的正序分量和

(3)利用粒子群算法计算出5次谐波反向坐标系下5次谐波电流矢量参考值和以及7次谐波正向坐标系下7次谐波电流矢量参考值和进而对上述谐波电流矢量参考值进行坐标旋转变换得到正向同步速坐标系下5次谐波电流矢量参考值和以及7次谐波电流矢量参考值和使预设的正序电流矢量参考值和与5次谐波电流矢量参考值和以及7次谐波电流矢量参考值和对应叠加得到正向同步速坐标系下包含正序分量、5次谐波分量以及7次谐波分量的电流参考矢量和

(4)根据所述的电流综合矢量和以及电流参考矢量和通过误差调节解耦补偿算法得到调制信号和

(5)对调制信号和进行Park反变换得到静止α-β坐标系下的调制信号和进而通过SVPWM技术构造得到一组PWM信号以对VSC进行控制。

2.根据权利要求1所述的多目标优化矢量控制方法,其特征在于:所述的粒子群算法的具体过程如下:

A1.在平面坐标系下初始化粒子群,所述的粒子群由多个粒子组成,每个粒子表示成以下形式的2×4的向量,初始状态下该向量中的每个元素值均为随机给定;

Pi=zi1zi2zi3zi4vi1vi2vi3vi4]]>

其中:Pi为粒子群中的第i粒子,zi1、zi2、zi3和zi4为Pi的四维位置属性值且对应Pi在四维空间坐标系下的四维坐标,vi1、vi2、vi3和vi4对应Pi的四维速度属性值;

A2.根据以下算式计算出粒子群中各粒子的综合适应值,取综合适应值最小的粒子与当前最优粒子比较综合适应值,令综合适应值较小的粒子为准最优粒子;

GFi=weight1OFi1+weight2OFi2+weight3OFi3

OFi1=(zi1)2+(zi2)2+(zi3)2+(zi4)2

OFi2=Pgcos62+Pgsin62]]>

Pgcos6=-1.5((Ud55+Ud77)Id+++(Uq55+Uq77)Iq+++Ud++(zi1+zi3)+Uq++(zi2+zi4))]]>

Pgsin6=-1.5((Uq55-Uq77)Id+++(-Ud55+Ud77)Iq+++Ud++(zi2-zi4)+Uq++(-zi1+zi3))]]>

OFi3=Qgcos62+Qgsin62]]>

Qgcos6=-1.5((Uq55+Uq77)Id+++(-Ud55-Ud77)Iq+++Ud++(-zi2-zi4)+Uq++(zi1+zi3))]]>

Qgsin6=-1.5((-Ud55+Ud77)Id+++(-Uq55+Uq77)Iq+++Ud++(zi1-zi3)+Uq++(zi2-zi4))]]>

其中:GFi为粒子Pi的综合适应值,OFi1为粒子Pi三相电网电流5次加7次的总谐波分量,OFi2为粒子Pi输出有功功率的波动分量,OFi3为粒子Pi输出无功功率的波动分量,weight1、weight2和weight3均为权重系数;

A3.首先,在平面坐标系下以准最优粒子为中心,在其四维空间的十六个方向上新建十六个与其距离为L的扰动粒子并确定扰动粒子的位置属性值,进而计算出十六个扰动粒子的综合适应值;所述的扰动粒子不纳入粒子群中,L为预设的扰动位移;

然后,比较准最优粒子与十六个扰动粒子的综合适应值,将综合适应值最小的粒子更新为最优粒子;

A4.根据以下算式对粒子群中各粒子进行迭代更新后,返回执行步骤A2;

Pi=zi1zi2zi3zi4vi1vi2vi3vi4vi1=wvi1+c1r1(zg1-zi1)zi1=zi1+vi1vi2=wvi2+c1r1(zg2-zi2)zi2=zi2+vi2vi3=wvi3+c1r1(zg3-zi3)zi3=zi3+vi3vi4=wvi4+c1r1(zg4-zi4)zi4=zi4+vi4]]>

其中:Pi′为迭代更新后的粒子Pi,w为惯性系数,r1为随机参数,c1为学习系数,zg1、zg2、zg3和zg4为最优粒子的四维位置属性值;

每次迭代更新过程中最优粒子的四维位置属性值zg1、zg2、zg3和zg4即对应作为每次控制所需的谐波电流矢量参考值

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