[发明专利]下垂控制系数优化方法

权利要求书

1.一种下垂控制系数优化方法，其特征在于，包括：

建立微电网控制模型；

建立所述微电网控制模型的小信号动态模型，根据所述小信号动态模型得到下垂控制系数的取值范围；

以微电网四种运行模式下实际输出值与参考值之间的误差作为控制目标，建立微电网四种运行模式下的控制目标函数；

使用PSO-IHS混合算法对所述控制目标函数进行优化，其中，以下垂控制系数的取值范围为优化变量，最终得到下垂控制系数的最优值。

2.如权利要求1所述的下垂控制系数优化方法，其特征在于，建立微电网控制模型，包括：

采用下垂控制、电压电流双环控制微电网中分布式电源逆变器的方式建立微电网控制模型。

3.如权利要求1所述的下垂控制系数优化方法，其特征在于，根据所述小信号动态模型得到下垂控制系数的取值范围，包括：

根据所述小信号动态模型并使用特征值和灵敏度法得到下垂控制系数的取值范围。

4.如权利要求1所述的下垂控制系数优化方法，其特征在于，以微电网四种运行模式下实际输出值与参考值之间的误差作为控制目标，建立微电网四种运行模式下的控制目标函数，包括：

以微电网并网运行模式、并网与孤岛运行模式的切换、孤岛运行模式、重新并网四种运行模式下的有功功率、无功功率、电压幅值、频率的额定值与实际值之间的误差作为控制目标，建立微电网四种模式下的控制目标函数。

5.如权利要求1至4任一项所述的下垂控制系数优化方法，其特征在于，使用PSO-IHS混合算法对所述控制目标函数进行优化，包括：

步骤S41，初始化PSO-IHS算法的基本参数，包括和声记忆库的大小HMS、迭代次数NI和每迭代一次产生的新解个数M；

步骤S42，用粒子群算法迭代生成初始和声记忆库HM；

步骤S43，令m＝1，当前迭代次数为1；

步骤S44，使用产生新解的三种方法生成新的解向量；

步骤S45，令m＝m+1；

步骤S46，判断m是否小于M，若是，转到步骤S44，若否，转到步骤47；

步骤S47，在HMS+M个解向量中选取HMS个最优值更新HM；

步骤S48，判断当前迭代次数是否等于NI，若是迭代停止，输出HM中的最优值，若否，当前迭代次数加1后转到步骤S43。