[发明专利]一种光伏发电系统与电网谐波同步指数预测方法

权利要求书

1.一种光伏发电系统与电网谐波同步指数预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立光伏发电系统与电网谐波同步指数演化系统时间序列：

在固定时间间隔对并网点电压、并网点等效阻抗、直流侧电压、温度、辐照强度进行测量，定义如下光伏发电系统与电网谐波同步指数，即：

则，在一系列时刻ttb₁,ttb₂,...,ttb_n，n为自然数，n＝1,2,…，得到并网点电压utb、并网点等效阻抗rtb、直流侧电压dutb、温度Ttb、辐照强度stb测量数据序列：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{utb}}_1,{\mathrm{utb}}_2,\mathrm{...},{\mathrm{utb}}_n\\ {\mathrm{rtb}}_1,{\mathrm{rtb}}_2,\mathrm{...},{\mathrm{rtb}}_n\\ {\mathrm{dutb}}_1,{\mathrm{dutb}}_2,\mathrm{...},{\mathrm{dutb}}_n\\ {\mathrm{Ttb}}_1,{\mathrm{Ttb}}_2,\mathrm{...},{\mathrm{Ttb}}_n\\ {\mathrm{stb}}_1,{\mathrm{stb}}_2,\mathrm{...},{\mathrm{stb}}_n\end{array}\right.---\left(1\right)$

步骤2：测量数据遗传-粒子群混合算法处理：

步骤2.1：建立带有惩罚因子和约束函数的目标函数：

y_tb＝min f_mb(tbx_i)+g_cf(tbx_i)+r_ys(tbx_i)(2)

式(2)中，tbx_i为w_5n个优化变量，i＝1,2,...,w_5n，f_mb(tbx_i)为目标函数，g_cf(tbx_i)为目标函数的惩罚因子，r_ys(tbx_i)为目标函数的约束项，y_tb即为待求的光伏发电系统与电网谐波同步指数；

步骤2.2：交叉算子的生成：

假设在两个个体之间进行算术交叉，则设交叉运算后生成的两个新个体表示为

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{t+1}^i={\mathrm{\αx}}_t^i+(1-\mathrm{\α})x_t^i\\ x_{t+1}^j={\mathrm{\αx}}_t^j+(1-\mathrm{\α})x_t^j\end{array}\right.---\left(3\right)$

式(3)中，α为一变化的参数；

步骤2.3：变异算子的生成：

利用粒子群算法的进化公式来重构变异算子，让个体依据自身当前最优解和子种群内当前最优解以及个体进化的速度来决定变异方向和幅度，使个体在进化的过程中可以将其进化的历史作为导向标；引入变异算子后的粒子群算法粒子更新公式为：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\Δx}}_{max,t+1}^i={\mathrm{\Δx}}_{max,t}^i+c_1{r}_1({\mathrm{\Δx}}_{max}^i-x_{id})\\ +c_2{r}_2({\mathrm{\Δx}}_{max}^i-x_{id}(t\left)\right)\\ x_{id}(t+1)=x_{id}\left(t\right)+{\mathrm{\Δx}}_{max,t+1}^i\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)中，为第t次迭代下累计迭代差的算术平均值，x_id表示每个粒子目前为止所出现的最佳位置，x_id(t)表示每个粒子当前所在位置，c₁、c₂表示学习常数，γ₁、γ₂为信息反馈参数；

步骤3：光伏发电系统与电网谐波同步指数计算：

通过遗传算法计算出最优参数后，判断是否为全局最优解，如果满足条件的话，输出目标函数输出最优解y_tb，反之，迭代地进行种群再生、选择、交义、变异，直到满足终止条件为止。