[发明专利]一种改进BBO算法优化设计SSSC阻尼控制器的方法

权利要求书

1.一种改进BBO算法优化设计SSSC阻尼控制器的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：获取电压信号V_m、电流信号I_m和反馈信号Δω，所述电压信号V_m、电流信号I_m，分别是线路中的测量电压和测量电流，反馈信号Δω为发电机实际转速与额定转速的偏差；

步骤2：对电压信号V_m、电流信号I_m通过滤波器进行滤波处理，得到各振荡信号，所述滤波器采用四阶带通滤波器，带宽为次同步振荡频率范围；

步骤3：对反馈信号Δω进行放大和相位补偿，与步骤2中得到的振荡信号进行相加，得到控制信号；

所述步骤3中，通过放大环节G和相位补偿环节对反馈信号Δω进行放大和相位补偿，其中：G为改进的BBO算法优化放大倍数，T_a、T_b为时间常数；

所述步骤3包括以下步骤：

步骤3.1、产生初始种群，设定种群规模为：最大迭代次数K，最大迁移率和迁出率I＝E＝1，最大突变率M_max；将阻尼控制器需要优化的参数G，T_a，T_b看作是每个栖息地的适宜度变量，并根据G，T_a，T_b所处在的范围进行寻优；

步骤3.2：计算种群所处栖息地的适宜度指数HSI，进行比较，保留HIS最高的栖息地，判断是否满足条件，满足，则输出；否则，继续执行下面步骤；

步骤3.3：根据余弦模型，计算出每个解的迁入率λ_s和迁出率μ_s；

其中，I为最大迁入率，E为最大迁出率，n为物种迁入率为零时的物种数量，s为种群数量；

步骤3.4：计算出的迁入率λ_s、迁出率μ_s与混沌映射概率y_k进行比较，选择需要迁入和迁出的栖息地H；重新组合成新的栖息地H′，计算H′对应的适宜度指数HSI，更新栖息地；

步骤3.5：进行变异操作；

其中，m_max为最大突变率；P_max为P(S_i)中的最大值，i＝1，…N，N为种群中的总数；P(S_i)为物种的数量概率；

步骤3.6：根据混沌映射进行混沌搜索，计算栖息地的HSI值，并比较搜索前后的HSI值，保留高HSI的栖息地；

X_kbest＝X_best+y_k；

其中，X_best表示种群中最好的解，k表示为迭代次数，k＝1，2…，K，K为最大的迭代次数，当取值y₁＝0.7，α＝0.4，β＝2.8时，y_k处于混沌状态，并且产生的混沌解位于(-0.9，0.9)；

步骤3.7：更新每个栖息地的适宜度变量SIV和每个栖息地的适宜度指HSI，并保存最佳解；

步骤3.8：是否满足迭代停止条件，满足则输出参数；不满足，重复步骤3.3。