[发明专利]一种基于人工鱼群算法的LCL滤波器参数优化方法

权利要求书

1.一种基于人工鱼群算法的LCL滤波器参数优化方法，其特征在于，包括：

针对LCL滤波器的链式STATCOM的主电路结构进行分析，建立三相静止坐标系和两相同步旋转坐标系下装置的数学模型，利用MATLAB语言设计人工鱼群智能算法对LCL滤波器参数进行寻优的程序，将LCL滤波器的变流器侧电感、网侧电感以及滤波电容作为每个人工鱼的三维搜索空间，以开关频率处的谐波电流衰减函数作为寻优函数，结合装置性能指标限制条件，快速求取LCL滤波器全局最优参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工鱼群算法的LCL滤波器参数优化方法，其特征在于，所述方法具体包括，利用AFSA算法寻优最佳性能指标的LCL滤波器参数，建立以下条件：

(1)建立人工鱼群模型

人工鱼群数目N＝50；搜索空间为三维，其中第i条人工鱼的状态为X_i＝[x_i1,x_i2,x_i3],i＝1,2,…,50；最大迭代次数为MAXGEN＝50；最多试探次数try_num＝100；感知距离visual＝0.8；步长step＝0.1；拥挤度因子delta＝0.618；

(2)适应度函数

利用开关频率处的谐波电流衰减比作为适应度函数，滤波效果越好，适应度函数值越小，谐波电流衰减比函数见公式(2-39)：

(3)约束条件

限制滤波电容支路吸收的基波无功功率低于额定容量的5％，

滤波器总电感基波电压损失低于额定工作状态下电网相电压的10％，

LCL谐振频率大于STATCOM装置的最高次补偿谐波电流频率，小于开关频率的二分之一，STATCOM装置最高能补偿20次谐波电流；

3.根据权利要求2所述的一种基于人工鱼群算法的LCL滤波器参数优化方法，其特征在于，人工鱼群算法模拟鱼群的觅食、聚群、追尾、随机行为，其基本定义和行为描述如下：假定D维的目标搜索空间里，人工鱼的数量为N，其中第i条人工鱼的状态为X_i＝[x_i1,x_i2,…,x_iD],i＝1,2,…,N；人工鱼所在位置的食物浓度为Y＝f(X)，人工鱼X_i和X_j之间的距离表示为d_ij＝||X_j-X_i||，Ω表示人工鱼的可感知域，δ为当前人工鱼所在区域拥挤度因子，n_f为当前人工鱼可感知域Ω中的其它人工鱼数目，Rand()为0到1的随机数，Step为人工鱼每次移动的最大步长，try_number为人工鱼最大试探次数。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工鱼群算法的LCL滤波器参数优化方法，其特征在于，

所述觅食行为具体为：

假设人工鱼当前状态为X_i，在其可感知区域Ω内任取一个状态X_j，如果其食物浓度Y_j大于Y_i，则人工鱼由当前状态X_i向X_j移动一步，否则人工鱼重新选择其感知区域内新的状态，如果尝试次数超过try_number仍未找到更好的位置，则人工鱼执行随机行为。

所述聚群行为具体为：

假设人工鱼当前状态为X_i，在其感知区域Ω内，其它人工鱼数目n_f及其中心位置为X_c，如果中心位置食物浓度Y_c大于当前人工鱼位置食物浓度Y_i，并且中心位置的食物浓度与鱼群数目比Y_c/n_f大于当前位置δY_i，那么人工鱼将向X_c移动一步，否则执行觅食行为。

所述追尾行为具体为：

假设人工鱼当前状态为X_i，在其感知区域Ω内，最优状态位置为X_max，如果最优状态位置食物浓度Y_max大于Y_i，并且Y_max/n_f大于δY_i，则人工鱼向X_max移动一步，否则执行觅食行为；

还包括公告板，用来记录最优人工鱼状态，每个人工鱼在执行完各自行为后都与公告板状态进行对比，如果优于公告板记录的最优人工鱼状态，则将自己当前的状态作为公告板信息。