[发明专利]一种改进麻雀搜索算法优化三相SAPF直流侧控制方法

权利要求书

1.一种改进麻雀搜索算法优化三相SAPF直流侧控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，非线性负载电流I_L经过基于FBD法的参考电流检测模块，除去电流基波正序有功分量i_pabc后，得到谐波电流i_h；

步骤2，将SAPF直流侧电压参考值U_d^*与实际电压值U_d的差值，进行绝对值乘以时间的积分作为算法优化的目标函数ITAE；

步骤3，用改进麻雀搜索算法ISSA进行参数整定，找出K_p、K_i的最优值赋给仿真模型中的PI控制器，并且将电压偏差转换成稳定直流侧电压的补偿电流增量Δi_p；

步骤4，把补偿电流增量Δi_p与电流基波正序分量i_pabc相乘，把补偿电流增量Δi_p与谐波电流i_h做差，得到参考电流i_ref；

步骤5，参考电流i_ref减去补偿电流I_c的差值，通过电流跟踪控制即PR控制，输出信号g；

步骤6，输出信号g控制PWM变流器使得SAPF输出合理的补偿电流I_c，让补偿电流与负载电流中要补偿的谐波及无功电流抵消，从而使电网电流I_S接近正弦波。

2.根据权利要求1所述的一种改进麻雀搜索算法优化三相SAPF直流侧控制方法，其特征在于：所述步骤2中算法优化的目标函数由如下方法计算得到：

电压参考值U_d^*与实际电压值U_d的差值定义为e(t)，则其中，t代表时间，T代表整个系统运行时间。

3.根据权利要求1所述的一种改进麻雀搜索算法优化三相SAPF直流侧控制方法，其特征在于：在所述步骤3中，改进麻雀搜索算法ISSA包括以下步骤：

步骤3.1，初始化麻雀种群RP，设置麻雀总数量为N，最大迭代次数为Max_iter，随机初始化麻雀群体位置，在初始种群中每个麻雀个体的反向个体构成反向种群OP，合并种群RP与OP，将其2N个麻雀个体按照适应度值进行升序排序，选取适应度值前N个麻雀作为初始种群；

步骤3.2，计算初始种群中所有麻雀的适应度值fitness，并对这些位置进行排序；

步骤3.3，在每次迭代的过程中，发现者的位置更新描述如下：

其中，t代表当前迭代数，j＝1，2，3，...d；iter_max表示最大迭代次数，X_i,j表示第i个麻雀在第j维中的位置信息，R₂和ST分别表示预警值与安全值；

当R₂ST时，这意味着此时的觅食环境周围没有捕食者，发现者可以执行广泛的搜索操作；如果R₂≥ST，这表示种群中的一些麻雀已经发现了捕食者，并向种群中其它麻雀发出了警报，此时所有麻雀都需要迅速飞到其它安全的地方进行觅食；

步骤3.4，更新加入者的位置，其位置更新公式如下：

其中，X_p是目前发现者所占据的最优位置，X_worst则表示当前全局最差的位置；A表示一个1×d的矩阵，其中每个元素随机赋值为1或-1，并且A⁺＝A^T(AA^T)^-1；当in/2时，这表明，适应度值较低的第i个加入者没有获得食物，处于十分饥饿的状态，此时需要飞往其它地方觅食，以获得更多的能量；

步骤3.5，假设这些意识到危险的麻雀占总数量的10％到20％，这些麻雀的初始位置是在种群中随机产生的，更新公式如下：

其中，X_best是当前的全局最优位置，β作为步长控制参数，是服从均值为0，方差为1的正态分布的随机数；K∈[-1,1]是一个随机数，f_i则是当前麻雀个体的适应度值；f_g和f_w分别是当前全局最佳和最差的适应度值；ε是最小的常数，以避免分母出现零；

当f_if_g表示此时的麻雀正处于种群的边缘，极其容易受到捕食者的攻击；X_best表示这个位置的麻雀是种群中最好的位置也是十分安全的；f_i＝f_g时，这表明处于种群中间的麻雀意识到了危险，需要靠近其它的麻雀以此尽量减少它们被捕食的风险，K表示麻雀移动的方向同时也是步长控制参数；

步骤3.6，计算出适应度值，并且更新麻雀的位置；

步骤3.7，判断是否满足终止条件，若满足则输出最优解，结束程序；否则，重复以上改进麻雀搜索算法流程继续进行寻优迭代处理；

步骤3.8，将改进麻雀搜索算法寻优得到的参数K_p、K_i赋值给PI控制器。