[发明专利]一种改进烟花算法优化单相逆变器控制参数整定方法

说明书

本发明公开了一种改进烟花算法优化单相逆变器控制参数整定方法，涉及电力技术领域，包括：1、非线性负载电流isubgt;L/subgt;与电压外环PI控制器流出的isubgt;ref/subgt;比较，得到差值送给电流内环PI控制器；2、将电压参考值usubgt;ref/subgt;与非线性负载的实际电压值usubgt;0/subgt;的差值，输入到电压外环PI控制器中；3、设计算法优化的目标函数F；4、用SCFWA进行参数整定，找出Ksubgt;p/subgt;、Ksubgt;i/subgt;、Ksubgt;p1/subgt;的最优值分别赋给电压外环和电流内环PI控制器；5、将电流内环控制器的输出值进行SVPWM变换，输出控制信号g；6、输出控制信号g控制逆变器。本发明将SCFWA算法应用于单项逆变器控制系统参数整定中，保证负载反馈电压能很好跟踪指令电压信号，并保证该反馈电压波形谐波含量少，验证了SCFWA整定单相逆变器控制参数的可行性。

技术领域

本发明涉及电力技术领域，具体涉及一种改进烟花算法优化单相逆变器控制参数整定方法。

背景技术

随着新能源发电的兴起与发展，其中起电能转换作用的逆变器性能也引起广泛学者关注。其中并网逆变器作为新能源发电与电网之间的接口，直接决定了新能源电站送出的电能能否可靠、高效地送入公用电网，同时也对电网的稳定性是否会受到新能源电站的负面影响有着很大关系；而离网逆变器作为新能源发电与用户负载之间的接口，为负载提供安全可靠电能，保证负载稳定运行。对于逆变器来说，控制环节是决定其输出电能质量的好坏的重要环节，其控制参数对控制性能起着决定性作用，合理选择控制参数至关重要。

单相逆变器采用传统的PI控制器，在选取控制器参数方面，参数的整定方法主要有传统参数整定方法和智能参数优化方法。其中传统参数整定方法有：Z-N法、临界比例度法、衰减曲线法等，这类方法都是根据工程经验公式进行近似整定，还需要在实际运行中最后调整和完善，整定精度不高，并且需要精确的对象模型，而工业控制中，许多实际对象的模型不容易建立。智能算法优化方法主要有：神经网络、模糊控制、遗传算法、粒子群优化算法等。神经网络的整定参数效果受初始值的影响较大；模糊控制则需要整定人具有丰富的先验知识进行模糊规则的编写；遗传算法中的交叉变异操作可能将更优解变差；粒子群优化算法是群体智能算法中最为经典的一种方法，但是存在容易陷入局部最优区域和收敛较慢的缺陷。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出采用改进烟花算法优化单相逆变器控制参数整定方法，并且与传统粒子群算法优化结果进行对比，解决粒子群算法易陷入局部最优，收敛速度慢的缺点，提升电压侧PI控制器的控制性能。

本发明采用以下技术方案：

一种改进烟花算法优化单相逆变器控制参数整定方法，包括如下步骤：

步骤1，非线性负载电流i_L与电压外环PI控制器流出的i_ref进行比较，得到的差值送给电流内环PI控制器；

步骤2，将电压参考值u_ref与非线性负载的实际电压值u₀的差值，输入到电压外环PI控制器中；

步骤3，将步骤2中的差值进行绝对值乘以时间的积分，与电压谐波畸变率进行加权作为算法优化的目标函数F；

步骤4，用改进烟花算法SCFWA进行参数整定，找出K_p、K_i、K_p1的最优值分别赋给仿真模型中的电压外环和电流内环PI控制器；

步骤5，将电流内环控制器的输出值进行SVPWM变换，输出控制信号g；

步骤6，输出控制信号g控制逆变器使得负载反馈电压能很好跟踪指令电压信号，同时保证该反馈电压波形谐波含量少，从而使电压接近电压参考值。

进一步，所述步骤3中算法优化的目标函数F由如下方法计算得到：