[发明专利]一种基于改进BBO算法的SVC次同步阻尼控制器设计方法

摘要

本发明公开了一种基于改进BBO算法的SVC次同步阻尼控制器设计方法。通过引入余弦迁移模型、早熟判断机制、变尺度混沌变异策略以及排重操作的改进生物地理学优化算法（improvedbiogeography-basedoptimizationalgorithm，IBBO），并基于该算法结合静止无功补偿器（staticvarcompensator，SVC）抑制次同步振荡（subsynchronousoscillation，SSO）的机理，对次同步阻尼控制器进行优化设计。经本方法设计的SVC次同步阻尼控制器能较好地提高机组扭振的模态阻尼，可有效抑制SSO，进而保证机组和电网的安全稳定运行。

主权项

1.一种基于改进BBO算法的SVC次同步阻尼控制器设计方法，其特征在于：包含下列步骤；步骤1、将次同步阻尼控制器的设计问题转化为非线性约束优化问题；maxf=1n×||R||1s·t·R=(η1,η2,···,ηi,···,ηn)Ti=1,2,···,n||R||1=Σi=1nηiηi>0|Gi|≤Gmk0≤Tai≤Tmk0≤Tbi≤Tmk]]>式中，n表示次同步模态数目；η_i为第i个模态的最差阻尼值；f为评价SVC-SSDC控制效果的性能函数；||R||₁为向量R的1范数；G_mk为增益G_k绝对值的上限；T_mk为时间常数T_k的上限值；G_i、T_ai、T_bi是次同步阻尼控制器的控制参数，G_i为增益，T_ai和T_bi为时间常数；步骤2、初始化次同步阻尼控制器的控制参数G_i、T_ai、T_bi，将各模态的参数G_i、T_ai和T_bi作为每个栖息地的适宜度向量，在G_i、T_ai和T_bi的搜索范围内随机生成满足约束条件的初始种群W；步骤3、计算栖息地适宜度指数，即评价SVC-SSDC控制效果的性能函数f并排序，保存个体最优解f_best，判断其是否满足结束条件，若满足，则输出控制参数，程序结束；否则，继续步骤3；步骤4、建立余弦迁移模型，计算栖息地的物种数量S、迁入率λ(S)及迁出率μ(S)；λ(S)=I2(cos(SπSm)+1)]]>μ(S)=E2(-cos(SπSm)+1)]]>其中，I为迁入率λ（S)的最大值，S_m为物种的迁入率为0时的物种数量，E为迁出率的最大值；步骤5、迁移操作，形成新的种群W₁，重新计算栖息地的适宜度指数，更新最优解f_best1；步骤6、计算种群的平均适宜度方差σ²，根据早熟判断机制判断是否陷入局部最优，若是则继续步骤7；否则转到步骤8；σ2=1NΣi=1N(fi-fAvgf~)2]]>式中，f_Avg为种群目前的平均适宜度，为归一化定标因子，f_Avg和的表达式分别为：fAvg=1NΣi=1Nfi]]>f~=max{|fi-fAvg|},max{|fi-fAvg|}>11,others]]>其中，N为种群的个体数，f_i为第i个栖息地的适宜度；步骤7、计算变异率M（S），进行变尺度混沌局部优化的变异操作；M（S）＝M_max(1-P_s/P_m)式中，M_max为最大突变率，P_s为栖息地具有物种数量为S的概率，P_m为P_s的最大值，其中，将λ(S)和μ(S)分别简化计为λ_s、μ_s，P_s定义如下：Ps=-(λs+μs)×Ps+μs+1Ps+1S=0-(λs+μs)×Ps+λs-1Ps-1+μs+1Ps+11≤S≤Sm-1-(λS+μS)×PS+λs-1Ps-1S=Sm;]]>步骤8、执行排重操作，当适宜度向量X_i＝X_j，对向量X_j进行变异操作以得到新的适宜度向量X_k，并用X_k代替X_j，更新种群的最优解f_best2；步骤9、判断是否满足最大迭代次数，若满足，则输出控制参数，程序结束；否则，转到步骤2。