[发明专利]基于改进原子分解参数辨识的SVC控制器设计方法

摘要

本发明公开了一种基于改进原子分解参数辨识的SVC控制器设计方法，本发明基于过完备阻尼正弦原子库，通过引入余弦迁移模型、混合迁移算子以及变异策略改进生物地理学优化法，采用改进的生物地理优化法优化原子分解法，采用改进的原子分解法分解次同步振荡信号并辨识次同步振荡模态参数；基于辨识的次同步振荡模态参数设计SVC次同步阻尼控制器，采用粒子群算法优化SVC次同步阻尼控制器。本发明能快速、准确地辨识出次同步振荡模态参数，且设计的SVC次同步阻尼控制器具有良好的次同步振荡抑制效果。

主权项

基于改进原子分解参数辨识的SVC控制器设计方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，初始化粒子群算法的最大迭代次数K、粒子数目N、粒子的位置和速度，粒子的位置由SVC次同步阻尼控制器的控制参数构成；步骤2，采用生物地理学优化算法优化的原子分解法辨识次同步振荡模态参数，该步骤进一步包括子步骤：2.1以次同步振荡信号的模态参数为原子索引构建待辨识的次同步振荡信号原子库，基于次同步振荡信号原子库随机生成初始化种群；2.2对次同步振荡信号进行原子分解，以次同步振荡信号或当前信号残差与原子内积为栖息地适宜度指数，采用生物地理学优化算法搜索种群获得个体最优解，将个体最优解对应的原子参变量转换为次同步振荡信号模态参数；所述的采用生物地理学优化算法搜索种群获得个体最优解，具体为：(1)搜索当前种群获得当前个体最优解，判断当前个体最优解的栖息地适宜度指数值是否小于设定的误差限，若小于设定的误差限，则该当前个体最优解即为搜索获得的个体最优解，将个体最优解对应的原子参变量转换为次同步振荡信号模态参数，完成次同步振荡模态参数的辨识；否则，继续步骤(2)；(2)对当前种群内物种进行迁移操作形成新种群，将新种群中各栖息地适宜度指数最大的物种作为当前个体最优解，然后，执行步骤(3)；(3)对新种群进行变异操作以优化当前个体最优解，然后，执行步骤(4)；(4)判断生物地理学优化算法的迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若达到，则保存当前个体最优解及其栖息地适宜度指数，然后，执行步骤(5)；否则，重新执行步骤(2)进行生物地理学优化算法的下一次迭代；(5)判断次同步振荡信号的分解次数是否达到预设的最大分解次数M，若达到，则该当前个体最优解即为搜索获得的个体最优解，将个体最优解对应的原子参变量转换为次同步振荡信号模态参数，完成次同步振荡模态参数的辨识；否则，重新执行步骤2中的子步骤2.1和2.2进行下一次信号分解；步骤(2)中所述的对当前种群内物种进行迁移操作形成新种群具体为：(2‑a)采用余弦迁移模型获取当前种群内物种的迁入率及迁出率，并根据迁入率和迁出率获取物种数量；(2‑b)根据物种迁入率、迁出率及数量对种群内物种进行迁移操作；所述的迁移操作采用混合迁移算子进行，即将临近栖息地Xj中的适宜度向量与自身栖息地Xi的适宜度向量按权重结合，取代自身栖息地Xi的适宜度向量；步骤3，基于辨识的次同步振荡模态参数，采用粒子群算法优化SVC次同步阻尼控制器，该步骤进一步包括子步骤：3.1利用次同步振荡模态参数中的频率指导SVC模态分离控制策略，设计SVC次同步阻尼控制器带宽；3.2利用次同步振荡模态参数中的阻尼系数获得衰减系数，并基于衰减系数构建评价SVC次同步阻尼控制器性能的目标函数，所述的目标函数为在衰减系数均为负值的基础上各模态衰减系数平均数绝对值最大；3.3以目标函数为适应度函数，采用粒子群算法搜索获得粒子的全局最优位置，即完成SVC次同步阻尼控制器的设计；粒子群算法的每次迭代中，均采用步骤2所述的原子分解法辨识本次迭代的粒子全局最优解位置对应的衰减系数，并采用该辨识的衰减系数更新适应度函数。