文摘

传统数学modeling-based方法无能解决电能质量问题,随着电力系统网络是高度非线性、非平稳的,复杂的系统,涉及大量的不等式约束。为了克服遇到的各种困难等电力系统的谐波电流、不平衡电流源,无功负担,有源电力滤波器(APF)成为一个潜在的解决方案。本文提出了粒子群优化(PSO)的实现(拍频振荡器)和细菌觅食优化算法用于优化谐波补偿的最小化不良损失发生在APF本身。实现的效率和有效性的两种方法比较两种不同条件的供应。总谐波失真(THD)在源电流的测量采用APF性能大幅降低近1%拍频振荡器。结果证明拍频振荡器优于传统和PSO-based方法通过确保优秀的APF的功能和快速战胜谐波源目前即使在不平衡供应。

1。介绍

进行了肯尼迪和埃伯哈特在1995年(1),粒子群优化(PSO)已经成为一个精通随机进化计算的方法。自那以后,一直被应用在各个领域的应用和研究,成功地产生一个优化的解决方案。该算法模拟社会行为由个人执行在鸟群或鱼学校寻找最好的食物位置(全球最佳状态)。PSO算法不依赖于初始条件的梯度信息。因为它只取决于目标函数的值,这使得该算法计算更便宜,更容易实现。较低的CPU和内存需求是另一个优势。然而,一些实验结果表明,周围的局部搜索能力的最适条件很差虽然算法的全局搜索能力很好(2- - - - - -4]。这导致过早收敛问题中存在多个最适条件;因此,性能下降。

细菌觅食优化(拍频振荡器)Passino提出的在2002年5)是基于自然选择倾向于消除动物觅食策略较差。经过许多代,可怜的觅食策略消除只有好的觅食策略的个体生存意味着适者生存。拍频振荡器制定所展现出来的觅食行为大肠杆菌细菌作为一个优化问题。在某些实际的优化问题,拍频振荡器已报道胜过许多强大的优化算法在收敛速度和最终的准确性(6- - - - - -8]。

电力系统不断受到巨大的干扰是由于非线性负荷的大量扩散等电力电子转换器,电弧炉,荧光灯,电机驱动器,饱和变压器、开关电源、电脑、和其他国内和工业电子负载。虽然有源电力滤波器(APF)是高效足以弥补这些干扰,最优负荷补偿的APF总是可取的。

本文利用传统、PSO和拍频振荡器的方法来优化并联APF最佳负载补偿性能,结果表明,实现拍频振荡器的APF更快地收敛于全局最优解APF相比采用传统方法和算法。

2。粒子群优化

PSO的机制是初始化一群随机粒子分散分配一些任意的速度。粒子的飞行 维空间问题,聚集在一起,最后收敛于全局最优区域。运动的粒子在搜索空间是按照个人的飞行体验和其相邻的粒子群人口(群体智慧)。让 粒子在群 移动的速度 。然后,在下一代粒子的位置和速度 分别见图1并且可以给数学

在上面的表达式中,参数 被称为惯性常数之间保持一个平衡的局部和全局搜索。 是加速常数。 是两个独立生成随机数的均匀分布区间 代表最好的尚未发现的位置坐标 th粒子(本地最佳状态),而最好的坐标位置到目前为止发现了整群(全球最佳状态)都存储在 (图2)。

新的搜索空间的探索的价值取决于惯性常数 。施进行因此,埃伯哈特和提出修改 减少与连续线性迭代(9),可以给出 在这里 代指数代表当前的进化一代又一代, 预定义的值的最大数量,然后呢 最大和最小的重量。最初的价值 0.9为了让全球最佳粒子找到附近的更快。的价值 设置为0.4时发现最适条件,搜索从探索模式转向剥削模式。搜索进程终止时没有进一步改善全球最佳解或执行的迭代数就等于其最大预定义值。整个过程的算法流程图,如图表示3

2.1。迭代算法的算法

步骤1。初始化群的大小、尺寸的搜索空间,最大迭代次数,PSO常数 , , 。定义了随机数字 。找出当前健身中每个粒子的人口。

步骤2。指定粒子与一些随机的初始位置 和速度 。设置迭代计数器 为零。初始种群,当地最好的健身每个粒子自身的健身价值,和当地的最佳位置 每个粒子都是自己的当前位置,也就是说,

步骤3。全球最好的健身价值计算 相对应的位置全球最好的健身是全球最好的位置

步骤4。更新粒子速度和粒子位置的下一个迭代(1)和(2)。

第5步。通过设置 ,增量迭代计数器。
找出每个粒子的当前健身。
如果目前的健身<当地最好的健身,集

步骤6。计算每个粒子的当地最好的健身后,当前全球最好的健身k迭代是由 如果目前的全球最佳健身<全球最好的健身,然后 全球最好的健身是分配到对应的位置

步骤7。重复步骤56直到 等于迭代步中定义的最大数量吗1或者没有改善在全球最好的健身价值。

步骤8。终止迭代算法,不能执行任何进一步的迭代。

3所示。细菌觅食优化

拍频振荡器是nongradient优化问题受觅食策略大肠杆菌细菌,使其最大化他们的能量摄入 单位时间内 在觅食。四个主要机制中观察到细菌趋化性,云集,繁殖,elimination-dispersal。

拍频振荡器算法的流程图,模仿上面的四个机制呈现在图4

3.1。趋化性

的运动大肠杆菌在人类肠道细菌的营养丰富的位置远离有害环境的帮助来完成移动的细胞器被称为鞭毛通过趋化运动的方式,也就是说,游泳(在同一方向上一步)或暴跌(在一个完全不同的方向从上一个)。假设 代表了 th细菌在 趋化现象的, th生殖, th elimination-dispersal一步。然后趋化运动的细菌可能在数学上表示为(10)。的表达, 单位阶跃的大小被随机的方向,然后呢 表示一个向量躺在任意方向的元素 如下:

3.2。群集

这个群体行为中看到一些运动型种类的细菌,在细胞,当由一个高水平的刺激琥珀酸释放一个诱食剂谷草。这有助于他们传播统称为同心模式成群的细菌密度高而移动的营养梯度。细菌的细胞间信号群通过引诱剂和排斥力可以建模为/ (11), 指定了目标函数值被添加到实际需要优化的目标函数,提出不同的目标函数, 在人口,表明细菌的总数 优化变量的数量,然后呢 是点 维搜索领域。系数 , , , 数量和扩散速度的测量是引诱剂的信号和排斥的影响大小,分别

3.3。繁殖

健身价值 th细菌后的旅行 趋化现象的步骤可以评估以下方程: 在这里 代表的健康 细菌。最健康的细菌构成一半的细菌种群最终消除,而每个健康的细菌无性分裂成两个,然后放置在相同的位置。因此,最终的人口保持不变。

3.4。消除和传播

拍频振荡器算法使得一些细菌消除和分散的概率 细菌数量的生殖活动,确保不要被困于局部最优,而不是全球最适条件。

4所示。有源电力滤波器

并联APF的目的是不仅用于补偿不平衡的谐波电流也由于非线性负载生成的电流源。它注入filter-generated大小相等,和反相的电流谐波负载电流谐波的公共连接点(PCC)之间的源和负载如图5。APF组成的三相脉宽调制(PWM)基于电压源逆变器(VSI)采用各种控制方案已获得认可(10]。APF的正常运转,设计一个适当的控制方案是至关重要的。在传统的瞬时活跃和无功功率 方法,整个无功功率和有功功率振荡组成部分用于生成参考补偿电流(11]。瞬时负载电流和电压的乘法计算瞬时权力导致谐波放大内容导致不精确的谐波补偿。后,瞬时活跃和无功电流分量 提出了替代方法 方法,因为它带来的总谐波失真(THD)电源电流低于5%,满足ieee - 519标准即使在非理想的电源电压(12,13]。

摘要APF的性能与传统控制算法改进的PSO和拍频振荡器,因为传统的方法变得复杂实现电力系统是一个高度非线性、不稳定系统。此外,每个操作点的常规控制产量不足的结果,除了一个在它被设计成操作(14,15]。

4.1。并联APF系统配置

的系统配置三相电话并联APF如图5。过滤器理想和供应不平衡条件下的性能进行了研究。这里的非线性负载组成的二极管整流器 直流侧上的负载。VSI的APF由滞环PWM电流控制。APF使用设计控制器 控制方案。输入控制器的三相负载电流和直流母线电容电压的逆变器。的收益比例积分控制器用于直流环节电压调节优化使用常规,PSO和拍频振荡器技术。控制器的输出当前模板参考补偿。实际的过滤水流和迟滞比较器的参考补偿电流比较给出当前脉冲开关动作进行的逆变器的开关设备(igbt)。最后filter-generated补偿电流注入电力系统在PCC确保正弦和补偿电流的实用程序。

4.2。直流环节电压调节的优化问题

而并联APF的操作在稳态条件下,VSI应该既不吸收也不提供有功功率。所以主要的问题在于一个经过调优的PI控制器满足动力学条件和稳定性在一起为了使逆变器直流母线电压的动态 足够低。在Ziegler-Nichols等各种常规PI controller-tuning方法方法,推荐设置在本质上是经验的,需要大量的实验。因此,总有余地提高PI控制器的调整收益率合适的比例增益的值 和积分增益 它给更好的解决时间在可容忍的范围内的最大超调。这个目的可以实现通过实现算法和拍频振荡器的偏差最小化 从它的参考 价值。最大超调 ,上升时间 和稳态误差 是暗示的约束的最优PI控制器。这里的目标是减少直流环节电压偏差 可以给吗

本文选定的性能标准是积分平方误差(伊势),和目标函数优化 估计使用(14)代表nonconstrained优化问题。的表达, 象征重因素, 起始时间, 是瞬态的稳定时间: 考虑因素的意义是, 是用来克服稳态电压误差 决定的值 。大的价值 结果在过度,而较小的值 导致减少沉降时间。

4.3。参考补偿电流提取

比例积分控制器的输出信号 代表所需的总有功电流直流环节电压维持在一个恒定的水平和在APF补偿损失由于电感的存在和半导体开关。三相负载电流 跟踪通过使用电流传感器,在公园的转换是为了找出相应的执行 轴电流分量 的帮助下

根据 控制策略,负载应该只画纵轴组件的平均价值的负载电流供应。在这里 表示的基频分量电流 ,分别。振荡分量的电流 ,也就是说, 分别是过滤掉使用巴特沃斯低通滤波器的截止频率 ( 基本的供电频率)。的电流 随着 补偿电流用来生成参考模板吗 坐标,紧随其后的是逆公园的转换给出三相补偿电流 , , 参考系中描述(16)。零序电流 是发挥为了使变换矩阵广场一个如下:

在图6,整个方案参考当代并联APF使用 说明了方法。这个方案不需要锁相环(PLL)只涉及当前的数量;因此,同步阶段不需要电流和电压。

参考信号,因此,获得与实际补偿滤波器电流滞环比较器,如图5,实际电流被迫跟随参考。磁滞带电流控制器的目的是用于瞬时APF补偿的账户容易实现快速和快速战胜当前的转换。这个结果提供了触发内部的igbt逆变器开关信号。最终,过滤器提供了必要的补偿谐波源电流和无功功率不平衡的系统。

5。仿真结果

负载并联APF补偿能力是证明通过(a)测量的谐波补偿电流源和(b)理想和供应不平衡条件下的动态性能。分析了有源滤波器的性能与直流环节电压之间的误差及其监管的参考价值传统PI控制器PSO -和BFO-based紧随其后经过调优的PI控制器。二极管整流器负载和直流侧阻力 ,直流侧电感 ,ac-side阻力 ,ac-side电感 一直被视为如图5。直流环节电压瞬态的性质(最大超调,沉降时间,等等)也观察到。仿真以参数值为给定的表执行1

源电流的近似衡量谐波失真的有效价值,可以计算出每(17)中, 基频分量的均方根值的当前和 代表的均方根值 阶谐波分量的电流如下:

APF不是操作时,负载电流完全反映在源电流。FFT(快速傅里叶变换)源电流补偿前的分析显示了近似等于20.61%。负载电流(或源电流补偿之前)连同其FFT分析如图7

5.1。补偿的谐波电流源

模拟理想电压源的供应进行230 V (RMS)这是完美的平衡和正弦如图8。APF使用常规生产的补偿电流,PSO和拍频振荡器技术在理想供应如图9。当前添加到负载电流在PCC,这样产生的源电流补偿后成为正弦。相应的源电流也显示在图。源电流获得每个APF控制器,FFT分析,结果表明,近似得到APF使用拍频振荡器远低于常规和PSO-based APF。

虽然所需的电源电压总是理想,有时不平衡供应条件产生的电力系统可能是由于发电机系统中,存在不平等的单相负荷,吹融合在一个阶段的三相电容器银行或单相运行条件。与供应不平衡条件下,模拟电压的三相230 V (RMS),而在其他阶段200 V (RMS)。电源电压不平衡仿真波形明显呈现在图10。从图11,源电流THD的比较与仿真获得不平衡供应显示拍频振荡器是一个更好的选择比其他两个的电流谐波补偿降低THD。

5.2。APF的动态性能

收敛特性的电压 供应条件和所有的APF控制方法如图1213。可以看出,PI控制器调优APF使用拍频振荡器 更快地达到800 V的参考价值比其他替代方案。结果拍频振荡器提供了有源滤波器的快速复苏的损失,因此,展品快速战胜当前的谐波。APF的性能测量指标,也就是说,沉降时间( ),最大超调( ),源电流THD值在表中列出23分别为理想和不平衡供应。这表明尽管拍频振荡器提供了更快的收敛到全局最优解,没有超过最大超调的妥协 这是在容许值。比较源电流thd的理想和不平衡的条件没有和提供补偿由传统PSO - BFO-based apf呈现在图14。在理想的供应源电流畸变中并没有太多不同之处获得补偿后使用PI控制器的apf与任何调优方法。但在不平衡供应,拍频振荡器具有更好的命令在直流环节电压,和,因此,最终的失真源电流大大降低下来。

6。结论

传统的方法找到PI控制器的系数通常是基于线性化模型,在瞬态条件下可能没有给出满意的结果。高级computational-intelligence-based优化算法,算法和拍频振荡器,实现了比例积分控制器的调整系数提高性能的平衡和不平衡的电压源条件下电力系统。仿真结果与传统PI控制器调优。直流母线电压稳定大约在一个周期,以及电压的偏移是少比传统的PI控制器。进一步的thd源电流有明显改善,这表明消除谐波和优越的PSO和拍频振荡器的功能验证算法。的三种方法,基于BFO-PI APF验证的功能,优越的谐波补偿功能,和鲁棒性。