基于群飞蛾扑火算法的风力发电系统PI控制参数优化整定

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1、硕士学位论文基于群飞蛾扑火算法的风力发电系统PI控制参数优化整定作者姓名黄琳妮学科专业电力系统及其自动化指导教师余涛教授/博导所在学院电力学院论文提交日期2018年4月20日OptimizationofPIControlParametersofWindEnergySystembasedonSwarmMothsFlameAlgorithmADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：HuangLinniSupervisor：Prof.YuTaoSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzho

2、u,China2分类号：TM615学校代号：10561学号：201520111218华南理工大学硕士学位论文（基于群飞蛾扑火算法的风力发电系统PI控制参数优化整定）作者姓名：黄琳妮指导教师姓名、职称：余涛教授/博导申请学位级别：工学硕士学科专业名称：电力系统及其自动化研究方向：电力系统优化运行与控制论文提交日期：2018年4月20日论文答辩日期：2018年6月3日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：孟安波委员：余涛王克英曾江刘希喆摘要目前，国内外大型风电机组控制器中仍主要采用PI控制算法。由于风力发电系统的非线性和参数时变等特点，在各个风速工作点

3、的线性化模型参数变化较大，基于某个风速点模型整定的PI参数无法在整个工作范围都取得最优控制效果。本课题针对风力发电机组控制器参数在设计和优化过程中难以建模、不易计算与整定的问题，采用一种新颖的元启发式算法——飞蛾扑火优化算法（MFO）对风力发电机组PI控制器参数进行优化；针对MFO局部搜索能力弱和收敛速度慢的缺陷，提出了基于群飞蛾分级、编号及多路径寻优策略等三方面改进的群飞蛾扑火优化算法（SMFO），以解决全局搜索性能与局部开发性能之间的矛盾；实验证明永磁风机最大功率点跟踪（MPPT）、双馈风机MPPT和低电压穿越（LVRT）的PI控制器参数优化效果得到明显改善。本文的主要研究

4、内容及成果如下：1.分析了MFO的起源和原理、主要优点和改进方向。针对MFO局部搜索能力弱以及收敛速度慢的缺陷，在前人研究的基础上进行改进，研究了基于群飞蛾分级、编号及多路径寻优策略的SMFO，将SMFO用3种不同类型的标准测试函数进行检验，并对算法的优化性能进行比较，验证了算法在解决非凸函数中的有效性。2.分析了永磁风机的主要控制问题及PI控制系统，将SMFO应用到永磁风机PI控制参数的优化整定过程中，并在渐变风况和阶梯风况等算例中实现永磁风机的MPPT。3.分析了双馈风机的主要控制问题及PI控制系统，将SMFO应用到双馈风机PI控制参数的优化整定过程中，并在渐变风况和阶梯风

5、况等多种算例中实现双馈风机的MPPT，以及在并网点电压跌落的算例中实现双馈风机的LVRT。本文的工作表明：基于群飞蛾分级、编号及多路径寻优策略的SMFO克服了MFO的不足，能够在永磁风机MPPT、双馈风机MPPT和LVRT的目标下对PI控制器进行参数优化整定，与遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、灰狼算法（GWO）、教学算法（TLBO）和MFO对比仿真结果，显示综合控制性能明显改善，验证了该改进算法的有效性和优越性。关键词：风电机组；PI控制参数整定；最大功率点跟踪；低电压穿越；群飞蛾扑火优化算法IAbstractAtpresent,PIcontrolarestillmai

6、nlyusedinlargewindturbinecontrollersathomeandabroad.Duetothecharacteristicsofnonlinearityandtime-varyingparametersofthewindpowersystem,theparametersofthelinearizedmodelateachwindspeedoperatingpointvarygreatly,andthePIparameterssetbasedonacertainwindspeedpointmodelcannotachievetheoptimalcontr

7、oleffectovertheentireoperatingperiod.Totacklethedifficultyofmodellingthecontrollerandtuningitsparametersofthewindturbine,inthisarticleanovelmeta-heuristicalgorithm--mothfiresuppressionalgorithm(MFO)isusedforoptimallytuningwindturbinePIparameter.For