本發(fā)明屬于控制，尤其涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法。

背景技術(shù)：

1、在電力系統(tǒng)領(lǐng)域，構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)的并聯(lián)運(yùn)行是提高供電可靠性和系統(tǒng)靈活性的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，這種運(yùn)行方式也帶來(lái)了一系列控制挑戰(zhàn)，尤其是在負(fù)載發(fā)生階躍變化時(shí)，系統(tǒng)頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力不足，導(dǎo)致頻率波動(dòng)，影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外，由于網(wǎng)側(cè)變流器出口線路阻抗的不匹配，構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)無(wú)功環(huán)流問(wèn)題，這不僅影響系統(tǒng)性能，還可能導(dǎo)致電壓偏差，進(jìn)一步影響電能質(zhì)量。傳統(tǒng)的控制策略在處理這些挑戰(zhàn)時(shí)存在局限性，尤其是在面對(duì)負(fù)載擾動(dòng)和線路阻抗不匹配引起的問(wèn)題時(shí)，缺乏有效的解決方案。

2、因此，為了解決這些問(wèn)題，需要一種新的控制方法，既能提高系統(tǒng)的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，又能減少變流器輸出電壓偏差，同時(shí)保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，通過(guò)建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，提高系統(tǒng)在負(fù)載階躍擾動(dòng)下的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，并有效減少網(wǎng)側(cè)變流器輸出電壓偏差。該策略通過(guò)改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行迭代求解，最終將優(yōu)化后的電壓偏差和頻率偏差引入控制環(huán)，同時(shí)對(duì)由于引入虛擬阻抗所引起的電壓降落進(jìn)行補(bǔ)償。該方案不僅提高了構(gòu)網(wǎng)型變流器的控制精度，也為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了新的技術(shù)參考。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法,具體包括以下步驟：

4、s1、以提高負(fù)載階躍擾動(dòng)時(shí)系統(tǒng)頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)和減少網(wǎng)側(cè)變流器輸出電壓偏差建立目標(biāo)函數(shù)；

5、s2、利用改進(jìn)粒子群算法迭代求解，直至得到滿意的適應(yīng)度值或者達(dá)到最大迭代次數(shù)；

6、s3、將優(yōu)化過(guò)后的電壓偏差和角頻率偏差引入控制環(huán)；

7、s4、對(duì)加入的虛擬阻抗所引起的電壓降落進(jìn)行補(bǔ)償。

8、優(yōu)選的，所述s1中，建立目標(biāo)函數(shù)的步驟包括：

9、s11、假設(shè)研究的系統(tǒng)是多臺(tái)同容量構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)，根據(jù)各網(wǎng)側(cè)變流器出口線路阻抗值，分別設(shè)置初始虛擬阻抗，所述虛擬阻抗用于平衡各線路阻抗不匹配帶來(lái)的環(huán)流問(wèn)題，

10、假設(shè)線路阻抗最大的第j臺(tái)變流器的虛擬電感為lvj，則第i臺(tái)變流器的虛擬電感為

11、s12、目標(biāo)函數(shù)為：

12、

13、式中：α、β、γ為權(quán)重系數(shù)，α+β+γ＝1，δω為考慮負(fù)載擾動(dòng)后的頻率偏差，δu為各網(wǎng)側(cè)變流器出口電壓偏差，n為風(fēng)機(jī)并聯(lián)的數(shù)量，wj為節(jié)點(diǎn)電壓越限的罰函數(shù)，頻率偏差δω為

14、

15、式中：δpload為負(fù)載的變化量，δωi為各風(fēng)機(jī)輸出角頻率的變化；

16、電壓偏差δu為

17、

18、式中：ujmax、ujmin分別為電壓的上下限值

19、節(jié)點(diǎn)電壓越限的罰函數(shù)wj為

20、

21、優(yōu)選的，所述s2中，改進(jìn)粒子群算法操作步驟如下：

22、s21、初始化：設(shè)置粒子群的初始位置和速度，以及算法的參數(shù)，包括ωmax、ωmin、cmin、cmax、t；

23、s22、迭代過(guò)程：在每次迭代中，動(dòng)態(tài)計(jì)算慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子；

24、s23、更新粒子狀態(tài)：使用更新后的參數(shù)，根據(jù)pso算法的標(biāo)準(zhǔn)更新規(guī)則調(diào)整粒子的速度和位置；

25、s24、評(píng)估和更新：評(píng)估每個(gè)粒子的適應(yīng)度，并根據(jù)適應(yīng)度更新個(gè)體和全局最優(yōu)解；

26、s25、收斂判斷：檢查是否滿足收斂條件，如達(dá)到最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，如果滿足，則停止迭代；否則，返回步驟22繼續(xù)迭代。

27、優(yōu)選的，所述粒子群算法中粒子群速度的更新公式為：

28、vid(t+1)＝ωvid(t)+c1r1[pbestd(t)-xid(t)]+c2r2[poptd(t)-xid(t)]

29、式中：vid(t)是第i個(gè)粒子在第d維時(shí)的速度值，xid(t)是第i個(gè)粒子第d維第t代的位置，pbestd(t)為第i個(gè)粒子第d維的第t代的個(gè)體最優(yōu)位置，poptd(t)為粒子群第d維的第t代的全局最優(yōu)位置，w為粒子的慣性權(quán)重，c1為粒子跟蹤自己歷史最優(yōu)值的權(quán)重系數(shù)，c2為粒子對(duì)歷史最優(yōu)質(zhì)的權(quán)重系數(shù)，r1和r2為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。

30、優(yōu)選的，所述粒子群算法中粒子群位置的更新公式為：

31、xid(t+1)＝xid(t)+vid(t+1)

32、粒子群算法中自適應(yīng)慣性權(quán)重公式為：

33、

34、式中：ωmin與ωmax分別是慣性權(quán)重的最小值與最大值；fn為第n次迭代時(shí)粒子的適應(yīng)度；與分別為第n次迭代時(shí)所有粒子適應(yīng)度的最小值與最大值；t和t分別表示當(dāng)前迭代次數(shù)和最大迭代次數(shù)。

35、優(yōu)選的，所述粒子群算法中學(xué)習(xí)因子公式為：

36、

37、式中：cmin與cmax分別表示學(xué)習(xí)因子的最大值與最小值。

38、優(yōu)選的，所述s3中將優(yōu)化過(guò)后的電壓偏差和角頻率偏差引入控制環(huán)的具體操作步驟如下：

39、s31、將電壓偏差引入虛擬阻抗環(huán)節(jié)，從而根據(jù)當(dāng)前的電壓偏差動(dòng)態(tài)的調(diào)整虛擬阻抗的值，進(jìn)而減小網(wǎng)側(cè)換流器輸出的電壓偏差，抑制環(huán)流，

40、動(dòng)態(tài)虛擬阻抗表示為：

41、式中：xset為初始設(shè)置的靜態(tài)虛擬阻抗值；kv為增益系數(shù)；

42、s32、將角頻率偏差引入虛擬同步控制環(huán)節(jié)的有功環(huán)，及時(shí)補(bǔ)償來(lái)抑制暫態(tài)頻率的跌落，從而改善并網(wǎng)點(diǎn)的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

43、優(yōu)選的，所述步驟s4中對(duì)加入的虛擬阻抗所引起的電壓降落進(jìn)行補(bǔ)償?shù)木唧w操作方法如下：

44、將虛擬阻抗所引起的電壓降落引入到虛擬同步控制環(huán)節(jié)的無(wú)功環(huán)，并按照對(duì)每個(gè)換流器進(jìn)行電壓補(bǔ)償，

45、式中：qref為網(wǎng)側(cè)換流器的無(wú)功參考功率；u為換流器輸出的電壓值。

46、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具備以下有益效果：

47、(1)本發(fā)明通過(guò)引入自適應(yīng)慣性權(quán)重和動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)參數(shù)來(lái)改進(jìn)粒子群算法，改善了慣性權(quán)重，優(yōu)化了學(xué)習(xí)因子，提高整個(gè)算法的尋優(yōu)能力，可以解決標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法存在無(wú)法兼顧尋優(yōu)速度和尋優(yōu)精度的問(wèn)題。

48、(2)通過(guò)頻率補(bǔ)償來(lái)抑制暫態(tài)頻率的跌落，使系統(tǒng)的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)得到改善，解決由于負(fù)載階躍擾動(dòng)時(shí)，并網(wǎng)點(diǎn)頻率在慣量支撐階段暫態(tài)會(huì)有很大跌落的問(wèn)題。

49、(3)通過(guò)引入動(dòng)態(tài)虛擬阻抗實(shí)現(xiàn)了阻抗匹配，抑制了環(huán)流，并進(jìn)行電壓補(bǔ)償，改善并網(wǎng)點(diǎn)的電壓質(zhì)量，解決由于網(wǎng)側(cè)變流器出口線路阻抗的不匹配，構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)無(wú)功環(huán)流的問(wèn)題，影響系統(tǒng)的性能。

50、本申請(qǐng)的方法可以顯著提升并網(wǎng)點(diǎn)的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)，減少因線路阻抗不匹配產(chǎn)生的環(huán)流，從而改善電力系統(tǒng)的電能質(zhì)量和穩(wěn)定性。

技術(shù)特征：

1.一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述s1中，建立目標(biāo)函數(shù)的步驟包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述s2中，改進(jìn)粒子群算法操作步驟如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述粒子群算法中粒子群速度的更新公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述粒子群算法中粒子群位置的更新公式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述粒子群算法中學(xué)習(xí)因子公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述s3中將優(yōu)化過(guò)后的電壓偏差和角頻率偏差引入控制環(huán)的具體操作步驟如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，其特征在于，所述步驟s4中對(duì)加入的虛擬阻抗所引起的電壓降落進(jìn)行補(bǔ)償?shù)木唧w操作方法如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于改進(jìn)粒子群算法的構(gòu)網(wǎng)型風(fēng)機(jī)并聯(lián)協(xié)同控制方法，涉及控制技術(shù)領(lǐng)域，具體包括以下步驟：以提高負(fù)載階躍擾動(dòng)時(shí)系統(tǒng)頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)和減少網(wǎng)側(cè)變流器輸出電壓偏差建立目標(biāo)函數(shù)；利用改進(jìn)粒子群算法迭代求解，直至得到滿意的適應(yīng)度值或者達(dá)到最大迭代次數(shù)；將優(yōu)化過(guò)后的電壓偏差和角頻率偏差引入控制環(huán)；對(duì)加入的虛擬阻抗所引起的電壓降落進(jìn)行補(bǔ)償。本發(fā)明通過(guò)建立優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，提高系統(tǒng)在負(fù)載階躍擾動(dòng)下的頻率動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，減少網(wǎng)側(cè)變流器輸出電壓偏差，不僅提高了構(gòu)網(wǎng)型變流器的控制精度，也為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行提供了新的技術(shù)參考。

技術(shù)研發(fā)人員：王紹然,姜旭,冷俊,李云鵬,丁浩,曲紹杰,王鼎,宋曉喆,傅吉悅,周玉光,孟建輝,趙衛(wèi)峰,高本鋒
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)網(wǎng)吉林省電力有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/22