基于粒子群优化PI双闭环SPWM逆变器控制策略研究

发布时间：2021-09-07 03:33

　　针对微电网SPWM双闭环逆变器控制过程中存在的参数整定复杂且系统自适应性差等问题,提出了一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）的PI控制方法。PSO具有全局搜索能力,利用粒子的运动轨迹对寻优空间进行并行随机搜,能够快速寻找最优解,实现PI控制参数的自整定和快速实时调节,有效地克服了传统PID参数调节方法的弊端。通过在MATLAB\Simulink中建立仿真模型进行实验,结果表明,基于PSO的PI控制策略应用于微网双闭环SPWM逆变电源控制过程,提高了系统的自适应性,能够显著改善系统的稳态和动态性能。 

【文章来源】：电子器件. 2020,43(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

逆变器主电路结构

逆变器控制框图

我们知道,针对非线性系统,PID控制效果关键在参数整定,而参数整定过程实质是一个优化过程,即寻求特定目标函数的最优解[5,8],因而完全可以利用PSO进行PID参数的整定优化。因此本文提出一种基于粒子群优化PI双闭环SPWM逆变器控制系统,其结构如图3所示。图3中,UREF是标准参考电压,它与逆变输出交流电UO的采样值的偏差e(t)和偏差变化Δe(t)作为电压外环PI调节器的输入。PI输出控制量作为内环电感电流的参考量,与电感电流IL的采样值偏差作为电感电流内环调节器的P的输入,经比例放大后控制SPWM驱动信号占空比[9],使输出电压能够跟踪标准参考电压。从图中可知,电感电流IL等于电容电流IC和负载电流IO之和,因此内环选用IL作为反馈电流,能够提高系统的动态性能和负载适应性[10]。

【参考文献】：
期刊论文
[1]粒子群优化PID在变风量空调系统中的应用[J]. 王长涛,郭高超,赵剑明,韩忠华,朱毅.  自动化仪表. 2018(02)
[2]微电网动态稳定性研究述评[J]. 赵卓立,杨苹,郑成立,许志荣,王月武.  电工技术学报. 2017(10)
[3]一种新型单相全桥SPWM逆变器设计方法[J]. 郭石垒,秦会斌.  电子器件. 2016(05)
[4]改进粒子群算法及其在PID整定中的应用[J]. 杨智,陈颖.  控制工程. 2016(02)
[5]微电网典型特征及关键技术[J]. 马艺玮,杨苹,王月武,赵卓立.  电力系统自动化. 2015(08)
[6]改进的单相全桥逆变器双环控制研究[J]. 杨庆江,聂丽萍.  现代电子技术. 2015(03)
[7]分布式能源与微网技术发展研究[J]. 曾乐才.  上海电气技术. 2013(01)
[8]基于HS-PSO算法的PID控制器参数自整定[J]. 曹方,王伟,王介生,刘玉超,曹晟熙.  控制工程. 2011(03)
[9]LCL滤波电压源并网逆变器多环控制策略设计[J]. 杨淑英,张兴,张崇巍,谢震,曹仁贤.  电力系统自动化. 2011(05)



本文编号：3388760