摘要：随着中国能源需求的不断增长，微阵列与电力系统永久连接。阵列集成了用于集成控制的分布式单元：分布式电源，负载，能量存储，能量转换设施和控制设备。
于其规模不断扩大，其操作困难也在增加，并且难以满足对用户安全性和可靠性的日益增长的需求。出了一种用于基于所述PSO算法的分布式逆变器接口的功率控制方法：通过优化逆变器输出控制器的参数，它可以有效地抑制诸如电压，频率和模式干扰微阵列中的现有操作。
真实验验证了智能控制方法的准确性和有效性。能控制; PSO;逆变器接口;优化参数CLC编号：TN710？ 34文件代码：项目的标识符：1004？ 373X（2014）23？ 0136？ 03PSO？逆变器接口电源électriqueZHANG鲁，韩国，GAOMengézoabstract输出控制器的优化方法：随着日益增长的电力需求，增加微网络访问系统饮食。制设备集成在一个整体中，以创建完整的控制。于其尺寸增大和使用难度增加，难以满足对用户安全性和可靠性的日益增长的需求。
于PSO算法的分布式电源控制方法本文提供了UPS接口电源，可有效地将现有的电压，频率和模式干扰转换为微阵列。真结果表明了智能控制方法的准确性和有效性。键词：智能控制; PSO;逆变器接口;参数优化引言近年来，恒温阀芯电力电子技术的不断发展在开发中，大多数分布式电源都通过逆变器接口部署在电力系统中。可以灵活地在不同的使用期间为大型网络功率峰值供电，并提高电源质量。图1所示，几个DG通常包含在微阵列中。正常情况下，微阵列和主电网并联运行，主网络支持的微阵列可以快速调节电压和频率[1]。主网络离开失败的情况下，微阵列离开主网络并且起到不间断电源岛的作用。
孤岛模式下，衰减控制器不断调整总线电压和频率，以匹配发电机之间的负载变化和功率协调[2？ 3]。于微电网DG的低惯性特性，严重的干扰会降低能量的质量，甚至导致微电网失效。了保证微岛电源的电能质量，需要一种快速，智能，高效的逆变器控制DG控制方法[4？ 5]。;图1微网系统模型（PSO）的粒子自旋优化是一种基于组协作的随机搜索算法。不需要推导传递函数，它避免了本地化，并为复杂系统提供了更快的收敛速度。非常适用于微阵列控制器参数的实时优化。控制器优化过程中，还需要考虑控制性能，电能质量和稳定性等问题。DG逆变器接口的控制策略图2显示了旋转坐标系d中DG逆变器接口的示意控制图。：转型？ Q将有功功率和无功功率解耦为d轴和逆变器q轴的参考电流的参考值。垂控制器基于下垂特性产生有效且响应的参考功率。变器输出控制器产生参考电压和积分比例控制器（PI）。本文中，使用三相脉冲宽度调制（PWM）逆变器，其包含一些高次谐波。
;图2 DG逆变器接口控制图逆变器输出控制器公式为：[ddt？ D = id * inv-idinv]（1）[ddt？ q = iq * inv-iqinv]（2）[vd * inv = Kp1？ （id * inv-idinv） Ki1 ?? d-Xinvidinv vdbus]（3）[vq * inv = Kp2？ （iq * inv-iqinv） Ki2 ?? q Xinvidinv vdbus]（4）逆变器控制器数学模型逆变器输出控制器是设备级控制器。能受输出电路和逆变器母线的影响。统电压和频率的影响。总线电压取决于相应DG与系统其余部分之间的相互作用。
化目标是使UPS输出控制器对由于总线电压和频率变化引起的干扰具有鲁棒性。1可以简化，并且可以获得其闭环控制[6]的微阵列和框图等效模型，如图3所示。图3中，电路的数学表达式可以得到的微阵列，以使小信号的状态空间模型闭环导出：[X = Aclx（T） BCLW（T）中，x（0）= 0]（5）[ Y（T）= CCLX（T） Dclw（T）]（6）其中：[X（t）= X（t）的XC（T）T]表示的状态闭环：[的Acl = A BuDcmCmBuCcBcmCmAc]（7）[=的Bcl 了Bw BuDcwBcw]（8）[CCL =赛扬 DyuDcmCmDyuCc]（9）[DCL = DyuDcw DYU ]（10）;微电网等效模型和天气闭环控制图UPS输出控制器PSO算法的优化PSO是一种基于自然模型的基于概率的优化算法。算法属于直接搜索方法类，用于在给定搜索空间中找到优化问题的最优解。PSO算法与其他智能方法的最大区别在于PSO的实现更简单。
该算法中，每只鸟作为粒子被引入，并且所有粒子形成一组或一组。个粒子由两个矢量[x（t）]和[v（t）]组成，它们分别代表[t]中粒子的位置和速度。个粒子的位置[xi]可以被认为是问题的答案。
里：[Vk 1i = Vki c1？ RD1（Xpbki-Xki） c2rd2（Xgbki-Xki）]（11）[值Xk 1 I = Xki VK 1I]根据自己和其他颗粒根据经验（12）所有的粒子飞行，调整他的路线。而，根据经验优化，这是很难找到接近极限[I]个粒子的最优解，所以[J]的速度的搜索区域[N ] – 维度用于衰减反射限制方法。些位置分别由以下向量表示：[Vk 1i = … vki（j-1）-rd？ Vkijvki（j 1）……]（13）[Xk 1i = … vki（j-1）-rd？ Vkijvki第（j 1）…]（14）的优化设置PSO并确定了它们的极限PSO算法优化在DG逆变器控制器4点PI控制器的设置：[KP1] [KP2， ] [ki1，] [ki2。型中有2个DG，它们分别进行优化。
本文中，使用基于L1理论确定极限的方法[7？ 9]：[G21≤inf0≤α≤-2αR（ACL）σmax（CclQCTcl） σmax（DclDTcl）]（15）其中，[αR（ACL）]是[光谱横坐标的Acl]。定适应度函数本文档中的UPS输出控制器优化标准如下：首先，闭环（5）和（6）系统应逐渐稳定。次，逆变器控制的带宽必须足够大，以便能够跟随输出功率的快速变化。后，使用ITAE评估控制器性能[10-11]。了满足驱动器输出控制器的三个设计标准，要优化的功能如下：[J = i = 13ci？ Fi]（16）其中[ci]是加权因子。[F1 = 0，的Acl Hurwitz10 000，其它]（17）[F2 =实际（λC）-1]（18）[F3 =0∞te（T）dt的]（19）其中：[λC]是一个系统闭环主要的特征值，罚函数[f1]在不稳定的情况下惩罚系统，[f2]评估控制器的带宽; [f3]是ITAE系统的性能指标。小优化函数[J]包括这三个操作条件，并且在算法中穷举评估粒子[xi]的位置。述模拟的结果分析系统模拟在微阵列的双模式切换处理在电源质量微阵列的变化和切换，在负载扰动的存在之后。拟序列如下：从0到0.3秒的周期对应于微阵列的初始化时间。0.3秒开始，DG1和DG2开始产生有功和无功功率。路器打开0.6秒，系统处于孤岛模式。0.9 s时，下垂控制器接收负载参考并恢复标称电压和频率。
1.2秒内，岛功率负载急剧下降。4和图5示出了在模拟期间总线电压的有效值和系统频率的演变。电网连接模式下，总线电压和频率保持接近标称值。切换到岛模式时，它们将统计特性修改为不同瞬时功率的偏移的函数。0.9 s时，电压和频率返回到标称值附近。;图4：微阵列系统总线电压结论本文档基于多DG微阵列模型设计和优化UPS输出控制器。仿真实验中，该系统可有效抑制微阵列中电压，频率和工作模式转换等干扰，使系统具有更强的鲁棒性和减少溢出的优点。
快速回答。;图5微阵列系统的频率
本文转载自
恒温阀芯 https://www.wisdom-thermostats.com