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基于粒子群优化自适应反推光伏并网逆变器控制研究
  • ISSN号:0258-8013
  • 期刊名称:《中国电机工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM513.5[电气工程—电器]
  • 作者机构:[1]湖南城市学院信息科学与工程学院,湖南省益阳市413000, [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南省长沙市410083
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61321003,61290325).
中文摘要:

常规反推控制存在控制子系统转换复杂和控制噪声的问题,而且在系统存在外部扰动和参数摄动的情形下,需要详细的控制系统信息和增加额外的补偿控制。针对这个问题,提出一种基于粒子群优化自适应反推控制的光伏并网逆变器控制方法。首先基于瞬时功率和空间矢量理论,建立包含电网和并网逆变器参数摄动和外部扰动的动态数学模型。然后,设计粒子群优化算法直接逼近反推控制的控制量,省掉子系统转换和非线性补偿环节,简化了控制系统结构。最后,根据李雅普诺夫(Liyapunov)稳定性分析,求解自适应律,并在线调整粒子群优化算法进化参数。实验结果证明该方法的有效性和鲁棒性。

英文摘要:

In order to cope with the problem of the complicated control transformation and the chattering control effort in backstepping control design, and to directly ensure the stability of the controlled system without the requirement of strict constraints, detailed system information and auxiliary compensated controller despite the existence of uncertainties, an on-line particle swarm optimization adaptive backstepping control method is designed in this paper. The dynamic model of grid-connected inverters including grids and inverters based on the concepts of the instantaneous power theory and the space vector is first constructed. In the proposed particle swarm optimization backstepping control(PSOBSC) scheme, a particle swarm optimization(PSO) control is utilized to identify the backstepping control efforts directly without subsystem transform and nonlinear compensated. And then adaptation laws derived from Lyapunov stability analyses are manipulated to adjust appropriate evolutionary coefficients. The effectiveness of the proposed control strategy for grid-connected is verified by experimental results.

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期刊信息
  • 《中国电机工程学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电机工程学会
  • 主编:张文涛
  • 地址:北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pcsee@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812536 82812534 82812545
  • 国际标准刊号:ISSN:0258-8013
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2107/TM
  • 邮发代号:82-327
  • 获奖情况:
  • 1992年全国优秀科技期刊三等奖,1992年中国科协优秀科技期刊二等奖,1996年中国科协优秀科技期刊二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:98970