[发明专利]一种基于粒子群算法的不平衡电网下VSC的多目标控制方法

权利要求书

1.一种基于粒子群算法的不平衡电网下VSC的多目标控制方法，包括如下步骤：

（1）采集VSC交流侧的三相电压V_a～V_c和三相电流I_a～I_c、VSC的直流母线电压V_dc以及三相电网电压U_a～U_c，并利用锁相环提取三相电网电压U_a～U_c的角频率ω和相位θ；

（2）利用相位θ对所述的三相电流I_a～I_c、三相电压V_a～V_c以及三相电网电压U_a～U_c进行dq变换，对应得到正向同步速坐标系下包含正负序分量的电流综合矢量和电压综合矢量和电压综合矢量和以及反向同步速坐标系下包含正负序分量的电压综合矢量和

进而从电压综合矢量中提取正序分量从电压综合矢量和中提取对应的负序分量和从电流综合矢量和中提取对应的正序分量和

（3）利用粒子群算法计算出反向同步速坐标系下电流综合矢量的负序参考分量和进而对负序参考分量和进行坐标旋转变换得到正向同步速坐标系下电流综合矢量的负序参考分量和使给定的电流正序参考分量和与负序参考分量和对应叠加得到正向同步速坐标系下包含正负序分量的电流参考矢量和

（4）根据所述的电流综合矢量和以及电流参考矢量和通过误差调节解耦补偿算法得到调制信号和

（5）对调制信号和进行Park反变换得到静止α-β坐标系下的调制信号和进而通过SVPWM技术构造得到一组PWM信号以对VSC进行控制。

2.根据权利要求1所述的多目标控制方法，其特征在于：所述的步骤（3）中，利用粒子群算法计算反向同步速坐标系下电流综合矢量的负序参考分量和的方法如下：

A.在平面坐标系下初始化粒子群，所述的粒子群由多个粒子组成，每个粒子表示成以下形式的2×2的向量，初始状态下该向量中的每个元素值均为随机给定；

Pi=zi1zi2vi1vi2]]>

其中：P_i为粒子群中的第i粒子，z_i1和z_i2为P_i的位置属性值且对应P_i在平面坐标系下的横坐标和纵坐标，vi₁和v_i2为P_i的速度属性值；

B.根据以下算式计算出粒子群中各粒子的综合适应值，取综合适应值最小的粒子与当前最优粒子比较综合适应值，令综合适应值较小的粒子为准最优粒子；

GF_i＝weight₁OF_i1+weight₂OF_i2+weight₃OF_i3

OF_i1＝(z_i1)²+(z_i2)²

OFi2=2.25(Ud--Id+++Uq--Iq+++Ud++zi1)2+2.25(Uq--Id++-Ud--Iq+++Ud++zi2)2]]>

OFi3=2.25(Uq--Id++-Ud--Iq+++Ud++zi2)2+2.25(-Ud--Id++-Uq--Iq+++Ud++zi1)2]]>

其中：GF_i为粒子P_i的综合适应值，OFi₁为粒子P_i的三相电网电流负序分量，OFi₂为粒子P_i的输出有功功率波动分量，OFi₃为粒子P_i的输出无功功率波动分量，weight₁、weight₂和weight₃均为权重系数；

C.首先，在平面坐标系下以准最优粒子为中心，在其上下左右四个方向上新建四个与其距离为L的扰动粒子并确定扰动粒子的位置属性值，进而计算出四个扰动粒子的综合适应值；所述的扰动粒子不纳入粒子群中，L为预设的扰动位移；

然后，比较准最优粒子与四个扰动粒子的综合适应值，将综合适应值最小的粒子更新为最优粒子；

D.根据以下算式对粒子群中各粒子进行迭代更新后，返回执行步骤B；

Pi′=zi1′zi2′vi1′vi2′vi1′=wvi1+c1r1(zg1-zi1)vi2′=wvi2+c1r1(zg2-zi2)zi1′=zi1+vi1′zi2′=zi2+vi2′]]>

其中：P_i'为迭代更新后的粒子P_i，w为惯性系数，r₁为随机参数，c₁为学习系数，z_g1和z_g2为最优粒子的位置属性值且对应其在平面坐标系下的横坐标和纵坐标；

每次迭代更新过程中最优粒子的两个位置属性值z_g1和z_g2即作为每次控制所需的负序参考分量和