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一种基于改进狮群优化算法的减小双馈风力发电机组短路电流方法 

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申请/专利权人:哈尔滨理工大学

摘要:本发明公开了一种基于改进狮群优化算法的减小双馈风力发电机组短路电流方法,优化了双馈风力发电系统转子侧控制策略,在现代新型电力系统体现出高比例可再生能源与高比例电力电子设备简称“双高”特征环境下,更好的限制了双馈风力发电系统在电网测发生短路故障时转子侧产生的大电流,具体步骤为:步骤一:构建双馈风力发电系统模型;步骤二:改进狮群优化算法,包括两处改进:D1、使用一种自动调参步骤来改进狮群优化算法的搜索空间,D2、引入一种新的种群更新策略来解决狮群优化算法的局部最优问题,命名为“探路骑士种群”;步骤三:利用改进狮群优化算法对双馈风力发电系统的PID控制器参数整定优化,通过一定数量的迭代,得到优化后的PID控制器的Ki、Kp两个参数;步骤四:采用MATLAB和Simiulink对双馈风力发电系统的PID控制系统进行仿真,改进狮群算法更具有获得全局最优解能力和收敛速度,具有更快的全局寻优速度与精度,可以更快得到最优的结果并且在处理局部最优问题上更加稳健。

主权项:1.一种基于改进狮群优化算法的减小双馈风力发电机组短路电流方法,其特征在于,利用改进狮群优化算法优化PID控制器的参数,具体步骤如下:步骤一:构建双馈风力发电系统模型;步骤二:改进狮群优化算法,包括两处改进:D1、使用一种自动调参步骤来改进狮群优化算法的搜索空间,D2、引入一种新的种群更新策略来解决狮群优化算法的局部最优问题,命名为“探路骑士种群”;步骤三:利用改进狮群优化算法对双馈风力发电系统的PID控制器参数整定优化,通过一定数量的迭代,得到优化后的PID控制器的Ki、Kp两个参数;S1、算法参数初始化:设置狮群优化算法搜索的Kp、Ki的上下限,种群规模popsize,小数精度floatPrecision,最大迭代次数epochCountDown;S2、双馈风力发电系统的PID控制系统的参数值范围作为狮群搜索代理群体的搜索空间,在取值范围内随机选取一组PID控制系统参数作为搜索代理群体的初始位置;S3、围绕转子侧变流器中的dq轴电流构建优化目标函数,用于计算适应度值。目标函数公式为object=sumidr^2+sumidq^2式中,object为目标函数,idr为转子侧变流器d轴电流,iqr为转子侧变流器q轴电流;S4、计算改进狮群算法的每个个体的当前适应度值,选取当前迭代最小的适应度值作为最优适应度值,选取当前跌打最大的适应度值作为最差适应度值;S5、将搜寻的最优解分别赋值给Kp、Ki,并将优化的参数传递到PID控制器中,完成对PI控制器参数的优化;步骤四:采用MATLAB和Simiulink对双馈风力发电系统的PID控制系统进行仿真;

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百度查询: 哈尔滨理工大学 一种基于改进狮群优化算法的减小双馈风力发电机组短路电流方法

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