基于改进粒子群算法的PIDNN控制器在VSC-HVDC中的应用

被引:17
作者
李爽
王志新
王国强
机构
[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
比例–积分–微分神经网络; 柔性直流输电; 海上风电; 粒子群优化算法; 混沌变异; 限制竞争小生境算法; 适应度共享; 帐篷映射;
D O I
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.03.004
中图分类号
TM721.1 [直流制输电];
学科分类号
摘要
针对海上风电场并网柔性直流输电(voltage sourceconverter based high-voltage direct-current,VSC-HVDC)系统比例–积分–微分神经网络(PID neural network,PIDNN)控制器参数寻优过程中存在的问题,提出一种基于限制竞争小生境混沌变异的改进粒子群算法(improved niche chaoticparticle swarm optimization,INCPSO)。该算法中小生境技术引入限制竞争淘汰机制,使其具有良好的全局寻优能力(探索),配合改进的帐篷映射混沌变异算法,可获得局部精细遍历性能(发现)。在解决粒子群算法早熟收敛和搜索精度低等问题的同时,最大程度地平衡了粒子群算法在解空间内的探索和发现能力。给出了VSC-HVDC系统中PIDNN控制器参数寻优INCPSO算法步骤,并进行算例分析验证。仿真结果表明,该算法寻优效率和搜索精度高,鲁棒性好,INCPSO-PIDNN控制器可用于海上风电场柔性直流输电变流器。
引用
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