混沌改进麻雀搜索算法在储能双向变流器控制中的应用

"这篇毕业论文探讨了改进的麻雀搜索算法在储能双向变流器控制策略中的应用。通过对原麻雀搜索算法的优化，提出了混沌改进麻雀搜索算法（CISSA），旨在解决原算法易陷入局部最优和缺乏种群多样性的问题。论文主要研究内容包括算法改进、参数优化、系统建模和稳定性分析，以及实际应用的验证。" 这篇论文的核心是混沌改进麻雀搜索算法（CISSA）。麻雀搜索算法（SSA）因其高效的寻优能力和快速的收敛速度而在控制优化领域得到广泛应用。然而，算法本身存在一些局限，如容易陷入局部最优解，种群多样性不足，导致优化精度受限。论文针对这些问题提出了三点改进措施： 1. 在麻雀群初始化阶段，利用分段线性混沌映射（PWLCM）来增加群体多样性，扩大搜索范围，提升全局搜索能力。 2. 将人工蜂群算法（ABC）中的更新公式融入SSA，以改善搜索性能。 3. 引入混沌改进策略，扰动最优位置的麻雀，结合随机轮盘选择和Levy飞行，增强算法跳出局部最优的能力。 论文接着应用CISSA于储能双向变流器的控制器参数优化，对比了与PSO、SSA和改进SSA（LSSA）算法的效果。此外，通过线性时间周期（LTP）系统理论的谐波状态空间（HSS）建模方法，分析了并网储能双向变流器的小信号模型，研究了不同控制参数下的系统稳定性和稳定边界。 在MATLAB/Simulink环境中，论文构建了仿真模型，验证了CISSA算法在整定变流器控制参数上的有效性。进一步地，使用基于xPC模式的电力电子设备搭建实物平台，实验验证了CISSA算法的准确性。同时，通过比较仿真波形与HSS模型分析结果，证实了小信号模型的正确性。最后，借助30kVA可编程电源实验平台，将实测电压数据输入到变流器模型中，再次确认了CISSA算法在实际应用中的效能。 这篇毕业论文详细研究了混沌改进麻雀搜索算法在储能双向变流器控制策略优化中的应用，通过理论分析、仿真和实验，充分证明了CISSA算法的优越性和实用性。