改进灰狼优化在电动汽车电力系统控制中的应用：PI-PD控制器分析

"这篇研究论文探讨了在插电式电动汽车（PEV）电力系统中，如何利用改进型灰狼优化（MGWO）算法提升自动发电控制（AGC）的性能。作者通过引入一种策略来平衡灰狼优化算法的探索与开发阶段，并优化迭代过程，以提高算法效率。经过与多种其他优化算法的对比，证明了MGWO算法在调整控制器参数方面的优越性。论文进一步将这种技术应用到传统控制器，如PI、PID和级联PI-PD控制器的调优，尤其是在处理PEV并网时的AGC问题。研究还扩展到了多区域电力系统，考虑了非线性因素，如机组速度限制、调速器死区和通信延迟。结果表明，MGWO技术能有效优化PEV在AGC系统中的频率控制，从而增强电力系统的稳定性。" 在插电式电动汽车电力系统中，自动发电控制（AGC）起着至关重要的作用，确保系统负荷与发电量的动态平衡，以减少频率波动。随着可再生能源和PEV的日益普及，AGC的复杂性增加，需要更智能的控制策略。灰狼优化（GWO）是一种生物启发式的全局优化算法，模拟狼群狩猎行为来解决优化问题。在本研究中，研究人员对原始GWO进行了改进，通过调整算法策略，使其在搜索空间的探索与开发之间达到更好的平衡，同时更多关注优秀解，增强了算法的收敛性和解决方案的质量。 实验部分，MGWO算法被用于调整串联PI-PD控制器的参数，这些控制器通常用于电力系统的AGC。与GWO、差分进化算法、引力搜索算法和粒子群优化算法比较后，结果显示MGWO在优化性能上具有优势。接着，研究将提出的MGWO技术应用于不同类型的控制器，包括简单的PI和PID控制器，以及更复杂的级联PI-PD控制器，以适应PEV的接入。 PEV的广泛使用带来了新的挑战，如非线性动态特性、实时通信延迟和设备限制。论文考虑了这些因素，并在多区域电力系统模型中应用MGWO优化的级联PI-PD控制器，进一步证明了这种方法的有效性。研究结果表明，使用MGWO优化的控制器能显著改善PEV并网后的AGC性能，有助于维持电力系统的稳定运行。 这项工作不仅提出了一个改进的优化算法，而且展示了其在电力系统控制，特别是PEV集成环境下的潜力。MGWO提供了一种工具，可以更好地调整控制器参数，以应对复杂的现代电力系统需求，这对于未来智能电网的发展具有重要意义。