多目标NSCS算法优化风电系统频率调节控制器

本文主要探讨了在电力系统工程中，特别是在风能转换系统（WECS）与传统火电系统集成的背景下，如何通过多目标优化控制器来提升风电系统频率调节的性能。作者S. Chaine和M. Divesh Jain Tripathy，来自印度VeerSurendra Sai技术大学，针对双馈感应发电机（DFIG）驱动的风电并网系统，提出了一个创新的方法——非支配排序布谷鸟搜索算法（NSCS），用于同时优化自动发电控制（AGC）回路的积分控制器和双馈发电机惯性控制回路的比例微分控制器的参数。 通常，电力系统控制器需要同时满足多个性能目标，如快速响应、稳定性和效率，这些目标可能存在冲突。多目标优化技术在此类情况下尤为关键，因为它允许在多个目标之间找到平衡点，而不仅仅是单一的最佳解。非支配排序算法结合了布谷鸟搜索算法的局部搜索优势，以及非支配排序遗传算法（NSGA-II）的全局优化特性，从而在寻找最优解时展现出更高的效率。 在具体应用中，NSCS算法在一组选定实例上进行了测试，并与NSGA-II、布谷鸟搜索算法（CSA）、遗传算法和粒子群算法进行了性能比较。结果表明，NSCS在优化效率上表现优异，设计出的控制器能够在面对系统干扰、参数变化以及操作条件变动时保持稳健性能。 文章还指出，该研究成果受到Creative Commons BY-NC-ND许可，这意味着在遵守特定条款的情况下，读者可以自由地分享、修改和使用该内容，但不能商业利用或创作衍生作品。 本文的研究对于提高风电系统的频率稳定性、适应性和可靠性具有重要意义，为电力系统设计者提供了实用的多目标优化工具，有助于推动可再生能源的广泛应用和发展。