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可在www.sciencedirect.com上在线ScienceDirect电气系统与信息技术学报5(2018)1提高光伏接口系统马哈茂德·A Attia埃及Ain Shams大学工程学院电力和机械系接收日期:2017年3月10日;接收日期:2018年1月23日;接受日期:2018年1月25日2018年2月21日在线提供摘要通过优化比例积分(PI)控制器的增益,可以改善光伏接口系统的动态性能。在这项工作中,重力搜索算法和和声搜索算法被用来优化PI控制器增益的调整利用不同的技术优化PI增益的光伏系统之间的性能比较进行。最后,系统的动态行为进行了研究假设突然变化的辐照度。利用MATLAB/SIMULINK软件包对所提出的PI增益最优整定技术进行了检验本文的主要工作是研究光伏接口系统的动态性能,并应用引力搜索算法和和声搜索算法进行PI参数的优化整定。© 2018 电 子 研 究 所 ( ERI ) 。 Elsevier B. V. 制 作 和 托 管 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:光伏发电系统;引力搜索算法;和声搜索算法;遗传算法;人工智能1. 介绍目前,与电网的接口是可再生能源渗透的重要问题之一。光伏(PV)接口系统的几种控制方法在文献中被提出。电压定向控制是最常用的接口系统之一;然而,它遭受与比例积分(PI)参数的适当选择相关的问题使用不同的PI调节器来调节DC链路电压并控制基于逆变器的PV接口系统的AC电流(Liu等人,2012;Blaabjerg 等 人 , 2006;Wanwei 和 Huajie , 2008;Vieira 等 人 , 2009;Pena 等 人 , 1996;Yun 和 Fei ,2009;Ogata,2010;Chern-Lin等人,1999年)。Arzani等人(2015)详细介绍了一种使用粒子群优化(PSO)优化PI控制器的方法。极点配置技术被用来优化PI控制器的增益,以提高光伏接口的性能电子邮件地址:Mahmoud. eng.asu.edu.eg电子研究所(ERI)负责同行评审https://doi.org/10.1016/j.jesit.2018.01.0032314-7172/© 2018电子研究所(ERI)。Elsevier B. V.制作和托管这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。2M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)1系统(Liu等人, 2012年)。文献中介绍了几种电流控制技术(Qingrong和Liuchen,2005)。滞环电流控制(HCC)是一种非线性技术,由于开关损耗的增加而提供了良好的动态响应(Kazmierkowski和Malesani,1998)。 为了克服HCC的缺点,Bong-Hwan等人引入了基于空间矢量调制(SVM)的HCC。(1998年)。 线性电流控制技术,例如同步PI电流调节器(Liang等人, 2010)和空间矢量PWM(SVPWM)基于PI调节器(Hui等人,2009; Hwang等人, 2006年)。提出了优化技术来调整PI控制器的参数,以提高光伏系统的动态响应。粒子群优化(PSO)用于PI控制器的调整(Del Valle等人,2008; Gaing,2004; Qiao等人,2006;Chung等人,2008; Al-Saedi等人, 2011年)。结果表明,粒子群优化算法比遗传算法(GA)在更短的计算时间内获得最优解。人工神经网络(ANN)和模糊逻辑(FL)用于调整PI控制器(AbuEldahab等人,2014;Kamarzaman 和 Tan , 2014;Reisi 等 人 , 2013;Tajuddin 等 人 , 2015;Larbes 等 人 , 2009;MellitAdel 和Soteris,2008;Hiyama等人,1995年;AitChetman等人,2007年;Kashif和Zainal,2013年)。本文提出了和声搜索(HS)算法、遗传算法(GA)算法和引力搜索算法(GSA)算法对光伏接口系统直流侧电压PI控制器参数进行优化。结果表明,使用GSA提供了最佳的PI参数,提高了光伏接口系统的动态性能相比,其他技术,除了最大超调。此外,辐照度水平被改变为250,500和1000 W/m2与相同的PI控制器增益从所使用的优化技术结果表明,在第一次优化得到相同PI增益的情况下,在所有辐照度下稳态误差都有所改善2. 所研究所研究的系统是在Matlab-simulink 2013默认使用的PV接口,如图所示。1.一、所提出的优化范围是在图中所示的DC链路控制器(VDC控制器)的部分上进行的。 二、该控制器的主要规则是对测量的直流电压(Vdcmes)和直流电压参考信号Vdcref之间的误差进行操作。最后,控制器的输出是电流Idref的直流分量的参考。光伏阵列的细节在图中描述。 3与众所周知的二极管特性所示的方程。(一).Id= Isat[exp(Vd/ VT)−1](1)其中:Id =二极管电流(A),Vd=二极管电压(V),Isat =二极管饱和温度电压方程表示为Eq. (二)VT= temperature voltage=k <$ T/q <$ Qd <$Ncell<$Nser(2)T =电池温度(K),k =玻尔兹曼常数= 1.3806e-23 J K−1,q =电子电荷= 1.6022e−19 C,Qd =二极管的品质因数,Ncell=每个模块串联的电池数量,Nser=每个串串联的模块数量该模型采用的控制器为PI控制器。PI控制器的参数是比例增益Kp和积分增益Ki,这对系统的稳态误差和稳定性有很大影响当量(3)描述了PI控制器的传递函数。传递函数=Kp+ Ki/ S(3)3. PI控制器在本文中,PI控制器的参数,如前一节中提到的,用于调节光伏接口系统的直流母线电压。这些参数调整使用GA,HS和GSA优化方法。目标函数是最小化参考和实际DC链路电压之间的误差,如图4所示,以实现MPPT。3.1. 遗传算法遗传算法从PI参数的随机种群开始,然后计算适应度函数,该函数是误差关于时间的积分如果适应度函数达到其接受值,则返回PI参数否则,M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)13Fig. 1. PV接口。图二. 直流链路控制器。变异和交叉优化参数,直到获得最佳适应度。图5简要说明了GA算法的步骤。3.2. Harmony Search(HS)HS算法像GA一样以PI参数的随机值开始PI参数的更新是通过记忆或随机选择不同的概率。最后,通过基音调整概率进行最优参数的整定。在每个步骤中,检查目标函数停止标准 图 6表示简要描述HS算法的流程图。4M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)1图三.光伏阵列。调整占空比见图4。 PI控制器操作。图五. GA流程图3.3. 引力搜索算法GSA优化的主要概念是基于运动和重力定律。根据GSA的基本规律,所有的质量都指向最佳解的重质量图 7简要解释GSA的操作,Duman等人详细介绍了GSA的操作。(2012年)。pv参考+PV-误差PiM.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)15见图6。HS算法流程图。见图7。 GSA流程图4. 结果4.1. PI调谐本节专门用于说明当PI参数通过手动整定、GA、HS和GSA算法获得时PV接口系统的动态性能PV接口系统的控制6M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)1见图8。 使用PI手动调整时出错。见图9。 使用PI的GA调整时出错。在t = 0.2 s时使能辐照度在t = 0.5 s时从1000 W/m2动态变化到500 W/m2,以评估PI控制器的不同最佳设置。所有优化使用的误差如图10和11所示。八比十一如图如图8 -11所示,GA比手动技术将建立时间提高约0.4%。此外,使用GA优化参数的稳态误差比PI手动调整改善了16%另一方面,最大过冲的改善不大时,观察到使用GA相比,手动调整。HS算法还将建立时间比手动技术提高了约0.5%。但采用HS最优参数整定的稳态误差并没有比手动整定PI得到改善另一方面,与手动调谐相比,使用HS时观察到最大超调改善约7%最后,GSA比手动技术提高了大约1.5%的建立时间。此外,使用GSA优化参数的稳态误差比手动整定PI改善了82%但在稳态下的巨大改善M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)17见图10。 使用PI的HS调谐时出错。见图11。 使用PI的GSA调整时出错。8M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)1表1使用不同的最佳PI设置的动态性能。手动调谐和谐GAGSAKP79.61457.00412.8853Ki800744.6263941.3265999.0509最大过冲0.0692350.0646690.0662950.095457稳态误差0.00235070.00269190.00197060.00040818稳定状态0.57140.56820.56880.5628粗体值是最佳结果(即最佳Max. Harmony方法中的过冲,而GSA方法中的最佳建立时间和稳态误差)。见图12。 辐照度250 W/m2时的稳态误差。图十三. 辐照度500 W/m2时的稳态误差。见图14。 辐照度1000 W/m2时的稳态误差。与手动调谐相比,误差以最大过冲为代价表1简要比较了使用通过所提出方法获得的不同最佳PI参数时的动态性能。很明显,GSA在稳态误差和建立时间方面获得了最佳结果。4.2. 几种辐照度将结果第1部分中获得的PI增益应用于不同的辐照度水平 如图在图12 -14中,即使辐照度不是优化问题中使用的辐照度,稳态误差也减小。该观察结果表明,优化的参数可以用于几种情况,而无需重复优化。是M.A. Attia/电气系统和信息技术杂志5(2018)19表2几种辐照度下稳态误差值的比较辐照度W/m2手动HSGAGSA2500.00102440.000931630.000623470.00044465000.00192810.00136790.000775190.0001901110000.00170380.00168710.000926320.000214还清楚的是,GSA在所呈现的所有辐照度水平中获得最佳结果表2显示了使用所提出的技术在几种辐照度下的稳态误差值的比较5. 结论本文提出了光伏接口系统调节直流母线电压的方法。调节是通过优化PI控制器参数来实现的。本文提出了三种优化技术:GA,HS和GSA优化。优化技术得到了更好的结果相对于手工计算的结果。GSA证明它最后,可变的辐照度水平,提出了相同的PI增益在优化。结果表明,优化后的参数可用于多种情况,而无需在新的辐照条件下重新引用Abu Eldahab,Y.E.,萨阿德,新罕布什尔州,Zekry,A.,2014年。光电系统最大功率点跟踪技术的改进。雷内·W 坚持住。EnergyRev. 40,505- 514。AitChetman,M.S.,Larbes角,Tchoketch,G. 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