基于粒子群算法的vsc-hvdc參數(shù)優(yōu)化.doc
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基于粒子群算法的vsc-hvdc參數(shù)優(yōu)化,基于粒子群算法的vsc-hvdc參數(shù)優(yōu)化1.9萬字 49頁原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng) 摘要隨著現(xiàn)代半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展、大功率全控型電力電氣器件的出現(xiàn),電壓源型直流輸電(voltage source converter-high voltage direct current,vsc-hvdc)得到了實現(xiàn)。由于其采用了可關(guān)斷...
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基于粒子群算法的VSC-HVDC參數(shù)優(yōu)化
1.9萬字 49頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)
摘 要
隨著現(xiàn)代半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展、大功率全控型電力電氣器件的出現(xiàn),電壓源型直流輸電(Voltage Source Converter-High Voltage Direct Current,VSC-HVDC)得到了實現(xiàn)。由于其采用了可關(guān)斷的電力電子器件,具有可靈活控制有功、動態(tài)補(bǔ)償無功、可向無源網(wǎng)絡(luò)供電等優(yōu)點。它可以改善電能質(zhì)量、連接兩個不同頻率的交流電網(wǎng),還可以向無源網(wǎng)絡(luò)供電而不需要考慮換相電壓的問題。VSC-HVDC的經(jīng)濟(jì)性高、運行方式靈活、可控性強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢已經(jīng)在電力行業(yè)里面引起了高度的重視,它將會在輸電、配電、新能源發(fā)電以及分布式發(fā)電等方便得到廣泛應(yīng)用。
在電壓源換流器高壓直流輸電工程的控制環(huán)節(jié)中,比例——積分(PI)控制器由于其簡單的結(jié)構(gòu)和良好的魯棒性得到廣泛應(yīng)用,系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)性能很大程度上取決于PI控制器參數(shù)的選取。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),是一種近年來逐漸發(fā)展起來的進(jìn)化算法。它通過模擬社會群體行為,追隨當(dāng)前每個個體以及全體尋找到的局部最優(yōu)來搜索全局最優(yōu)。這種算法憑借其易于實現(xiàn)、尋優(yōu)精度高、收斂速度快等優(yōu)點,已經(jīng)被應(yīng)用在各個不同的領(lǐng)域并且能很好地解決各類不同的問題。粒子群算法的一次迭代中每個粒子的運算都是獨立的,是一種并行算法,可以使用分布計算提高計算速度。
本文首先給出了VSC-HVDC系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)數(shù)學(xué)模型,然后對VSC-HVDC控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,并選取了對該系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化的變量以及目標(biāo)函數(shù)。利用粒子群算法對一雙端VSC-HVDC系統(tǒng)的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析,驗證了該算法的可行性與正確性。
關(guān)鍵詞:VSC-HVDC ;PI參數(shù);粒子群算法;優(yōu)化
1.9萬字 49頁 原創(chuàng)作品已通過查重系統(tǒng)
摘 要
隨著現(xiàn)代半導(dǎo)體技術(shù)的不斷發(fā)展、大功率全控型電力電氣器件的出現(xiàn),電壓源型直流輸電(Voltage Source Converter-High Voltage Direct Current,VSC-HVDC)得到了實現(xiàn)。由于其采用了可關(guān)斷的電力電子器件,具有可靈活控制有功、動態(tài)補(bǔ)償無功、可向無源網(wǎng)絡(luò)供電等優(yōu)點。它可以改善電能質(zhì)量、連接兩個不同頻率的交流電網(wǎng),還可以向無源網(wǎng)絡(luò)供電而不需要考慮換相電壓的問題。VSC-HVDC的經(jīng)濟(jì)性高、運行方式靈活、可控性強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)勢已經(jīng)在電力行業(yè)里面引起了高度的重視,它將會在輸電、配電、新能源發(fā)電以及分布式發(fā)電等方便得到廣泛應(yīng)用。
在電壓源換流器高壓直流輸電工程的控制環(huán)節(jié)中,比例——積分(PI)控制器由于其簡單的結(jié)構(gòu)和良好的魯棒性得到廣泛應(yīng)用,系統(tǒng)的穩(wěn)定性和動態(tài)性能很大程度上取決于PI控制器參數(shù)的選取。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),是一種近年來逐漸發(fā)展起來的進(jìn)化算法。它通過模擬社會群體行為,追隨當(dāng)前每個個體以及全體尋找到的局部最優(yōu)來搜索全局最優(yōu)。這種算法憑借其易于實現(xiàn)、尋優(yōu)精度高、收斂速度快等優(yōu)點,已經(jīng)被應(yīng)用在各個不同的領(lǐng)域并且能很好地解決各類不同的問題。粒子群算法的一次迭代中每個粒子的運算都是獨立的,是一種并行算法,可以使用分布計算提高計算速度。
本文首先給出了VSC-HVDC系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)、暫態(tài)數(shù)學(xué)模型,然后對VSC-HVDC控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,并選取了對該系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化的變量以及目標(biāo)函數(shù)。利用粒子群算法對一雙端VSC-HVDC系統(tǒng)的控制參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行分析,驗證了該算法的可行性與正確性。
關(guān)鍵詞:VSC-HVDC ;PI參數(shù);粒子群算法;優(yōu)化
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