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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明主要应用于由于温度和器件老化等原因造成的滤波器参数失配的并网逆变器中，提出了一种基于飞蛾火焰MFO算法的LCL型并网逆变器参数在线识别方法，可以较为准确且迅速地对LCL滤波器进行在线参数辨识；首先通过模型预测中的代价函数误差对参数失配程度进行评估，分析参数失配时代价函数选取的开关矢量偏离最优矢量的程度；然后对MFO算法的适应度函数进行设计，使其能够收敛到LCL型滤波器参数的准确值，从而将更新后的参数值送入预测模型；最后重新选择合适的开关矢量对并网逆变器进行控制。本发明所提出的并网逆变器的在线参数辨识方法，具有高精度和收敛速度快的特点。

主权项：1.一种适用于LCL型并网逆变器在线参数辨识的飞蛾火焰优化算法MFO，其特征在于，所述内容包括：模型预测控制下的LCL型逆变器因为器件老化和温差等原因，会使实际的滤波器参数发生变化，与预测模型中设定的参数不匹配，影响代价函数对于开关序列的选择，偏离最优开关矢量，进而降低网侧电流对参考电流的跟踪能力以及入网电流电能质量。为了使预测模型中的参数能与实际的滤波器相匹配，提出了基于MFO优化算法的在线参数识别方法，步骤如下：步骤一：对电网电压和电网电流进行采样，卡尔曼滤波器根据电网电压和电网电流的采值，对逆变器侧电流以及电容电压进行状态变量的估计，经过状态变量的更新、预测以及校正后，把状态变量的估计值送入参数辨识模块以及模型预测控制器中，步骤二：参数辨识模块中的MFO算法进行初始化，由于LCL滤波器包含三个参数，逆变器侧电感L1，网侧电感L2,和滤波电容Cf，所以飞蛾和火焰的种群维度d均为3；假设最大迭代次数为n,则飞蛾和火焰的初始位置PM,FM及对应的适应度PF,FF为随机矩阵: FM＝|FM1…FMn|T，FF＝|FF1…FFn|T其中M11…Mnd、F11…Fnd分别为候选解和最优解的位置；FM1…FMn、FF1…FFn分别为第i只飞蛾和火焰所对应的适应度值；同时对滤波器参数规定参数辨识的下限ll和上限ul分别为：ll＝[1e-31e-35e-6]，ul＝[15e-315e-310e-6]，步骤三：记k+1时刻滤波器参数的估计值为和带入可以得到k+1时刻状态变量的估计值为： 其中，B′＝-F′-1I9×9-A′G′,D′＝F′-1I9×9-A′P′，vk为k时刻的逆变器输出电压，vgk为电网电压，步骤四：设置适应度函数为其中，xk+1为k+1时刻状态变量的采样值，步骤五：更新飞蛾数，每次迭代后会对飞蛾的适应度从最优到最劣进行排列，第i次迭代内的飞蛾数目其中，N为飞蛾的初始种群数目，k为当前迭代次数，T为最大迭代次数，在保证迭代精度的基础上降低计算量，缩短识别时间；同时确定候选解的搜索路径如式二所示，其中，Mi代表第i只飞蛾，Fj代表第j个火焰，Di是二者之间的距离；b是决定螺旋对数函数形状的螺旋常数，是位于[-1,1]范围内的常数，其大小与飞蛾和火焰之间的距离成反比，也就是说飞蛾与火焰越近，t越接近-1；这种螺旋搜索的方式拥有更广的搜索范围，提高了参数辨识的准确度，避免了搜索陷入局部最优的情况，SMi,Fj＝Di·ebtcos2πt+Fj式三步骤六：辨识后的滤波器参数值会被送入模型预测控制器进行参数更新，步骤七：滑动离散傅里叶SDFT模块会对电网电压畸变的程度进行判断，如果发生畸变，则提取谐波电流并送入模型预测控制器中，更换为包含了抑制谐波电流的代价函数，控制器重新选取电压开关矢量。

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百度查询： 电子科技大学 一种适用于LCL型并网逆变器在线参数辨识的飞蛾火焰优化算法