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摘要：本发明公开了一种基于改进混合粒子群禁忌算法的特定谐波消去方法，包括采集多电平逆变器的输入输出信号，根据采集的输入输出信号构建求解开关角度的非线性超越方程组，使用改进权重的粒子群算法对构建的非线性超越方程组进行求解，得到粒子群全局最优解，在粒子群全局最优解的连续邻域中使用改进了禁忌长度和禁忌对象保留小数位数的禁忌搜索算法进一步搜索，得到禁忌搜索算法全局最优解，将禁忌算法全局最优解转化为脉冲信号来驱动多电平逆变器，即完成了特定谐波的消去。

主权项：1.一种基于改进混合粒子群禁忌算法的特定谐波消去方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集多电平逆变器的输入输出信号，根据采集的输入输出信号构建求解开关角度的非线性超越方程组；步骤1的具体过程如下：步骤1.1，采集多电平逆变器的输入输出信号，利用多电平逆变器的输出相参考电压Uref和输入侧直流电压Udc，求解调制比m： 步骤1.2，对多电平逆变器输出相电压VAN进行傅里叶分析，得到以下表达式： 其中，An、Bn表示各次谐波幅值，ω为角频率；采集多电平逆变器的输出相电压波形，依据波形对称性列写出各次谐波幅值An，Bn的表达式，并根据要消去的谐波次数n确定开关角数N： 步骤1.3，将式3带入式2中，令基波幅值A11等于参考电压数值，选定次谐波幅值等于零，构建出求解开关角度的非线性超越方程组： 式中，m为调制比，L为多电平逆变器的电平数，n为要消去的谐波次数，N为开关角数，αk为第k个开关角度，pk为余弦函数的系数，pk的值随αk变化，αk为上升沿时pk取1，αk为下降沿时pk取-1；步骤2，使用改进权重的粒子群算法对步骤1构建的非线性超越方程组进行求解，得到全局最优解ɡb；所述步骤2的具体过程如下：步骤2.1，将步骤1构建的非线性超越方程组变形为： 并根据变形后的非线性超越方程组建立适配值函数F：F＝f12+f22+f32+…+fn26步骤2.2，使用改进权重的粒子群算法对所述非线性超越方程组进行初步求解，随机产生一群可行解，用式5计算可行解的适配值并将其中适配值最小的可行解设为全局最优解ɡb；步骤2.3，对每个可行解的位置和速度进行更新，更新方程为：vijt+1＝ωvijt+c1r1pbijt-xijt+c2r2gbt-xijt7xijt+1＝xijt+vijt+18式中，i表示第i个解；j表示解的第j维；t为迭代次数，r1、r2为[0，1]之间的随机数，c1为认知学习因子、c2为社会学习因子，pbij表示第i个解的第j维个体最优解，gb表示全局最优解；ω为惯性权重，即 式中，ω1、ω2为惯性权重的上下限，Max1为最大迭代次数，Generation1为迭代次数；步骤2.4，利用步骤2.1所得适配值函数F计算出每一个解的适配值，将新产生的解分别与个体最优解pb以及全局最优解gb的适配值进行对比，以较小适配值对应的解作为新的个体最优解以及全局最优解；步骤2.5，判断迭代次数是否达到最大迭代次数，当达到最大迭代次数时，结束循环并输出全局最优解gb，否则转回步骤2.3继续执行算法；步骤3，在步骤2计算出的全局最优解gb的连续邻域中使用改进禁忌搜索算法进一步搜索，得到全局最优解αb；所述步骤3的具体过程如下：步骤3.1，将步骤2输出的全局最优解gb设为禁忌搜索算法初始的最优解αbest和当前最优解αnow，设置禁忌表为空；步骤3.2，计算最优解αbest的适配值，当最优解αbest的适配值小于预设值T时，结束搜索运算进程并输出最优解，即全局最优解αb，否则执行步骤3.3；步骤3.3，在当前最优解αnow的邻域进行搜索得到邻域解集，根据适配值函数F得到各邻域解的适配值，筛选出适配值最小的一部分解作为候选解组成候选解集，邻域长度与迭代次数的关系如下： 式中，Nei为邻域长度，Nei1、Nei2为邻域长度的上、下限，Max2为最大迭代次数，Generation2为迭代次数；步骤3.4，根据邻域长度的变化更新禁忌对象保留小数位数和禁忌长度；步骤3.5，判断候选解集中是否存在满足藐视准则式10的解，若存在满足藐视准则的候选解，执行步骤3.6，否则执行步骤3.7；FαcaFαbest11其中αca为适配值最小的候选解；步骤3.6，用所述候选解替代最优解αbest及当前最优解αnow，同时将其对应的禁忌对象放入禁忌表中，将任期设为禁忌长度，再将禁忌表中其余各禁忌对象的任期减1，然后回到步骤3.2；步骤3.7，判断候选解集中各元素的禁忌属性，将没有被禁忌的最优候选解设为当前最优解αnow，同时将其对应的禁忌对象放入禁忌表中，将任期设为禁忌长度，将禁忌表中其余各个禁忌对象任期减1，然后回到步骤3.2；步骤4，将禁忌算法得到的全局最优解αb转化为脉冲信号来驱动多电平逆变器中开关管，即完成了特定谐波的消去。

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