图腾柱功率因数校正器GWO-PID设计.pdf
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1、第 2 7 卷第 0 2 期变频器世界2 0 2 4年0 2 月图腾柱功率因数校正器GWO-PID设计GWO PID design of Totem Pole Power Factor Corrector朱斌若(Zhu Binruo)焦伟(JiaoWei)2*高煜寒(Gao Yuhan)江剑峰(Jiang Jianfeng)吴双(Wu Shuang)2杨喜军(YangXijun)21国网上海市电力公司营销服务中心上海2 0 0 0 302上海交通大学电气工程系上海2 0 0 2 403中电科技集团重庆声光电有限公司系统工程部重庆40 0 0 6 0摘要:灰狼优化(Greywolf optimi
2、zation,G WO)属于种群智能优化算法,具有简单高效的优点,成功应用于许多领域。本文在阐述GWO搜索机制和设计过程后,将其应用到图腾柱功率因数校正器(TPFC)的电压外环PID参数选择,采用一种改进ITAE指标和能量变化约束进行PID参数寻优,得到电压外环优化的KP、K I 和KD。分析结果表明,在启动过程中输出电压响应速度快且无超调,输入电流不超调,在变载过程中输出电压抗负载波动能力强。TPFCGWO-PID参数设置方法不依赖系统特征参数和传递函数的精确性。关键词:图腾柱PFC;输出电压响应;灰狼优化搜索;PID控制Abstract:Grey wolf optimization(GwO
3、)algorithm belongs to swarm intelligence optimization algorithm,which has theadvantages of simplicity and efficiency,and has been successfully applied in many fields.In the paper,after the Gwosearching principle and design process are depicted,GWO algorithm is used to select parameters of voltage ou
4、ter loop inthe totem pole power factor corrector(TPFC).Using an improved ITAE as well as confined energy variation constraint tosearch PID parameters optically,including KPKl and KD.The gained results show that the output voltage and input currentof TPFC starts fast without overshoot and there is no
5、 obvious fluctuation when load changes.The TPFC GWO-PID adjustingmethod does not depend on the precision of the system characteristic parameters and transfer functions.Key words:Totem pole power factor corrector;Output voltage respond;Grey wolf optimization searching;PlD control【中图分类号】N945.15【文献标识码】
6、B【文章编号】156 1-0 330(2 0 2 4)0 2-0 0 10 7-0 81引言图腾柱功率因数校正器(TPFC)是一种功率开关置于桥中的无桥PFCl-2,其高频斩波桥臂采用GaNFET,工频斩波桥臂采用SiCMOSFET,因而TPFC具有很高的变换效率。与其它PFC一样,对于数字控制的TPFC而言,其控制目标包括:(1)网侧电流为正弦波形;(2)输出电压为平直,需要采用电压外环和电流内环的双闭环控制结构。电压外环补偿器一般采用电压误差放大器、II类补偿器(单零点单极点)或PID调节器。电流内环补偿器还可以采用PR调节器或准PI调节器。电流内环一般设计成小惯性环节,一般地,其时间常数
7、小于1/2开关周期。TPFC控制器设计面临两个问题:(1)电压外环不宜采用PID补偿器;(2)PID补偿器参数寻优难度较大。TPFC具有多变量、非线性特性,传统PID控制器存在参数调节过程复杂的问题,现有的经验整定法、ZN整定法、衰减曲线法需要得到改进。种群智能优化算法具有结构简单、易于实现的优点,被广泛应用于复杂问题的求解中。比较流行的算法包括遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)、差分进化(DE)、人工蚁群算法(ACO)和果蝇优化算法(FOA)等。Mirjalii等于2 0 14年提出了灰狼优化算法(GWO)3,通过模拟灰狼种群捕食行为,基于狼群种群协作的机制来达到优化的目的。GWO存在能
8、够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制,能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡,因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能 3。在函数优化方面,GWO的收敛速度和求解精度均优于PSO。GWO适用的应用场景为无人作战飞行器路径规划、聚类分析、特征子集选择、经济调度指派、直流电机最优WWW.CA168.COM107系统应用SYSTEMAPPLICATION控制、多输入输出电力系统等诸多领域 4。GWO算法ot负载环节不依赖系统特征参数和传递函数的精确性,适合电力电子变换器PID控制器参数寻优方面 5-9 。本文将GWO应用于TPFC,按照ITAE指标进行PID参数寻优,得到优化的KP、K I
9、 和KD,对此进行了理论分析和仿真验证。2GWO搜索原理与TPFC的PID参数整定原理2.1TPFC调制原理TPFC功率电路如图1所示,图1中,S1与S2为GaNFET,处于高频互补斩波状态。S3与S4为SiCMOSFET,处于工频互补斩波状态。R,R为负载电阻,C为交流侧输入电容,C,为直流侧输出电容。与传统有桥APFC不同,TPFC需要隔离型或高输入阻抗的网压检测电路和网流检测电路。S1卡L1LiciuCNTPFC工作原理如图2 所示,图中采用了传统的双闭环控制结构。TPFC具有不同的调制算法,主要区别在于GaNFET桥臂驱动信号与MOSFET桥臂驱动信号产生的方法不同。TPFC驱动脉冲示
10、意如图3所示,其双闭环控制结构如图4所示。i滤波器放大器kiLlS4S2SIPWMPWMPWMS2PWM比较器PID调节器108THEWORLDOFINVERTERSGaN臂上GaN臂下Sic臂上Sic臂下0Iul网压绝对值电压调节器VctrlVrefG(s)VerrDCPido3J本ic2RiuoS2上S4本一DCN图1TPFC功率电路ui滤波器RMSUiRMS1/UiRMsPLL+1M图2 TPFC的工作原理otott元2元图3TPFC驱动脉冲示意电流调节器PWM调制器电感环节FRD环节G.(s)GDi(s)GpWM(s)GLi(s)H(S)(a)电流内环与电压外环电压调节器VerrIre
11、fVrefG.(s)十Vt图4TPFC的双闭环控制结构图4中,G(s)为电压调节器,可以采用电压误差放大器和II类补偿器。Gc(s)为电流调节器,可以采用PI调节器和I类补偿器。H,(s)为电流反馈传递环节,可以等效为比例或小惯性环节。H(s)为电压反馈传递环节,可以等效为比例或小惯性环节。GpwM(s)为PWM调节器传递函数,GLi(s)为电感环节传递函数,Gpi(s)为等效反向恢复二极管FRD环节传递函数,GcR(s)为负载环节传递函数。图4中,电流内环可以校正陈一个比例环节或时间常数小于开关周期的一半的惯性环节。ULDL.U。GDi(s)Gcr(s)=uo滤波器Uref3PID调节器uv
12、lo32乘法器4GcR(s)UoKIIL1tis+1Gpi(s)GcR(s)电流内环传递函数(b)电压外环Di对于纯阻负载:U.()GcR(s)=ID(s)1+sC,RURG,i(s)Gcr(s)=U.1+sC,R,式中,U,为输入交流电压有效值;U。为输出直流电压平均值。2.2.GWO搜索原理2.2.1狼群社会等级元启发式优化技术包括遗传算法(GA)、蚁群优化Uo(1)R(2)(3)第2 7 卷第0 2 期变频器世界2 0 2 4年0 2 月(A C O)、粒子群算法(PSO)等,具有简单、灵活、免推导机制以及防止局部优化的优势,因而得到了广泛的应用。元启发式优化技术包括两类:(1)基于个体
13、解的元启发式优化,如模拟退火,搜索过程起始于单一候选解,通过迭代过程得到改进解;(2)基于种群解的元启发式优化,采用组解进行优化,搜索过程起始于随机初始群的多解,种群通过等待过程得到加强,其优点是:A.多候选解能够共享搜索空间信息,这些空间信息包括能够导致突然跳跃到有前途搜索空间的部分;B.多候选解能够互助避免出现局部最优解;C.具有更大范围的探索能力。其中一个分支为种群智能(SI),一组简单代理的群智能,SI的灵感大都来自于自然种群,包括ACO、SO和AB,其优点是保留迭代过程中搜索空间信息,但是EA需要抛弃前代信息。SI算法需要最佳解的存储空间,通常调节参数较少,运算符少,容易实现。灰狼属
14、于犬科动物,被认为是顶级捕食者,这意味着它们处于顶端食物链的一部分。灰狼大多喜欢群居。规模平均为5-12,有一个非常严格的社会主导阶层。灰狼的等级结构(权势从上到下递减)如图5所示。领导者是一对雌雄狼,称为狼。狼主要负责打猎、睡觉等方面的决策。狼也被称为主宰狼,其命令应该由狼群遵守。只允许狼在狼群中交配。狼不一定是最强壮的狼,但在管理团队方面是最好的。图5灰狼的等级结构(优势从上到下递减)灰狼等级中的第二级是狼。狼是帮助狼进行决策或其他狼群活动的从属狼。狼可以是公狼也可以是母狼,如果其中一只狼去世或变老,可能是成为狼的最佳后选。狼应该尊重狼,但也会指挥其他低级狼。它扮演着狼顾问和团队纪律员的角
15、色。狼增强了整个狼群中狼的命令,并向狼提供反馈。排名最低的灰狼是狼。狼扮演着替罪羊的角色。狼总是要服从所有其它的权势狼。它们是最后被允许进食的狼。看起来,狼在这个种群中并不是一个重要的个体,但据观察,如果失去狼,整个种群将面临内部斗争和问题。这是由于狼发泄了所有狼的暴力和沮丧。这有助于满足整个种群的需求,并保持优势结构。在某些情况下,狼也是狼群里的保姆。如果一只狼不是狼、狼或狼,则称为从属狼(8 狼)。狼必须服从狼和狼,但它们主宰着狼。童子军、哨兵、长者、猎人和看门人都属于这一类。童子军负责监视领土边界,并在任何危险情况下警告狼群。哨兵保护并保证狼群的安全。长者是经验丰富的狼,曾经是狼和狼。狩
16、猎者在捕猎和为狼群提供食物时帮助狼和狼。最后,看护者负责照顾狼群中虚弱、生病和受伤的狼。除了狼的社会等级之外,集体狩猎也是很重要的另一个有趣的社会行为。灰狼狩猎的主要阶段如下:跟踪、追逐和接近猎物;追捕、合围和骚扰猎物,直到猎物停止移动,开始攻击猎物。2.2.2GWO数学模型社会等级、追踪、包围和攻击猎物的数学模型以及GWO算法的描述如下:社会等级:设计GWO时,为了对狼的社会等级进行数学建模,认为最优解是(狼),因此,第二和第三个最佳解决方案分别为(狼)和(8 狼),其余候选解为(狼)。在GWO算法中,捕猎(最优化)由狼、狼和狼引导,狼跟随这三种狼。包围:灰狼在捕猎过程中包围猎物。包围行为的
17、数学建模为:D=|c.X,(t)-X()X(t+1)=X,(t)-A.D式中,D为灰狼间距离,采用坐标表示;t为当前选代;A与为系数矢量;X,为猎物的位置矢量;x为灰狼的位置量。矢量A与计算如下:A=2a-a,=2,式中,a在整个迭代中由 2,0 线性或非线性递减,称为收敛因子。与为 0,1之间随机矢量,为 0,2 之间随机数,A为-a,a之间随机数。调节与允许灰狼到达猎物周围的任何位置。狩猎:灰狼有能力识别猎物的位置并包围它们。狩猎通常由狼引导。狼和狼也可能偶尔参与狩猎。但是在抽象的搜索空间中,不知道最优(猎物)位置。为了数学模拟灰狼的狩猎行为,假设狼(最佳候选解)和狼对猎物的潜在位置拥有更
18、好了解。因此,保存到目前为止得到的前三个最佳解,并要求其他每个代理(包WWW.CA168.COM109(4)(5)系统应用SYSTEMAPPLICATION括狼)根据最佳搜索代理的位置更新它们的位置。在这方面,采取以下公式:Da=|C.X,(t)-X(t)D,=|C,X,(0)-X(t)lD,=C,X,(t)-X(t)X,=Xa(t)-A DaX,=X,(t)-ADpX,=X,(t)-AD)X(n+1)=X,(t)+X,(t)+X,(t)/3搜索代理如何根据狼、狼和8 狼在2 D搜索空间中更新其位置如图6 所示。可见,最终的位置是在一个圆内的随机位置。这个圆是由狼,狼和狼在搜索空间中的位置定义
19、的。换句话说,狼、狼和狼估计了猎物位置,而其它狼随机地更新它们位置于猎物周围。开发(exploitation):灰狼有能力识别猎物的位置并包围它们。灰狼是通过在猎物停止移动时攻击猎物来完成狩猎。为了对接近猎物进行数学建模,减小了a值。注意A的波动范围也跟着减小。换句话说,A是区间-a,+a 中的随机值,其中a在送代过程中从2 减小到0。当A的随机值为-1,+1时,搜索代理的下一个位置可以位于其当前位置和猎物位置之间的任何位置。当 A1时强制灰色狼从猎物中分离出来,希望能找到一110THEWORLDOFINVERTERS个更合适的猎物。GWO中有利于探索的另一个分量是C,矢量包括随机值 0,2。
20、分量C为猎物提供随机权重,以便随机强调(C1 时)或不强调(C1时,候选解倾向于从猎物发散。当IA=1),另一半用于开发(IA1);(7)GWO只有两个主要参数需要调整(a和C)。有可能整合变异和其它进化算法来模拟灰狼的整个生命周期。然而,应该保持GWO算法尽可能简单,调节的运算符最少。结果与讨论:GWO算法经历了2 9个基准函数上的基准测试。前2 3 个基准函数是众多研究人员使用的经典函数。尽管简单,也选择了这些测试函数,以便能够将GWO结果与当前元启发式进行比较。在这些基准函数中,D表示函数的维度,范围是函数搜索空间的边界,Jmn是最佳值。其它测试平台均来自CEC2005特别会议第 2 7
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