海上风电并网的有限控制集模型预测控制

针对海上风电场柔性直流输电(voltage source converter high voltage direct current,VSC-HVDC)系统传统矢量控制中,PI参数难以整定、需要调制器以及难以实现多目标优化等问题,提出了一种基于有限控制集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)的新型海上风电VSC-HVDC并网控制策略。该方法结合并网逆变器的离散数学模型,通过电流误差构造价值函数,以价值函数为优化目标,预测并网逆变器未来时刻的开关状态;为避免计算时间延时并实现多目标优化,引入延时补偿和权重系数,产生最优开关组合触发并网逆变器。在Matlab/SIMULINK中建立风电并网系统的仿真模型,并采用FCS-MPC和传统PI控制两种方法实施并网控制,通过对风电场功率波动及电网发生故障等多种运行环境进行仿真,结果有效验证了所提出的FCSMPC方法应用于VSC-HVDC海上风电场并网系统对直流电压的控制能力和故障恢复能力。

一种适用于机组组合优化的改进整数编码粒子群算法

针对机组组合这一高维、非线性混合整数规划问题,提出一种结合修补策略的整数编码粒子群(ICPSO)算法。用正负整数分别表示机组开停机的时间长度,有效减少待优化变量个数。基于机组组合问题的特点,采用修补策略处理不满足约束条件的个体,使算法只在可行解区域内搜索,有效提高收敛速度,通过切除冗余机组,提高解的质量。仿真算例表明,相比整型编码遗传(r-ICGA)算法、改进粒子群(IPSO)算法、社会演化(SEP)算法,提出的ICPSO算法能够更有效地处理大规模机组组合优化问题,执行时间较短、求解精度更高。