针对传统光伏并网逆变控制在环境发生变化时,无法兼顾快速性和稳定性的问题,提出一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)的组合趋近律滑模逆变器最优控制方法。首先,该方法对控制系统的电压外环采用积分滑模来跟踪直流母线电压...针对传统光伏并网逆变控制在环境发生变化时,无法兼顾快速性和稳定性的问题,提出一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)的组合趋近律滑模逆变器最优控制方法。首先,该方法对控制系统的电压外环采用积分滑模来跟踪直流母线电压,使其保持恒定;然后,电流内环采用d、q轴电流建立带误差积分项的滑模切换面函数,来分别跟踪有功功率和无功功率,实现光伏逆变器的并网控制。为了能有效减少系统的抖振,使系统稳定在滑模面上,内外环控制中引入基于指数趋近律和变速趋近律的组合趋近律。最后,利用灰狼优化算法的迭代寻优能力,对设计的滑模面参数进行全局寻优,以提升系统的控制精度。通过仿真结果分析,所提控制方法对并网电流能够实现快速精准有效跟踪,从而提升了光伏并网系统的稳定性和抗干扰能力。展开更多
文摘针对传统光伏并网逆变控制在环境发生变化时,无法兼顾快速性和稳定性的问题,提出一种基于灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)的组合趋近律滑模逆变器最优控制方法。首先,该方法对控制系统的电压外环采用积分滑模来跟踪直流母线电压,使其保持恒定;然后,电流内环采用d、q轴电流建立带误差积分项的滑模切换面函数,来分别跟踪有功功率和无功功率,实现光伏逆变器的并网控制。为了能有效减少系统的抖振,使系统稳定在滑模面上,内外环控制中引入基于指数趋近律和变速趋近律的组合趋近律。最后,利用灰狼优化算法的迭代寻优能力,对设计的滑模面参数进行全局寻优,以提升系统的控制精度。通过仿真结果分析,所提控制方法对并网电流能够实现快速精准有效跟踪,从而提升了光伏并网系统的稳定性和抗干扰能力。
