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        基于遺傳學(xué)習(xí)人工蜂群算法的級聯(lián)多電平逆變器SHEPWM研究

        2022-11-18 09:38:10陳施齊
        微特電機(jī) 2022年11期
        關(guān)鍵詞:線性方程組蜜源級聯(lián)

        陳施齊,王 英

        (大連交通大學(xué) 自動化與電氣工程學(xué)院,大連 116045)

        0 引 言

        多電平逆變器因自身特殊的電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和控制方法,被廣泛應(yīng)用于柔性輸電、泵、鐵路、電動汽車驅(qū)動系統(tǒng)等高壓大功率場合。相比于其他拓?fù)涞亩嚯娖侥孀兤?,級?lián)型H橋逆變器具有制造設(shè)計(jì)可模塊化、無需二極管箝位、相電壓冗余、有多個(gè)電壓源易于控制等優(yōu)點(diǎn)。

        特定諧波消除脈沖寬度調(diào)制(以下簡稱SHEPWM)作為多電平逆變器的常用調(diào)制方法,可以通過選擇開關(guān)時(shí)刻去消除特定的低次諧波,開關(guān)角由非線性方程組求得,因此非線性方程組的求解是SHEPWM技術(shù)的核心問題和研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]提出將遺傳算法的交叉算子引入到人工蜂群(以下簡稱ABC)算法的觀察蜂階段,以增加非線性方程組解的多樣性;文獻(xiàn)[2]提出精英蜂群搜索策略來平衡ABC算法勘探與開發(fā)能力,達(dá)到高效尋優(yōu)的目的;文獻(xiàn)[3]引入Tent混沌映射改進(jìn)策略,提高ABC算法的全局尋優(yōu)能力;文獻(xiàn)[4]采用禁忌搜索策略,在避免ABC算法早熟的同時(shí),加快收斂速度;文獻(xiàn)[5]提出將多種群遺傳算法應(yīng)用于多電平逆變器SHEPWM技術(shù)數(shù)學(xué)模型非線性方程組的求解;文獻(xiàn)[6-8]同樣著眼于算法,以優(yōu)化SHEPWM技術(shù)開關(guān)角的求解。

        本文將遺傳學(xué)習(xí)(以下簡稱GL)算法引入到ABC算法的偵察蜂階段,偵察蜂階段被拋棄的蜜源將由GL算法構(gòu)建的新蜜源代替,用GL算法和ABC算法相結(jié)合的ABC-GL算法,解決SHEPWM求解非線性方程組問題,提高了ABC算法的求解精度,能更快速地迭代收斂。仿真結(jié)果驗(yàn)證了ABC-GL算法的有效性。

        圖1 三相級聯(lián)型H橋七電平逆變電路拓?fù)?/p>

        1 H橋七電平逆變器及SHEPWM原理

        圖1為三相級聯(lián)型H橋七電平逆變電路拓?fù)?,其?個(gè)三電平H橋通過單元級聯(lián)的方式組成三相電路的其中一相,通過將下面的H橋單元輸出箝位到上面的H橋單元,達(dá)到單元輸出電壓疊加的效果。

        表1為A相逆變電路輸出電壓與開關(guān)管開關(guān)狀態(tài)之間的關(guān)系。

        從理論上看,SHEPWM可對任意逆變器輸出波形進(jìn)行分析,為達(dá)到消除(N-1)個(gè)諧波的目的,需要選擇計(jì)算出N個(gè)開關(guān)角度。在實(shí)際情況中,為了盡可能減少諧波,使輸出波形易于控制,應(yīng)盡量使波形具有對稱性。為了消除偶次諧波,應(yīng)使波形正負(fù)兩半周期鏡對稱;為了消除諧波中的余弦項(xiàng),應(yīng)使波形在正半周期內(nèi)前后1/4周期以π/2為軸線對稱。圖2為2k+1電平的階梯波,其中k為T/4內(nèi)開關(guān)角個(gè)數(shù)。

        表1 H橋型七電平逆變器A相輸出電壓與開關(guān)管開關(guān)狀態(tài)之間的關(guān)系

        對圖2波形進(jìn)行傅里葉級數(shù)分解,可得:

        (1)

        (2)

        經(jīng)過奇偶性及對稱性處理后,該波形的基波及各次諧波可以化簡:

        (3)

        式中:U(ωt)為輸出電壓;n=1,2,3,…;U(dc)為H橋單元直流側(cè)電壓;ω為角頻率;αi為第i個(gè)開關(guān)角度;k為1/4周期內(nèi)開關(guān)角度數(shù)。開關(guān)角度應(yīng)滿足:

        (4)

        令待消除諧波的幅值為0,可以得到關(guān)于α的非線性方程組。

        2 ABC-GL算法

        ABC算法受蜂群尋找優(yōu)質(zhì)蜜源行為的啟發(fā),通過蜜蜂個(gè)體反復(fù)比較蜜源質(zhì)量的好壞確定全局最優(yōu)。ABC算法結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少、魯棒性強(qiáng)、探索能力強(qiáng),但容易陷入局部最優(yōu)。GL算法借鑒生物種類的遺傳進(jìn)化過程,根據(jù)定義的適應(yīng)度,通過全局搜索更新適應(yīng)度最高的新個(gè)體,存在交叉、變異、選擇操作。

        類似于傳統(tǒng)ABC算法的總體運(yùn)行過程,ABC-GL算法先用ABC算法生成一個(gè)分布較優(yōu)的初始種群,在ABC的偵察蜂階段引入GL算法,對于ABC的每次迭代,對于每個(gè)符合試探次數(shù)Ti>L的蜜源i,都進(jìn)行GL算法里的交叉、變異、選擇操作。ABC-GL算法中,SN是初始種群數(shù)量,每個(gè)蜜源的位置xi,j=(xi1,xi2,…,xiD)代表優(yōu)化問題的一個(gè)可能解,其中i∈{1,2,…,SN},D是待優(yōu)化問題維數(shù),蜜源的花蜜量對應(yīng)于相應(yīng)解的質(zhì)量或適應(yīng)度值fiti。

        ABC-GL算法的流程如下。

        1)由式(5)隨機(jī)初始化生成含有SN個(gè)初始解的種群,根據(jù)式(5)隨機(jī)初始化生成初始人工蜂種群。

        xi,j=xmin,j+rd(xmax,j-xmin,j)

        (5)

        式中:rd為[0,1] 之間的隨機(jī)數(shù);xmin,j與xmax,j分別為第j維變量的下界與上界。

        2)計(jì)算每個(gè)蜜源的適應(yīng)度值fiti。

        3)雇傭蜂階段:雇傭蜂通過式(6)對蜜源進(jìn)行搜索更新,生成候選解vi=(vi1,vi2,…,viD),并計(jì)算新的適應(yīng)度值fiti,若優(yōu)于原來的適應(yīng)度值則替換xi。

        vi,j=xi,j+φi,j(xi,j-xk,j)

        (6)

        式中:φi,j為[-1,1]之間的隨機(jī)數(shù),k∈{1,2,…,SN}是隨機(jī)選取的一個(gè)蜜源,且滿足k≠i,j∈{1,2,…,D}是隨機(jī)選取的一個(gè)維。

        4)觀察蜂階段:觀察蜂按照式(7)的選擇概率對雇傭蜂發(fā)現(xiàn)的蜜源進(jìn)行進(jìn)一步搜索開采。

        (7)

        5)偵察蜂階段:若一個(gè)雇傭蜂對應(yīng)的蜜源xi經(jīng)過L次開采搜索仍沒有成功更新,則對應(yīng)的雇傭蜂成為偵察蜂,采用式(8)重新隨機(jī)初始化搜索一個(gè)新的蜜源代替xi。

        xi,j=xmin,j+rand(0,1)(xmax,j-xmin,j)

        (8)

        6)記住全局最優(yōu)解gbest。

        7)交叉操作:對于每個(gè)被拋棄的蜜源xi,根據(jù)sol=[sol1,sol2,…,solD]生成一個(gè)子代。

        隨機(jī)抽取當(dāng)前蜂群里的兩個(gè)蜜源,其序號為s1、s2,s1≠s2≠i,令:

        (9)

        (10)

        8)變異操作:使用變異概率pm對sol的每一維進(jìn)行隨機(jī)變異操作。對于sol的第d維,若rd

        sold=Xmin,d+rd(Xmax,d-Xmin,d)

        (11)

        9)選擇操作:產(chǎn)生的子代sol將與被拋棄蜜源xi競爭,若找到的sol優(yōu)于xi,則提前結(jié)束GL過程;反之則重復(fù)偵察蜂過程Tmax次,直到找到更優(yōu)蜜源sol。若經(jīng)Tmax次都未找到,則取已產(chǎn)生的最優(yōu)xi作為新蜜源,這樣可以確保新蜜源大多數(shù)時(shí)候不會發(fā)生退化現(xiàn)象。

        10)計(jì)算偵察蜂階段的適應(yīng)度值fiti,若優(yōu)于原來的適應(yīng)度值則用新的蜜源替代原來的蜜源,算法終止,生成3個(gè)最優(yōu)開關(guān)角,輸出gbest,否則回到流程(3)。

        3 SHEPWM開關(guān)角度求解

        當(dāng)k=3時(shí),逆變器輸出電壓波形為七電平的階梯波,式(3)可以消除兩種特定諧波,由輸出波形的對稱性及三相電壓之間的相位關(guān)系,只需要消除6a-1,6a+1次諧波(a=1,2,3,…),故令5、7次諧波幅值為0,定義基波調(diào)制度:

        (12)

        式中:U為基波幅值。令:

        (13)

        由此,建立算法的適應(yīng)度函數(shù)f(α):

        (14)

        由上式可知,SHEPWM開關(guān)角求解問題被轉(zhuǎn)化為一個(gè)單目標(biāo)問題,當(dāng)f(α)最小時(shí),ε1、ε2、ε3均為最小,此時(shí)求出的開關(guān)角度即為式(13)的解。

        為驗(yàn)證ABC-GL算法求解非線性方程組的性能優(yōu)于改進(jìn)前的ABC算法,在調(diào)制比m相同的情況下比較兩種算法求得的開關(guān)角度、f(α)和迭代次數(shù)。其中ABC的參數(shù):初始種群數(shù)量SN=100,D=3,迭代次數(shù)400。ABC-GL的參數(shù):初始種群數(shù)量SN=200,D=3,單點(diǎn)變異概率pm=0.005,最大試探次數(shù)Tmax=20,迭代次數(shù)400。不同調(diào)制比下,兩種算法的比較結(jié)果如表2所示。由此可以得出,通過ABC-GL算法運(yùn)算生成的f(α)更接近0,且進(jìn)化時(shí)間更穩(wěn)定,證明ABC-GL算法比ABC算法更適合用來求解SHEPWM方程組。

        表2 各調(diào)制比下兩種算法指標(biāo)比較

        4 H橋七電平逆變器仿真分析

        在MATLAB仿真平臺上,從表2的數(shù)據(jù)中選取5組值,得到目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值與迭代次數(shù)的關(guān)系,如圖3所示。

        圖3 目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值與迭代次數(shù)的關(guān)系

        由圖3可見,在目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值相同的前提下,ABC-GL算法在5次迭代計(jì)算中的迭代次數(shù)少于改進(jìn)前的ABC,算法的計(jì)算量減小。ABC-GL算法計(jì)算出的目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值均無限接近0,而ABC算法在5次迭代計(jì)算中目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)值均不同,且優(yōu)化精度低于ABC-GL算法。ABC-GL算法在迭代200次左右時(shí)已基本得到全局最優(yōu)解,而ABC算法迭代次數(shù)比較分散,可見ABC-GL算法的進(jìn)化過程比ABC算法穩(wěn)定。由此可知,ABC-GL算法更適合用來求解目標(biāo)函數(shù)。

        為了驗(yàn)證上述理論分析及改進(jìn)算法求解方程組的正確性,本文在Simulink環(huán)境下搭建三相級聯(lián)H橋七電平逆變器,用SHEPWM控制輸出開關(guān)角度。圖4、圖5分別給出了調(diào)制度m=0.9時(shí)ABC算法和ABC-GL算法輸出相電壓UAN和線電壓UAB的波形及FFT結(jié)果。

        從上述仿真圖可以看出,傳統(tǒng)的ABC算法不能較好地消除5次和7次諧波,而經(jīng)過GL改進(jìn)的ABC算法,5次諧波與7次諧波的消除效果較好,線電壓和相電壓的THD值較為理想,可以驗(yàn)證用ABC-GL算法解決SHEPWM求解非線性方程組問題是正確有效的。相電壓的3次諧波較改進(jìn)前有些許增加,表明該算法在解決消除5次和7次諧波問題的同時(shí)仍有不足。由于相位關(guān)系的存在,三相線電壓中3的倍數(shù)次諧波被消除,故符合理論預(yù)期。

        5 結(jié) 語

        本文針對ABC算法應(yīng)用于多電平逆變器SHEPWM技術(shù)開關(guān)角度值求解時(shí)容易陷入局部最優(yōu),引入ABC與GL結(jié)合的算法,在符合ABC求解效率前提的同時(shí),有效地提升了ABC算法的全局搜索能力和尋優(yōu)精度,減小了ABC算法的計(jì)算量,并將ABC算法與ABC-GL算法進(jìn)行仿真對比,結(jié)果驗(yàn)證了ABC-GL算法計(jì)算的開關(guān)角度值是正確有效的,輸出電壓可以達(dá)到理想效果。

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