[發(fā)明專利]一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201611123634.1 | 申請(qǐng)日: | 2016-12-08 |
| 公開(公告)號(hào): | CN106655187B | 公開(公告)日: | 2020-05-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 楊立濱;賈昆;李春來;李正曦;張海寧;甘嘉田 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)青海省電力公司;國網(wǎng)青海省電力公司電力科學(xué)研究院 |
| 主分類號(hào): | H02J3/01 | 分類號(hào): | H02J3/01;H02J3/38 |
| 代理公司: | 深圳市銘粵知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44304 | 代理人: | 孫偉峰;顧楠楠 |
| 地址: | 810000 青*** | 國省代碼: | 青海;63 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 svg 消除 離網(wǎng)光伏 逆變器 諧波 能力 指數(shù) 預(yù)測(cè) 方法 | ||
1.一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法,其特征在于包括以下步驟:
a、建立SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)演化系統(tǒng)的時(shí)間序列;
b、根據(jù)建立的時(shí)間序列進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)的蟻群遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的最優(yōu)值初始參數(shù);
c、依據(jù)步驟b得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)最優(yōu)值初始參數(shù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至滿足精度要求Γ=0.01,進(jìn)而計(jì)算得到SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù);
步驟b中,包括建立帶有懲罰因子和約束函數(shù)的目標(biāo)函數(shù):yxnl=min fmb(xnlxi)+gcf(xnlxi)+rys(xnlxi);其中,式中xnlxi(i=1,2,...,w6n)為w6n個(gè)優(yōu)化變量,fmb(xnlxi)為目標(biāo)函數(shù),gcf(xnlxi)為目標(biāo)函數(shù)的懲罰因子,rys(xnlxi)為目標(biāo)函數(shù)的約束項(xiàng);
步驟b中,所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為θi,并按二進(jìn)制編碼方式編碼并排序,將所有參數(shù)θi設(shè)為非零隨機(jī)值從而對(duì)參數(shù)進(jìn)行初始化,形成集合Sθi;
步驟b中還包括有目標(biāo)函數(shù)蟻群遺傳算法處理方式,在原有蟻群算法流程的基礎(chǔ)上,將遺傳算法引入到了蟻群的每一次迭代中;然后經(jīng)過遺傳算法的選擇、交叉、變異,若干次迭代進(jìn)化,產(chǎn)生一組新解;其中,在進(jìn)行步驟選擇之前還包括步驟以螞蟻找到的解群體與ACS的全局最優(yōu)解作為遺傳算法的初始種群。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:步驟a中建立的時(shí)間序列包括逆變器輸出有功功率pxnl、逆變器輸出電流值ixnl、電壓值uxnl、電流變化率dixnl、光照強(qiáng)度sxnl。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:步驟a中建立的時(shí)間序列還包括溫度Txnl測(cè)量數(shù)據(jù)序列。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:將遺傳算法產(chǎn)生的解群體中的最優(yōu)解與蟻群算法的全局最優(yōu)解進(jìn)行比較,取二者之中最優(yōu)的作為蟻群算法新的全局最優(yōu)解,然后進(jìn)行信息素的更新。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種SVG消除離網(wǎng)光伏逆變器諧波能力指數(shù)預(yù)測(cè)方法,其特征在于:交叉、變異算子為:
其中,fmax為種群中最大的適應(yīng)度值,favg為每代種群的平均適應(yīng)度值,f1為要交叉的2個(gè)個(gè)體中較大的適應(yīng)度值,Pc1、Pc2為交叉率,0Pc2Pc11;
蟻群狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為:
信息素更新方式為:τi,j=(1-ρ)τi,j+ρτ0,式中,τ0為信息素初始值,ρ為[0,1]區(qū)間上的可調(diào)參數(shù)。
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