高維多目標進化算法及其在光伏逆變器LLCL濾波器的應用研究
發(fā)布時間:2023-07-25 04:54
大多數(shù)分布式發(fā)電系統(tǒng)通過并網(wǎng)逆變器連接到電網(wǎng),為減少高頻諧波注入電網(wǎng),通常在逆變器和電網(wǎng)之間接入低通濾波器如LLCL濾波器來獲得高質(zhì)量的電網(wǎng)電流。針對傳統(tǒng)濾波器參數(shù)設計方法存在計算復雜、過程繁瑣等問題,本文將高維多目標進化算法應用于光伏并網(wǎng)逆變器LLCL濾波器參數(shù)設計,對高維多目標進化算法的相關理論進行了深入研究和實驗論證。在針對RVEA(Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm)高維多目標算法進行研究分析的基礎上,提出了一種改進RVEA算法,將改進后的算法應用于光伏并網(wǎng)逆變器濾波器參數(shù)設計問題。論文主要研究內(nèi)容如下:本文首先分析了高維多目標進化算法的相關理論。在RVEA算法的基礎上,針對RVEA算法性能不足問題,結(jié)合差分進化算法,提出了一種改進RVEA算法,命名為RVEA-H。并將該算法與其他主流算法進行實驗對比和分析,實驗結(jié)果論證了RVEA-H算法具有更強收斂性和多樣性的優(yōu)勢。然后,將提出的RVEA-H算法應用于光伏并網(wǎng)逆變器LLCL濾波器參數(shù)設計問題。在綜合濾波器的電感電容約束、諧振頻率約束以及濾波器性能設計目標等因素的基礎上,...
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 高維多目標優(yōu)化及濾波器參數(shù)設計分析
2.1 多目標優(yōu)化問題相關定義
2.2 進化算法理論分析
2.3 典型高維多目標進化算法
2.4 光伏逆變器LLCL濾波器參數(shù)設計問題
2.5 本章小結(jié)
3 一種改進的RVEA高維多目標進化算法
3.1 差分進化算法簡介
3.2 RVEA算法突變算子分析
3.3 基于差分算子的改進RVEA-H算法
3.4 實驗對比與分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于高維多目標進化算法的LLCL濾波器參數(shù)設計方法
4.1 LLCL濾波器工作原理分析
4.2 高維多目標優(yōu)化問題構(gòu)造
4.3 用戶決策方法
4.4 基于高維多目標進化算法的濾波器參數(shù)設計方法描述
4.5 本章小結(jié)
6 實驗結(jié)果及分析
6.1 濾波器參數(shù)設計實驗
6.2 三相光伏并網(wǎng)逆變器虛擬儀器實驗
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
致謝
參考文獻
附錄 攻讀學位期間發(fā)表的論文
本文編號:3837198
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1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容
2 高維多目標優(yōu)化及濾波器參數(shù)設計分析
2.1 多目標優(yōu)化問題相關定義
2.2 進化算法理論分析
2.3 典型高維多目標進化算法
2.4 光伏逆變器LLCL濾波器參數(shù)設計問題
2.5 本章小結(jié)
3 一種改進的RVEA高維多目標進化算法
3.1 差分進化算法簡介
3.2 RVEA算法突變算子分析
3.3 基于差分算子的改進RVEA-H算法
3.4 實驗對比與分析
3.5 本章小結(jié)
4 基于高維多目標進化算法的LLCL濾波器參數(shù)設計方法
4.1 LLCL濾波器工作原理分析
4.2 高維多目標優(yōu)化問題構(gòu)造
4.3 用戶決策方法
4.4 基于高維多目標進化算法的濾波器參數(shù)設計方法描述
4.5 本章小結(jié)
6 實驗結(jié)果及分析
6.1 濾波器參數(shù)設計實驗
6.2 三相光伏并網(wǎng)逆變器虛擬儀器實驗
6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
7.1 總結(jié)
7.2 展望
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