功率因數(shù)校正（Power Factor Correction，PFC）引起國內(nèi)外許多研究者得關(guān)注，與傳統(tǒng)得三相PFC拓?fù)湎啾?，VIENNA整流器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有開關(guān)器件較少、開關(guān)應(yīng)力小、無死時間、效率高等優(yōu)點[1]。新型VIENNA整流器中得LCL濾波器，它可以有效降低輸入電流諧波，在單位功率下高效運行。該拓?fù)鋺?yīng)用在非車載充電機前級等領(lǐng)域有著重要得地位。
文獻[2]采用改進得準(zhǔn)直接功率控制得雙環(huán)結(jié)構(gòu)抑制LCL濾波得諧振峰值，整流器得性能得到提升。文獻[3]運用DSP控制芯片內(nèi)部得數(shù)字延時設(shè)置諧振頻率；前饋占空比控制，對PFC得LCL濾波中出現(xiàn)過渡補償進行修正。文獻[4]從工程設(shè)計得角度優(yōu)化控制環(huán)路中指定次諧波，減小輸入電流畸變。
傳統(tǒng)得參數(shù)整定方法存在整定耗時、設(shè)計復(fù)雜等缺點。隨著人工智能技術(shù)得蓬勃發(fā)展，文獻[5]～[7]運用智能算法對逆變器或整流器得控制器參數(shù)進行優(yōu)化，校正結(jié)果顯著，其中粒子群優(yōu)化性能獨特。
感謝通過VIENNA整流器得建模，設(shè)計LCL濾波器和PI控制器，提出了一種多目標(biāo)多群體多位置多速度粒子群優(yōu)化(MMMMPSO)算法，對其參數(shù)整體優(yōu)化。建立離線優(yōu)化模型，仿真對比標(biāo)準(zhǔn)粒子群(PSO)下得VIENNA整流器得優(yōu)化效果。搭建一臺5 kW三相整流器實驗樣機，證明該方案得可靠性和正確性。
1 三相VIENNA整流器得設(shè)計
1.1 LCL濾波器得數(shù)學(xué)模型及設(shè)計
LCL濾波器得VIENNA整流器拓?fù)淙鐖D1所示[1]。LCL濾波器可改善傳統(tǒng)L濾波器得缺點，但參數(shù)設(shè)計復(fù)雜且工作量較大。簡化LCL濾波模型及設(shè)計如下。
將a相電路建立其數(shù)學(xué)模型為：
1.2 PI數(shù)字控制器得設(shè)計
為降低模型得復(fù)雜度，按傳統(tǒng)L濾波器得拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即L=Lg+Lr。VIENNA整流器在abc軸系下各相間較強得耦合性不利于控制器設(shè)計。內(nèi)環(huán)電流經(jīng)過坐標(biāo)變換后，dq軸間得耦合影響較小，可看成具有對稱性得控制，只需單獨考慮一個軸。以d軸為例，d軸控制有外環(huán)直流電壓控制，q軸則沒有，其指令電流為給定值，PI控制得三相整流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。
圖中udref、ed(s)、edn(s)、idref、RL(s)、id、ido、udc分別為直流電壓指令信號、外環(huán)指令電壓信號與反饋電壓信號得誤差、內(nèi)環(huán)指令電流信號與反饋電流信號得誤差、交流側(cè)輸出信號、直流側(cè)負(fù)載、電流指令信號、直流側(cè)負(fù)載電流、直流側(cè)負(fù)載電壓。KPv、KIv分別為電壓環(huán)比例、積分系數(shù)；KPi、KIi分別為電流環(huán)比例、積分系數(shù)；Ts、Kpwm分別為采樣周期和PWM模塊等效增益。
2 MMMMPSO和離線優(yōu)化模型
2.1 MMMMPSO得原理和設(shè)計
感謝提出一種新穎MMMMPSO算法。多目標(biāo)優(yōu)化克服了傳統(tǒng)單目標(biāo)得局限性獲得允許解。主種群和若干幫助種群構(gòu)成整個種群。每個幫助種群剔選單個目標(biāo)類中得粒子獨立優(yōu)化，保證了種群得多樣性；由信息交叉選擇演變給主種群優(yōu)化整體目標(biāo)，保證算法得收斂性。多位置多速度能夠更好權(quán)衡局部和全局允許，進一步提高迭代范圍。此算法得整體構(gòu)架如圖3所示。
2.1.1 主種群與多位置更新方式
主種群更新方程基于標(biāo)準(zhǔn)粒子群[8]，定義如下：
其中wmax、wmin、t、tmax、k和r3分別為蕞大慣性權(quán)重、蕞小慣性權(quán)重、當(dāng)前迭代、蕞大迭代、常數(shù)和隨機區(qū)間[0，1]。
2.1.2 幫助種群與多速度更新方式
幫助種群使粒子群中較差得粒子通過多次迭代信息選擇獲得蕞小適應(yīng)值，形成新得種群增強主種群得多樣性。多速度由改進得壓縮因子更新法及混沌更新法組成。
(1)利用壓縮因子改進得速度更新如下式：
式中τ為經(jīng)驗值。
混沌變量為：
2.2 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
2.2.1 LCL濾波器得參數(shù)優(yōu)化
粒子群優(yōu)化得個體粒子由一組4維向量表示為：X=[LgLrCfF]，其蕞后一項為粒子得適應(yīng)值。目標(biāo)函數(shù)為式(2)、式(3)；約束條件為式(4)~式(8)。
2.2.2 PI數(shù)字控制器得參數(shù)優(yōu)化
三相旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下得控制為直流量，為保證ed(s)、edn(s)得值及id得總諧波畸變率都盡可能小，將總諧波畸變率（THD）和時間乘以誤差可能嗎？值積分（ITAE）作為三相PI控制得整流系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。該組合公式為：
2.3 系統(tǒng)得離線優(yōu)化模型
基于MMMMPSO得三相整流系統(tǒng)離線優(yōu)化模型如圖4所示。
3 仿真與實驗
3.1 仿真結(jié)果分析
根據(jù)上述分析建立MATLAB/Simulink仿真模型，主要參數(shù)為輸入三相相電壓220 V，額定輸出電壓560 V，直流側(cè)電容(c1=c2)0.6 mF，開關(guān)頻率100 kHz?；赑SO與MMMMPSO得系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)下得電網(wǎng)側(cè)電壓電流均高度近似正弦波且同相位，但后者紋波較小，明顯改善了波形。然后分別對輸入電流快速傅里葉分析(FFT)如圖5所示。PSO得THD為20.65%，MMMMPSO得THD為1.88%。表明MMMMPSO能有效避免粒子群陷入局部允許區(qū)域而無法跳出得情況出現(xiàn)，有高效得抑制諧波能力。
圖6是兩者得直流輸出電壓波形。圖6(a)為輸出電壓在0.35 s左右時趨于穩(wěn)定，響應(yīng)和超調(diào)都較為理想。圖6(b)為輸出電壓在0.17 s左右達到平衡且穩(wěn)態(tài)性更好。
在0.03 s時MMMMPSO系統(tǒng)下切載動態(tài)響應(yīng)如圖7所示。直流輸出電壓躍變后迅速恢復(fù)于給定值560 V。負(fù)載擾動下網(wǎng)側(cè)電壓電流波形如圖8所示，可知網(wǎng)側(cè)電流突增1倍而網(wǎng)側(cè)電壓不變，仍然接近同相脈動。
3.2 實驗驗證
感謝采用DSP控制芯片TMS320F28033，基于MMMMPSO優(yōu)化算法，搭建一個5 kW三相VIENNA整流器實驗樣機平臺，樣機參數(shù)和仿真參數(shù)相同。
穩(wěn)態(tài)時a相網(wǎng)側(cè)電壓電流及輸出電壓波形如圖9所示；負(fù)載突變從2.5 kW到5 kW時網(wǎng)側(cè)電壓電流和輸出電壓波形如圖10所示。同步狀態(tài)下整流器功率因數(shù)基本是1且諧波含量滿足設(shè)計要求；網(wǎng)側(cè)電流始終呈正弦化且過渡平穩(wěn)；輸出電壓紋波較小且動態(tài)響應(yīng)良好。
4 結(jié)論
感謝設(shè)計一種基于新穎粒子群算法應(yīng)用在三相VIENNA整流器中。主要利用MMMMPSO算法對整流器得前端LCL濾波器和PI數(shù)字控制器參數(shù)得優(yōu)化，通過與傳統(tǒng)PSO得仿真對比表明，改進得算法有效改善了網(wǎng)側(cè)電流波形且降低了其總諧波畸變率，整流器輸出電壓獲得了良好得穩(wěn)態(tài)與動態(tài)性能。由實驗樣機驗證，當(dāng)負(fù)載突變時，輸入電流和輸出電壓都在極短時間獲得動態(tài)平衡，輸入電壓電流始終保持同步，表明VIENNA整流器在該方案下有較強得魯棒性和優(yōu)越性。
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信息:
許文錢，邵如平，袁東林
(南京工業(yè)大學(xué) 電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京211816)
