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基于遗传算法无源电力滤波器的优化设计

彭协华  
【摘要】:随着电力系统谐波污染的日益严重,谐波治理问题引起人们的广泛关注。无源电力滤波器由于其结构简单,维护方便,造价低廉等优点仍然成为目前普遍采用的一种滤波手段,但是无源电力滤波器受到系统结构变化影响较大,不能消除连续谐波,且容易和系统阻抗发生相互作用,引起串联、并联谐振,严重时甚至使系统崩溃。因此在无源滤波器设计中,对LC元件的参数优化是关键。已有的设计方法中,主要是根据经验,对无源电力滤波器的各个指标用加权的方法构成单目标函数,通过求解,得到参数值。这种方法假设条件较多,寻优能力不强,且对一些问题如无功补偿未加考虑,受个人经验影响比较大。 本文在总结分析以后的无源电力滤波器设计方法的基础上,利用遗传算法全局并行寻优的特点,提出了一种新的无源电力滤波器优化设计方法。在考虑滤波器基本谐振条件之外,还结合滤波器的成本、无功补偿和滤波效果的实际分别提出了各自的适应度函数。根据滤波器谐振的条件,用一维数组来表示滤波器对应各次谐波的电容值,并作为染色体来进行算法的迭代。采用多目标协调与染色体选择的机制搜索最佳结果,同时利用混沌算子和Logistic方程来解决可能出现的早熟收敛问题。开发了相应的软件,在软件设计过程中注重计算机高速运算和个人经验相结合。考虑到实际电容值的不连续,给出结果中的电容值尽量使用已有的规格。 本文结合遗传算法详细分析了新优化设计的过程,并总结归纳了重要的数学公式;对软件开发的一些重点问题的解决也做了清楚的叙述。最后通过计算机的仿真和实验,验证了算法的有效性和可行性。


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