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(duì)傳統(tǒng)濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)方法存在計(jì)算復(fù)雜、過程繁瑣等問題,本文將高維多目標(biāo)進(jìn)化算法應(yīng)用于光伏并網(wǎng)逆變器LLCL濾波器參數(shù)設(shè)計(jì),對(duì)高維多目標(biāo)進(jìn)化算法的相關(guān)理論進(jìn)行了深入研究和實(shí)驗(yàn)論證。在針對(duì)RVEA(Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm)高維多目標(biāo)算法進(jìn)行研究分析的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)RVEA算法,將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于光伏并網(wǎng)逆變器濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)問題。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:本文首先分析了高維多目標(biāo)進(jìn)化算法的相關(guān)理論。在RVEA算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)RVEA算法性能不足問題,結(jié)合差分進(jìn)化算法,提出了一種改進(jìn)RVEA算法,命名為RVEA-H。并將該算法與其他主流算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比和分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果論證了RVEA-H算法具有更強(qiáng)收斂性和多樣性的優(yōu)勢(shì)。然后,將提出的RVEA-H算法應(yīng)用于光伏并網(wǎng)逆變器LLCL濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)目標(biāo)等因素的基礎(chǔ)上,...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容
2 高維多目標(biāo)優(yōu)化及濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)分析
    2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題相關(guān)定義
    2.2 進(jìn)化算法理論分析
    2.3 典型高維多目標(biāo)進(jìn)化算法
    2.4 光伏逆變器LLCL濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)問題
    2.5 本章小結(jié)
3 一種改進(jìn)的RVEA高維多目標(biāo)進(jìn)化算法
    3.1 差分進(jìn)化算法簡(jiǎn)介
    3.2 RVEA算法突變算子分析
    3.3 基于差分算子的改進(jìn)RVEA-H算法
    3.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于高維多目標(biāo)進(jìn)化算法的LLCL濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)方法
    4.1 LLCL濾波器工作原理分析
    4.2 高維多目標(biāo)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(biāo)進(jìn)化算法的濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)方法描述
    4.5 本章小結(jié)
6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    6.1 濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)
    6.2 三相光伏并網(wǎng)逆變器虛擬儀器實(shí)驗(yàn)
    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(xiàn)
附錄 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3837198