振荡浮子式波浪发电系统功率智能优化控制

论文摘要

大规模开发利用海洋波浪能,对我国的经济社会发展,具有极为重要的战略意义和现实意义。但,现有的波浪能发电装置,能效低、电能成本高,严重制约了其商业化应用。为此,基于群智能算法,提出振荡浮子式波浪发电系统功率优化跟踪策略,可有效改善能量转换效率,提高系统输出功率。针对入射波浪及其与浮子的相互作用,建立数学模型,分析浮子受到水动力的非线性特征;通过分析波浪发电系统运动过程,导出最大功率跟踪优化需求,形成群智能算法优化方案;基于MATLAB/Simulink环境,建立波浪发电系统群智能算法最大功率跟踪优化仿真模型。分析可知,浮子水动力模型存在显著的非线性,致使传统群智能算法存在陷于局部峰值问题,为此提出纵横交叉算法(CSO)最大功率跟踪优化方案。在纵向交叉概率判定下,CSO纵向交叉算子进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部峰值状态;CSO横向交叉算子完成个体间随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被分发到种群各变量中,并改变搜索路径。仿真表明,当入射波浪频率改变时,CSO最大功率跟踪优化方案性能优于传统群智能算法。结合标准蜂群算法(ABC)优化CSO性能,提出改进蜂群算法(CABC)方案。引入CSO横向交叉算子个体间变量全交叉思想,优化引导蜂、采蜜蜂搜索方式,增强CABC算法局部搜索能力;引入CSO纵向交叉算子优化侦查蜂,使侦查蜂能利用已知蜜源信息探索未知可行解域,提升CABC全局搜索能力;优化蜜源选择概率和人工蜂群结构,进一步改善CABC算法性能。仿真表明,CABC功率跟踪方案优于CSO,适用于最大功率点跟踪控制。为实现海洋波浪发电系统输出功率优化控制,提出采用傅氏分析法优化的改进灰狼算法。在保留灰狼优化算法本质特征基础上,增加全新精英狼搜索策略和狼群整体展开策略,优化包围圈形成和狼群搜索猎物方式及狼群结构,确保改进灰狼算法能避免因浮子水动力非线性陷入局部峰值问题。应用傅氏分析法分解海洋入射波和电机运动部件响应;针对浮子捕获频率范围内各波浪分量,通过改进灰狼算法求解对应最佳电机控制参数,最大限度捕获波浪功率。仿真表明,应用傅氏分析法和改进灰狼算法,可有效实现振荡浮子式波浪发电系统的最大功率点跟踪。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 课题研究背景及意义
•   1.2 波浪发电国内外研究现状
•     1.2.1 振荡水柱式波浪能发电装置
•     1.2.2 浪涌式波浪能发电装置
•     1.2.3 振荡浮子式波浪能发电装置
•   1.3 最大功率点跟踪方案研究现状
•   1.4 本文主要研究内容
• 第二章 基于群智能优化算法的振荡浮子式波浪发电系统仿真模型
•   2.1 OBWPGS的基本结构与工作原理
•   2.2 波浪发电系统浮子水动力分析及其最大功率点跟踪优化需求
•     2.2.1 入射波浪的数学模型
•     2.2.2 浮子与入射波浪的相互作用
•     2.2.3 波浪发电系统最大功率点跟踪优化需求分析
•   2.3 永磁同步直线电机及其滑模自适应控制器建模
•     2.3.1 abc坐标系到dq0 坐标系的park变换
•     2.3.2 PMLSM的数学模型
•     2.3.3 滑模控制器建模
•     2.3.4 滑模自适应控制器建模
•   2.5 群智能算法最大功率跟踪优化模块建模
•   2.6 基于群智能优化算法的OBWPGS仿真模型
•   2.7 本章小结
• 第三章 基于纵横交叉算法的振荡浮子式波浪发电系统
•   3.1 纵横交叉算法
•   3.2 基于纵横交叉算法的波浪发电系统最大功率跟踪优化方案
•   3.3 算例仿真与分析
•   3.4 本章小结
• 第四章 基于改进蜂群算法的振荡浮子式波浪发电系统
•   4.1 标准ABC算法
•   4.2 标准CSO算法
•   4.3 改进蜂群算法
•   4.4 基于CABC算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制优化策略
•   4.5 算例仿真与分析
•   4.6 本章小结
• 第五章 基于傅氏分析和改进灰狼算法的振荡浮子式波浪发电系统
•   5.1 标准灰狼优化算法
•   5.2 改进灰狼优化算法
•   5.3 MGWO算法在波浪发电系统MPPT中的应用
•   5.4 基于傅氏分析法和MGWO算法的波浪发电系统MPPT方案
•   5.5 算例仿真与分析
•   5.6 本章小结
• 总结与展望
•   总结
•   展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 熊锋俊

导师: 杨俊华

关键词: 振荡浮子式波浪发电系统,最大功率点跟踪,纵横交叉算法,人工蜂群算法,灰狼优化算法,傅氏分析法

来源: 广东工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 海洋学,新能源,电力工业

单位: 广东工业大学

基金: 国家自然科学基金资助项目(51370265),广东省科技计划项目(2016B090912006),广东省教育部产学研合作专项资金“海洋波浪能发电及波浪监测集成技术”(2013B090500089),广东省自然科学基金项目(2015A030313487),广东省海洋与渔业局科技项目“水产养殖低能耗智能化管理系统”(A201301D04)

分类号: TM612;P743.2

DOI: 10.27029/d.cnki.ggdgu.2019.000213

总页数: 104

文件大小: 5307K

下载量: 69