粒子群与PIDNN控制器在VSC-HVDC中的应用

海上风电场并网柔性直流输电系统中，双闭环PI调节器常用来控制风场侧和电网侧变流器,该方法较为成熟,但存在采用的调节器过多、且参数整定困难等不足。文中以神经网络中间层至输出层的权值作为粒子群寻优参数,采用粒子群(particleswarmoptimization，PSO)算法设计PID神经网络(PIDneuralnetwork，PIDNN)控制器，并将该控制器用于控制海上风电场柔性直流输电变流器。根据PIDNN的结构特点，经过简单改进，即将输入层至中间层的权值设定为定值，这时粒子群只需优化中间层至输出层权值，能够明显减少粒子维数，并提高训练速度。用训练获得的PIDNN控制器代替传统PI调节器，建立变流器控制系统的传递函数，开展仿真研究。结果表明，基于合作粒子群算法的PIDNN控制器与传统PI调节器相比，系统的瞬态和稳态性能有明显提高；与传统PIDNN和PSO方法相比，训练次数明显减少，为实施在线训练奠定了基础，同时，也为海上风电场柔性直流输电变流器提供了一种可行的控制方案。