原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
提出一款新型启发式算法,即深度军队联合作战算法(DJOA),用于调节永磁同步发电机(PMSG)的比例-积分-微分(PID)控制器最优参数.从而实现不同风速下的最大功率跟踪(MPPT).DJOA由如下3类策略构成,即:a)进攻作战:DJOA与传统军队联合作战算法(JOA)的进攻作战机理一致,以实现最优解的全局搜索(global exploration);b)深度防御作战:DJOA引入两名副官(当前两个次最优解),通过综合考虑军官(当前最优解)与两名副官的信息,从而合理引导士兵以实现更深度的局部探索(local exploitation);c)混合重组作战:DJOA引入混合蛙跳算法(SFLA)机制来有效避免算法陷入局部最优.本文通过4个算例对DJOA的优化性能进行研究,即阶跃风速、低频随机风速、高频随机风速以及鲁棒性测试.仿真结果表明,与量子遗传优化算法(QGA)、生物地理学习的粒子群算法(BLPSO)和JOA相比,所提算法能够最大程度地获取风能且仅需最低的控制成本,同时在发电机参数不确定下具有最高的鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于深度军队联合作战算法的永磁同步发电机最大功率跟踪
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 深度军队联合作战算法 最大功率跟踪 风能转换系统 永磁同步发电机
年,卷(期) 2019,(8) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1283-1295
页数 13页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2018.80333
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 束洪春 昆明理工大学电力工程学院 352 7076 41.0 72.0
2 余涛 华南理工大学电力学院 165 1484 19.0 31.0
3 杨博 昆明理工大学电力工程学院 18 18 3.0 4.0
4 朱德娜 昆明理工大学电力工程学院 6 14 2.0 3.0
5 邱大林 昆明理工大学电力工程学院 4 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
深度军队联合作战算法
最大功率跟踪
风能转换系统
永磁同步发电机
研究起点
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期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
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