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傅氏分析反步法直驱型海浪发电系统功率优化控制蔡浩然;杨俊华;林巧梅;杨金明【摘要】为研究波浪发电系统最大波浪能捕获问题,根据浮子的水动力方程和永磁同步直线电机的状态方程,建立了振荡浮子直驱式波浪发电系统的数学模型.提出等效电路图法模拟浮子的水动力模型.针对随机海浪波,采用傅里叶分析法将波浪发电系统分解为多个频率的正弦子系统,分别构造最大功率传输条件实现最大波浪能捕获,优化了传统的控制方法.采用反步法设计控制律,构造Lyapunov函数跟踪发电机状态.仿真结果表明,采用反步法可实现发电机状态的紧密跟踪.在随机波的条件下,所提傅氏分析法对传统算法的优化效果明显,提高了波能转换效率,结合反步法控制发电机可实现最大波浪能捕获,具有一定的实用性.【期刊名称】《电测与仪表》【年(卷),期】2018(055)018【总页数】7页(P57-63)【关键词】傅里叶分析;功率优化控制;反步法;直驱型海浪发电系统【作者】蔡浩然;杨俊华;林巧梅;杨金明【作者单位】广东工业大学自动化学院,广州510006;广东工业大学自动化学院,广州510006;广东工业大学自动化学院,广州510006;华南理工大学电力学院,广州510640【正文语种】中文【中图分类】TM394.4;TP2730 引言海洋波浪能功率密度大、单位小时内变化小、可预测性强，已获得较多研究与关注[1-2]。
目前的国内外相关研究已涉及到波浪预测[3]、发电装置设计[4]及最大波浪能捕获等方面[5]，所采用的发电机型式主要有永磁同步电机和永磁同步直线电机两大类，直线直驱式波浪发电系统，可直接将波浪中的机械能转换为电能，发展前景较好[6]。
目前的波浪发电研究，尚处于起步阶段，相关理论亦未成熟，各式各样的波浪能发电装置相继被开发并有相应成果。
文献[4]综述了近年来国内所研究波浪发电装置的主要类型，包括鸭式、鹰式、浮力摆式波浪能装置，还有振荡浮子式漂浮液压海浪装置及摆式振荡浮子波浪能装置等。
基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制邹子君;杨俊华;杨金明【摘要】The particle swarm optimization (PSO) algorithm has low probability in searching global optimization and premature convergence in the maximum power point tracking (MPPT) control of the wave energy generation system.A novel simulated annealing particle swarm optimization (SA-PSO) algorithm was proposed to solve the problem of the traditional PSO.When the speed and position of each particle were updated with SA-PSO,the replacement value of the global maximum from all particles was confirmed by comparing the fitness of each particle of the current temperature and the random number value.As a result,the new algorithm could escape local maximum at the premature convergence and quickly discover global optimum solution.The simulation results showed that this novel algorithm could make the wave energy generation system effectively avoid the local optimization and fast achieve global MPPT control.The capture rate of wave energy was improved.%波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案.该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解.仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2017(044)010【总页数】6页(P13-18)【关键词】波浪发电;最大功率点跟踪;模拟退火粒子群算法【作者】邹子君;杨俊华;杨金明【作者单位】广东工业大学自动化学院,广东广州 510006;广东工业大学自动化学院,广东广州 510006;华南理工大学电力学院,广东广州 510641【正文语种】中文【中图分类】TM301.2近些年来，迫于温室气体排放限值(例如，京都议定书)压力及日益增加的能源需求，清洁可再生能源的开发和利用越来越获得广泛重视。
基于模拟退火PSO的电力系统无功优化
丁坚勇;陶文伟;张文涛
【期刊名称】《武汉大学学报：工学版》
【年(卷),期】2008(41)2
【摘要】对粒子群优化算法方法进行改进,把模拟退火机制引入到粒子群优化算法方法中,提出了基于模拟退火粒子群优化PSOSA(PSO with Simulated Annealing)算法,通过适当选择种群大小、调整惯性权重系数ω和退火系数C,以温度的缓慢下降来控制粒子的寻优过程,提高了粒子群优化算法的全局收敛性,改善了粒子的局部搜索能力.建立了以网损最小为目标的电力系统无功优化模型.通过对IEEE-30系统的无功优化计算,结果表明,PSOSA算法具有更好的全局收敛性和良好的搜索能力.【总页数】5页(P94-98)
【关键词】电力系统;模拟退火;粒子群优化;无功优化
【作者】丁坚勇;陶文伟;张文涛
【作者单位】武汉大学电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM71
【相关文献】
1.基于改进PSO算法的电力系统无功优化 [J], 陈前宇;陈维荣;戴朝华;张雪霞
2.基于SA-PSO的电力系统无功优化 [J], 何佳;吴耀武;娄素华;熊信艮
3.基于改进PSO算法的电力系统无功优化 [J], 高长伟
4.基于改进PSO算法的电力系统无功优化 [J], 李剑;李智峰;姜伟
5.基于改进PSO算法在含风电场的电力系统无功优化控制 [J], 骆君;吴政球;冷贵锋
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粒子群优化鱼群算法及其在光伏系统最大功率点跟踪中的应用作者：段其昌唐若笠隆霞来源：《计算机应用》2012年第12期摘要：将标准粒子群优化算法中的速度惯性、粒子个体的记忆因素和粒子间学习交流因素等几个特征引入人工鱼群算法，提出了粒子群优化鱼群算法。
在新算法中，鱼群的游动具有了速度惯性的特征，并且其行为模式被扩充为追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。
通过仿真分析，验证了粒子群优化鱼群算法比两种基本算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度，且性能稳定。
最后将所提出的粒子群优化鱼群算法应用于局部遮阴情况下的光伏发电系统最大功率点跟踪，实验表明，该算法可以在很短时间内以很高精度寻得不均匀光照系统的最大功率点。
关键词：粒子群优化；人工鱼群算法；行为模式；光伏系统；最大功率点跟踪中图分类号： TP18文献标志码：Amaximum power point tracking of photovoltaic power systemDUAN Qi-chang，TANG Ruo-li*，LONG XiaSchool of Automation， Chongqing University， Chongqing 400044， ChinaAbstract：Introducing the velocity inertia， memory capacity of each individual and learning or communicating capacity of Particle Swarm Optimization （PSO） into the Artificial Fish-Swarm Algorithm （AFSA），a new algorithm called the “Fish-Swarm Algorithm optimized by PSO （PSO-FSA）” was put forward. In this new algorithm， the swimming of each fish has velocity inertia， and the PSO-FSA has totally five kinds of behavior pattern as follows： swarming，following， remembering， communicating and searching. The simulation analysis shows that PSO-FSA has more stable and higher performance in convergence speed and searching precision than PSO and AFSA. Finally， the PSO-FSA was applied to the maximum power point tracking of photovoltaic power generation system under partially shaded condition， and the experimental results show that PSO-FSA can find the maximum power point under partially shaded insolation conditions quickly and precisely.英文关键词Key words：Particle Swarm Optimization （PSO）； Artificial Fish-Swarm Algorithm （AFSA）；behavior pattern； photovoltaic system； Maximum Power Point Tracking （MPPT）0 引言人工鱼群算法[1-2] （Artificial Fish-Swarm Algorithm， AFSA）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法[3] 都是对自然或社会行为进行模拟的群体智能算法。
波浪能最大输出功率设计引言：波浪能作为一种新兴的可再生能源，受到了越来越多的关注。
利用波浪能转化为电能是一项具有巨大潜力的技术，然而如何设计出能够最大化输出功率的波浪能发电系统仍然是一个挑战。
本文将探讨的相关理论和方法。
一、波浪能发电系统的基本原理波浪能发电系统主要由浮标、升降装置、能量转换装置和电力系统组成。
当波浪通过浮标时，浮标上的升降装置会受到波浪力的作用而上下移动。
升降装置将波浪能转化为机械能，并通过能量转换装置将机械能转化为电能。
最后，通过电力系统将电能传输到用户端。
二、的目标的目标是通过优化系统的结构和性能，使波浪能发电系统在不同波浪条件下能够实现最大的输出功率。
最大输出功率的设计可以提高波浪能发电系统的发电效率和经济性。
三、的方法1. 波浪能资源评估：首先需要评估波浪能资源的大小和分布情况，确定合适的发电站点。
波浪能资源评估可以通过实测数据、历史数据和模型计算等方法进行。
2. 优化系统结构：根据波浪条件和发电需求，设计合适的浮标和升降装置结构。
浮标的设计应考虑稳定性和浮力大小，而升降装置的设计应考虑其运动灵活性和能量转换效率。
3. 选择合适的能量转换装置：能量转换装置是将波浪能转化为电能的核心部件。
根据波浪条件和发电要求选择合适的能量转换装置类型，如液压式、气压式或磁电式等。
4. 控制系统设计：为了最大化波浪能发电系统的输出功率，需要设计合适的控制系统。
控制系统可以根据波浪条件实时调节升降装置的运动速度和能量转换装置的工作状态，以实现最佳的能量转换效率。
5. 系统参数优化：通过对系统各个参数的优化，如浮标的尺寸和形状、升降装置的质量和刚度、能量转换装置的效率等，可以提高系统的波浪能转换效率和输出功率。
四、案例分析以某海域的波浪能发电系统设计为例，根据实测数据和模型计算，评估该海域的波浪能资源。
通过优化系统结构和选择合适的能量转换装置，设计出适应该海域波浪条件的浮标和升降装置。
根据波浪能发电系统的输出功率曲线，设计合适的控制系统，实现最大功率输出。
基于模糊滑模控制的直驱式波浪发电装置最大功率控制方法范新宇, 孟 昊(江苏科技大学 能源与动力学院, 江苏 镇江, 212100)摘 要: 海洋波浪能是一种新型清洁能源, 为提高直驱式波浪发电系统的发电功率和波浪能转换效率, 针对目前普遍使用的比例-积分-微分(PID)控制方法存在输出纹波较大、系统稳定性较差的问题, 提出基于模糊滑模控制的最大功率控制方法, 根据运行状态实时调整趋近律参数, 在实现最大功率跟踪的同时削弱输出纹波, 减小跟踪误差, 提高系统控制品质。
文中以永磁直线发电机(PMLG)作为发电装置, 建立系统动力学模型, 并通过快速傅里叶变换方法预估不规则波浪主频, 设计满足最大功率策略的期望电流跟踪曲线; 在此基础上, 将常规PID、滑模控制方法与所提出的模糊滑模最大功率控制方法进行仿真对比, 结果表明: 模糊滑模控制方法在功率上有所提升且具有更好的准确性和稳定性。
关键词: 直驱式波浪发电系统; 永磁直线发电机; 最大功率; 模糊滑模控制中图分类号: TJ630.2, U664.1 文献标识码: A 文章编号: 2096-3920(2024)01-0048-09DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0114Method for Maximum Power Control of Direct-drive WavePower Device Based on Fuzzy Sliding Mode ControlFAN Xinyu, MENG Hao(School of Energy and Power, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212100, China)Abstract: Marine wave energy is a new type of clean energy. In order to improve the generation power and wave energy conversion efficiency of the direct-drive wave power generation system, a maximum power control method based on fuzzy sliding mode control was proposed. The method aimed at solving the problems of large output ripple and poor system stability of the commonly used proportional-integral-derivative(PID) control method. In addition, the reaching law parameters were adjusted in real time according to the running state. At the same time, while realizing maximum power tracking, the output ripple was weakened; the tracking error was reduced, and the control quality of the system was improved. In this paper, the permanent magnet linear generator was used as the power generation device, and a system dynamics model was established. The main frequency of irregular waves was estimated by fast Fourier transform (FFT), and the expected current tracking curve was designed to meet the maximum power strategy. On this basis, the conventional PID and sliding mode control methods were compared with the proposed fuzzy sliding mode maximum power control method. The results show that the fuzzy sliding mode control method has improved power and shown better accuracy and stability.Keywords: direct-drive wave power generation system; permanent magnet linear generator; maximum power; fuzzy sliding mode control收稿日期: 2023-10-03; 修回日期: 2023-11-23.基金项目: 国家自然科学基金青年项目(52205271).作者简介: 范新宇(1991-), 男, 副教授, 主要研究方向为电磁直线驱动装置优化设计、控制与应用.第 32 卷第 1 期水下无人系统学报Vol.32 N o.1 2024 年 2 月JOURNAL OF UNMANNED UNDERSEA SYSTEMS Feb. 2024[引用格式] 范新宇, 孟昊. 基于模糊滑模控制的直驱式波浪发电装置最大功率控制方法[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(1): 48-56.0 引言波浪能即应海浪而生的能源, 属于清洁可再生资源的一种, 波浪能分布广阔, 与海洋气候息息相关[1]。
专利名称：一种基于改进粒子群优化算法的波浪补偿平台控制方法
专利类型：发明专利
发明人：唐刚,杜号号,王鸣霄,胡雄
申请号：CN201910998186.7
申请日：20191021
公开号：CN110794856A
公开日：
20200214
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于改进粒子群优化算法的波浪补偿平台控制方法，包括以下几个步骤：步骤1，根据机理建模的方法得到波浪补偿平台的动力学和运动学模型；步骤2，初始化粒子群规模；步骤3，P记录第i个粒子的搜索最优位置，P记录当前种群中最优粒子位置；步骤4，根据改进的速度更新公式和位置更新公式对粒子群进行更新；步骤5，判断是否达到了迭代次数，若达到了次数输出P，否则返回步骤4。
本发明相较于技术成熟的遗传算法，参数设计简单，算法易实现。
并且解决了传统粒子群算法收敛精度低和易于早熟的缺点。
申请人：上海海事大学
地址：201306 上海市浦东新区海港大道1550号
国籍：CN
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喏名L乃农别名阄2017,44 (10)控制与应用技术I EMCA基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制邹子君\杨俊华\杨金明2(!广东工业大学自动化学院，广东广州510006;2.华南理工大学电力学院，广东广州 510641)摘要：波浪发电系统最大功率点跟踪控制中，传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题，为此提出基 算法的粒子群 方案。
该算法 粒子的速度和位置时，通过比较当前粒子的 与随机数的大小，粒子中 局最 的，粒子群算法在发生早熟收敛时能 局部最 局最。
，与传统粒子群 算法相比，粒子群算法 波浪发电系统 局部最大功率点，局最大功率跟踪，波浪能捕获率。
关键词：波浪发电;最大功率点跟踪;模拟退火粒子群算法中图分类号：TM 301.2 文献标志码：A 文章编号：1673-6540(2017)10-0013-06Maximum Power Point Tracking Algorithm Based on Simulated AnnealingParticle Swarm Optimization for Wave Power SystemsZOUZijun1，YANG Junhua1，YANG Jinming2(1. School of Automation，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China;2.School of Electric Power，South China University of Technology，Guangzliou 510641，China)Abstract：The particle swarrm optimization (PSO) algorithm has low probability in searching global optimization and premature convergence i n the maximum power point tracking ( MPPT) control of the wave energy generationsystem. A novel simulated annealing particle swarm optimization ( SA-PSO) algorithm was proposed to solve t problem of the traditional PSO. When t he speed and position of each particle were updated with SA-PSO，thereplacement value of the global maximum from all particles was confirmed by comparing the fitness of each particle ofthe current temperature and the random number value. As a result，the new algorithm could escape local m the premature convergence and quickly discover global optimum solution. The simulation results showed that tliis novelalgorithm could make the wave energy generation systemeffectively avoid the local optimization and fast achieve globalMPPT control. The capture rate of wave energy was improved.Key words：wave energy generation；maximum power point tracking(MPPT); simulated annealing particle swarm optimization(SA-PSO))*都议定书）压力及日益増加的能源需求，清洁可生能源的开发和 获得广 。
太近些年来，迫于温室气体排放限值（例如，京 阳能、风能和波浪能是最 的能源发电#基金项目：国家自然科学基金资助项目（513770265);广东省科技计划项目（2016B090912006);广东省自然科学基金项目 (2015A030313487);广东省教育部产学研合作专项资金（2013B090500089)作者简介：邹子君（1992—），女，硕士研究生，研究方向为波浪发电最大功率捕获。
杨俊华（1965—)，男，教授，博士，研究方向为电机电器及其控制、风力发电机组的设计与控制。
13控制与应用技术I EMCA老机控别名阄2017! 44 (10)方式。
波浪能能 ，较为 ，可较好，的发力。
我国的波浪能资 分丰富，大规模发展波浪发电技术，对解决我国能源紧缺和保护生态环境意义重大。
最大波浪能捕获控制，是波浪发电研究的关 键技术之一。
目前的波浪发电系统一般采用最大 功率点追踪控制技术（M axim um Power Point Tracking，MPPT)，常用的MPPT控制策略有幅值 位控制、锁存控制、共轭控制、模型 控制等。
波浪发电系统有其固有的自然频率，频率与波浪频率相等时，可发生共振现象，此时 波浪中捕获最大功率[1]。
但波浪周期的时 很强，固定质量的波浪捕获机构，固频率不能轻易改变。
直线发电机的反电磁力改变波浪发电装置运动的幅值和相位，进 装置的频率与波浪频率相匹配，是幅 位控制算法的关键。
文献['] 锁存控制策略，通过切换控制浮子运动的锁存与释放，浮子 与波浪力同步，但该方法依赖于浮子锁存时间长度，最佳 释放时间点不易于准确估计。
文献[3]采共轭控制策略，通过调节直线电机的电流控制推力，使 发电机阻抗等于波浪发电装置阻抗的共扼值，从 最大 地捕获波浪能。
文献[4]将型|控制应 点吸收器，在波浪发电装置运动幅值和受力双重约束条件下，设计 最大能量转换的控制器。
方 采用的数学模型能够考虑海况的实际条件、能损失等，也际的控制 ，但对数学模型的依赖性较强，也会对实际的控制 产生 。
控制器的设计过 足 的波浪力在线 丨，的波浪 技术 。
文献["]提的线控制策略不 功率，且能提供波动不大的电磁转矩，但 线中线性上升区合适的斜率 择:斜率太大电磁转矩 率过大，系统 ％太小功率过小。
文献[6]将动法 应 波浪发电，过依赖波浪发电系统的 学 型，也 功率的 调动的方向，最大功率点。
但扰动步长不易 ，步长太大易在最大功率点 产生振荡，过慢，系统动态性能。
在由双馈电机组成的波浪发电系统中，文献[7 ]一14 一自适应 控制，其对 和外界的强，功率 。
但控制固有的抖振现象 系统能量损耗，降系统效率。
文献[-]将反馈线 控制策略应基 装置（AWS$中，通过增大直线发电机吸收的波浪力，最大波浪能捕获，但其控制 受波浪力 的，实际海况中难波浪力，其 不佳。
文献[*]采用基于AWS型的 控制策略，通过获 系统 型，考虑际系统的非线 ，AWS装置波浪能捕获高160%，但在海浪运动较 的 ，控制 ：不。
能 算法的发展与成熟，将能优算法的 与MPPT控制结合，升MPPT 控制策略的适应性。
粒子群 算法的目 ，较 应 电和风力发电系统的MPPT控制[10-11]。
但传统粒子 群 算法中，粒子发 前最优位置，其他粒子将 向其 ，粒子群 法在间搜索。
位置为局部最优点，算法局部最优，早熟收敛现象。
为 ：传统粒子群算法易使波浪发电系统的波浪能捕获 率 局部最 的缺点，本文将基方案的新型粒子群 算法，应 波浪发电系统的MPPT控制。
该算法将 算法的概率能力 粒子群 算法中，使粒子 ：率方式进行搜索，搜索过程的 ，仿真 分析验证了算法的 及实用性。
1波浪发电系统的数学模型直驱型波浪发电系统，一般由波浪能采集机 构（浮子$、转换机构（质 和 $、发电机等构成。
浮子 点吸收式装置的 ，受波浪多运动的 ，只吸收波浪垂直方向的能量。
浮子捕获波浪能，并通过 和质 构成的振动 构，将其转 为 能和质运动动能的机械能 。
质 动动子切 磁场产生电势，将波浪能转化为电能。
力学，系统运动方 为[1'] /2(04/e(0+/r(0+/b(0+/v(06/70+/g(0(1)喏名L乃农别名阄2017,44 (10)控制与应用技术I EMCA式中：/—波浪发电系统的总质量；2—垂直方向系统偏离平衡位置的位移；乂(〇—海浪激励力；乂(0—辐射力；A O—浮子在水中的静浮力；人（0和/70—粘滞力和摩擦力；f s(t)—直线电机的电磁力；3---时间。
浮子捕获波浪能的能力与浮子所受波浪力的 大小直 关，相同波浪环境下，长方体、半球形和圆柱 典型形状的浮子受力 异，分认为，圆柱形浮子受力最大[13]。
为 最大波浪能捕获，均采圆柱形浮子进行分析，其在水中的 静浮力与其位移成正比，设浮子在平静水面所处 的位置为平衡位置，[12]fb(3$=-K x(t)+mg =-pgSx(t)+mg(2)式中：g—水的密度；g—重力 ；S—浮子 横截面积。
根据波浪理论[12]，辐射力 为乂⑴=-/(")1(0-：(")2(〇(3)式中：ma和：一附加质量和附加阻尼。
忽略粘滞力和摩擦力，将（2)、（3):人式（1)，直波浪发电系统的动力学方程为[m+ma(")]2⑴+:(")2⑴+82⑴=5(3)+5(3)(4) 2系统分析直线电机的电磁力可以表示为速度和位移的 线性组合[14]:/5〇 =-:?2(0-82(3⑶式中"：、8?—反映直线电机吸收有功功率能力的阻尼系数和吸收无功功率能力的 系数。
将式(5) (4)，理[m + ma(«)]2(〇+ [:(«) +:>(〇+(8 + 8g)2(〇=/e(〇(6)忽略直线电机自身的电磁损耗，系统输出的 瞬时功率为[12]<(0=-/5〇2(〇(7)波浪运动的随机性很大，波浪发电系统输出 的电能 波浪的 ，仅分系统输的瞬时功率并不能准确反映系统捕获波浪能的能力。
通过 时间内等间隔 组瞬时功率获 功率，反映系统吸收能量的实际情况。
从频域对系统进行分析，对（6)进傅里叶变换，可/e(= = [m + ma(«)]=(=+.(8 + 8?).[:a(") +:?]2(=+--------x(=(-)将代入式（-)，可得{(8+8)1«[m+ma(«)]-------—}2(")[:(")+:]2(") (9)波浪发电系统的平均功率即为其复功率的实部，即：<(")=_Re(10)对式（10)进行化简，可得波浪发电系统的平均功率"由式（11)可知，理论上波浪发电系统平均功率的最大 为一定频率下，式（11)中的参数>e、"、：a、8(m；、m为 ，对（11)进 么化处理，可得当：为负时，表明发电机向波浪释放有功功率，这然不符合实际情况，故：的范围为(0，+〇〇 );8?的 范围为（-x，+x)。
