本发明属于混合微电网运行控制，涉及一种基于精英优化法的构网器控制参数优化方法。
背景技术：
1、随着化石燃料日益消耗殆尽，环境污染日益严重，全球能源消费结构面临巨大挑战，需要进一步调整能源生产和用户消费模式，以适应新时代发展需要。微电网正在从简单的直流或交流形式演变为交直流混合架构，以满足分布式发电和消费的多样性。在混合微电网中，互联变换器将直流和交流子电网连接起来，使它们能够共享功率和灵活性。
2、其中，一种新型互联变换器——构网器，其因构网型电压源特性在孤岛等弱电网领域的电压支撑作用，吸引了许多专家学者的注意力。然而，构网器是在复杂的控制参数设计下才能表现良好的运行性能。在这种需要改善变换器控制参数以期混合微电网能获得更好的性能方面，许多学者投入大量精力去努力研究各种旨在获得全局最优解的优化方法，但是对于工程中经常遇到的np-hard问题，根本没有一种能够保证获得全局最优解的方法，一些经典的现代优化方法，如飞蛾算法、遗传算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、鲸鱼算法、灰狼算法等，不仅计算量大而且性能还与参数设置相关，并且这些方法的使用还往往需要针对具体的工程问题而定制改造。
技术实现思路
1、1.所要解决的技术问题：
2、现有构网器控制参数不仅计算量大而且性能还与参数设置相关，并且这些方法的使用还往往需要针对具体的工程问题而定制改造。
3、2.技术方案：
4、本发明是一种更加通用和便于实现的获取满意解的方法，它可以将研究人员从为了获取针对具体工程问题的“全局最优解”而对优化方法进行的繁重且艰苦的研究工作中解放出来，从而更加注重工程实际问题。本身本发明采用的技术方案如下：
5、一种基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，包括以下步骤：
6、步骤1)针对混合微电网对互联变换器的运行要求，构网器可运行在三种运行模式，即模式1均衡模式、模式2直流主导模式、模式3交流主导模式，若想满足构网器能够无缝切换三种模式，使得混合微电网平稳运行，则需良好的控制参数k，k则由模型库综合算法获取。
7、步骤2)将次梯度下降法应用于minmax优化问题得模型库综合算法。
8、步骤3)采用精英优化法找到满足多目标优化的满意解。
9、步骤4)采用工程简化法评估满意解的鲁棒性，以发现不易受扰动影响的精英解。
10、所述步骤1)中模型库是将不同模式的模型集合成一个扩展模型，即模型库，并对它们进行优化，表述为一组带有一系列外部干扰wn、性能评估器zl、受控输入u和实测输出y的模型gm，将最小化的代价函数f定义为
11、f(l,m,n,k)＝||zl(gm,wn,k)||
12、其中，zl(gm,wn,k)是第m个模型gm在第n个扰动wn和控制参数k下的第l个性能评估器zl的响应，范数算子||·||由设计者设定。
13、所述步骤2)中，优化目标是求控制参数k，使得f(l,m,n)在(l,m,n)的最坏组合中最小，
14、
15、上式定义了一个minmax优化问题，即把最大可能代价最小化，如果f(l,m,n)是凸的，则用次梯度下降法找到全局最优解。
16、所述步骤2)中，模型库综合算法的具体执行步骤如下：
17、1)给定初始值k0，γ0，迭代次数t从0开始增加。
18、2)用确定(lt,mt,nt)。
19、3)用f(lt,mt,nt,kt)确定ft。
20、4)用确定gt。
21、5)用min(γ0,ft/||gt||)确定γt。
22、6)kt+1＝kt+γtgt
23、7)将t+1幅值到t中，重复上述步骤。
24、8)当此时得到的kt会令ft最小。
25、在每一步t，求解器会遍历所有可行的(l,m,n)，找出当前解kt的f(l,m,n,kt)的最大值，并表示该最大值为(lt,mt,nt)，从梯度在(lt,mt,nt,kt)处计算，控制参数k被更新为kt+1＝kt+γtgt，动态重新选择步长γt，以确保|ft+1-ft|<η|ft|，使ft在每一步中不离得太远，其中η为一个小的正系数，ft＝f(lt,mt,nt,kt)，当ε是一个小的正阈值，ft的下降已经停止。
26、所述步骤3)中，精英优化法是寻求性能排序处于前p％以内的精英解，具体步骤如下：
27、对于单目标精英优化法：
28、在可行解空间进行随机抽样，对于每一个样本，其不是满意解的概率为(1-p％)，则n个样本都不是满意解的概率为(1-p％)n≤q％；
29、设定都不是满意解的概率不大于q％，有：
30、(1-p％)n≤q％
31、称(1-q％)为p％精英解的可信度。
32、确定最少抽样次数nmin
33、
34、式中：int[y]表示取y的整数部分；
35、对于多目标精英优化法：
36、其模型被表述为：
37、min f(x)＝[f1(x),f1(x),…,fm(x)]t s.t.∈s
38、式中：x为多维决策变量；f(x)为m维向量函数，每个分量表示某个层面的目标函数；s为约束区域，有时多个目标是相互冲突、相互制约的，一个目标的变好是以另外一些目标的变坏为代价。
39、所述步骤3)中，多目标精英解的评价和遴选筛选方法为基本性能排序法，具体为：采取“水桶效应”对多目标候选解进行筛选，先将各个目标函数都调整为越小越好，然后衡量各个候选解中性能最差的目标函数，即“最短板”的排序，选取最差目标函数取值最小，即“最短板”最长的那个解作为精英解，对于多个“最短板”排序相同的情形，则考察“次短板”的排序，若多个“最短板”和“次短板”排序也相同，则考察“第3短板”，依次类推。
40、所述步骤3)中，多目标精英解的评价和遴选筛选方法为积分排序法，具体为：先将各个目标函数都调整为越小越好，对于一个待评价的候选解，将它与其他候选解逐一进行比较，若其各个目标函数均不大于某个候选解且至少存在一个目标函数小于该候选解，则该待评价的候选解加1分否则不加分，与所有其他候选解都完成比较后就得到该待评价的候选解的总积分，将所有候选解的总积分都评价完成后，将总积分最高的候选解遴选为精英解。
41、所述步骤3)中，具体目标函数有三个，目的是当混合微电网的某一侧稳压电源意外故障后，从不同的控制参数k中找出最优的精英解，使得综合目标函数最小，满足混合电网系统遭遇伊娃障时电压波动和频率变化最小，且以最快时间恢复正常运行。
42、具体目标函数为：min f(x)＝[△ft(x),△fv(x),△ff(x)]t，δft(x)代表故障后恢复时间，δfv(x)代表电压偏差量，δff(x)代表频率偏差量。
43、所述步骤4)中，用工程简化方法来评价步骤3)中得到的满意解，因步骤3)中的求解过程是在理想情况下获得，在工程应用中需考虑一定的波动裕度，在步骤4)是一种能够应用于多目标优化问题的基于随机抽样的鲁棒性评估简化方法，与精英优化法相结合合，遴选出不易受扰动影响的控制参数k，工程简化评估方法中认为目标函数越小越好，将控制变量和条件变量的取值范围称为全局空间，将在某个控制参数k附近、有预先给定的控制变量和条件变量的变化范围构成的空间称为该参数的鲁棒空间，其具体方法如下：
44、单目标优化满意解的鲁棒性评估，
45、对于以f为单一目标的优化问题的一个满意解x，定义其鲁棒性指标fx为：
46、
47、式中：△fx为在满意解x的鲁棒空间内抽样得到的目标函数f的最大值与最小值之差；△f为在全局空间内抽样得到的目标函数f的最大值与最小值之差。
48、鲁棒性指标fx越大，则反映满意解x的抗扰动性能，即鲁棒性越好，当鲁棒性指标fx大于根据实际需要设置的阈值fset时，就认为满意解x满足鲁棒性的要求。
49、多目标优化满意解的鲁棒性评估，
50、对于具有f1,f2,…,fn这n个目标函数的多目标优化问题的一个满意解x，按照公式分别计算各个目标的鲁棒性指标f1,x～fn,x，并根据实际需要分别为各个目标设置阈值f1,set～fn,set，当每一个目标的鲁棒性指标均大于其阈值时，认为满意解x满足鲁棒性的要求。
51、寻求鲁棒性好的满意解，假设性能处于前p％的解为满意解，期望的可信度为(1-q％)，则根据精英抽样公式计算出采用精英优化法获得一个满意解所需的最少抽样次数nmin，为了寻求鲁棒性好的满意解，多次进行精英优化获得m个满意解，需要的最少总抽样次数为mnmin，分别对这m个满意解计算鲁棒性指标并进行比较，得到其中鲁棒性最好的满意解，若其仍不能满足鲁棒性要求，则继续采用精英优化法获得更多的满意解进行鲁棒性评估，若始终不能找到满足鲁棒性要求的满意解，则只能接受其中鲁棒性最好的满意解作为最终结果。
52、鲁棒性进行比较的原则如下：第一：对于1个满足鲁棒性要求的满意解和1个不满足鲁棒性要求的满意解而言，前者的鲁棒性一定强于后者；第二：对于2个满足鲁棒性要求的满意解，可以逐渐增大鲁棒空间并重新计算鲁棒性指标，随着鲁棒空间的增大，率先不满足鲁棒性要求的满意解的鲁棒性较差；第三：当几个满意解都不满足鲁棒性要求时，可以逐渐缩小鲁棒空间并重新计算鲁棒性指标，随着鲁棒空间的缩小，越先满足鲁棒性要求的满意解的鲁棒性越强。
53、所述鲁棒性评估中，将精英优化中的随机抽样作为全局空间内的抽样，对于鲁棒空间的抽样，p％可取1％～2％，q％可取0.5％～1％，根据精英抽样公式可以计算出所需的最少抽样次数，并将各个目标函数的鲁棒性指标分别设定为f1,set＝0.92，f2,set＝0.94，f3,set＝0.96。
54、3.有益效果：
55、1)本发明针对混合微电网中互联变换器需在三种运行模式之间无缝切换的要求，采用一种新型互联变化换器——构网器，再通过模型库综合算法获得其关键的控制参数，以保证即使混合微电网中某一侧稳压电源意外故障，构网器能够充分发挥其电压支撑作用，保证整个系统仍能够平稳运行。
56、2)针对控制参数k的寻优过程采用传统方法会过于复杂且耗时过长问题，本发明结合精英优化法，快速找到满足目标函数的控制参数k，使得整个构网器能够在工程应用中变得更加简便快捷，易于推广。
57、3)针对寻找控制参数k时采用精英优化法但未考虑外部环境变化问题，如电源功率波动或者负载需求变化等问题，利用工程简化方法来评估获得的控制参数的鲁棒性，从多个满意解中找出鲁棒性能最优的那个精英解。
1.一种基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤1)中模型库是将不同模式的模型集合成一个扩展模型，即模型库，并对它们进行优化，表述为一组带有一系列外部干扰wn、性能评估器zl、受控输入u和实测输出y的模型gm，将最小化的代价函数f定义为
3.根据权利要求2所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤2)中，优化目标是求控制参数k，使得f(l,m,n)在(l,m,n)的最坏组合中最小，
4.根据权利要求2所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤2)中，模型库综合算法的具体执行步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，精英优化法是寻求性能排序处于前p％以内的精英解，具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，多目标精英解的评价和遴选筛选方法为基本性能排序法，具体为：
7.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，多目标精英解的评价和遴选筛选方法为积分排序法，具体为：
8.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤3)中，具体目标函数有三个，目的是当混合微电网的某一侧稳压电源意外故障后，从不同的控制参数k中找出最优的精英解，使得综合目标函数最小，满足混合电网系统遭遇伊娃障时电压波动和频率变化最小，且以最快时间恢复正常运行，
9.根据权利要求1所述的基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，所述步骤4)中，用工程简化方法来评价步骤3)中得到的满意解，因步骤3)中的求解过程是在理想情况下获得，在工程应用中需考虑一定的波动裕度，在步骤4)是一种能够应用于多目标优化问题的基于随机抽样的鲁棒性评估简化方法，与精英优化法相结合合，遴选出不易受扰动影响的控制参数k，工程简化评估方法中认为目标函数越小越好，将控制变量和条件变量的取值范围称为全局空间，将在某个控制参数k附近、有预先给定的控制变量和条件变量的变化范围构成的空间称为该参数的鲁棒空间，其具体方法如下：
10.根据权利要求9所述基于精英优化法的构网器控制参数优化方法，其特征在于，鲁棒性进行比较的原则如下：第一：对于1个满足鲁棒性要求的满意解和1个不满足鲁棒性要求的满意解而言，前者的鲁棒性一定强于后者；第二：对于2个满足鲁棒性要求的满意解，可以逐渐增大鲁棒空间并重新计算鲁棒性指标，随着鲁棒空间的增大，率先不满足鲁棒性要求的满意解的鲁棒性较差；第三：当几个满意解都不满足鲁棒性要求时，可以逐渐缩小鲁棒空间并重新计算鲁棒性指标，随着鲁棒空间的缩小，越先满足鲁棒性要求的满意解的鲁棒性越强。所述鲁棒性评估中，将精英优化中的随机抽样作为全局空间内的抽样，对于鲁棒空间的抽样，p％可取1％～2％，q％可取0.5％～1％，根据精英抽样公式可以计算出所需的最少抽样次数，并将各个目标函数的鲁棒性指标分别设定为
