基于混合蛙跳算法的船舶电力系统励磁控制

杨薪冉，杨 鸣，侯庆伟



基于混合蛙跳算法的船舶电力系统励磁控制

杨薪冉，杨 鸣，侯庆伟

（上海海事大学，上海 201306）

随着船舶日益大型化和复杂化，电力系统控制日趋复杂，对船舶电力系统的稳定性和自动化有了更高的要求。本文以船舶发电机为控制对象，首先利用simulink对船舶发电机励磁控制系统进行建模，然后利用混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)、权重改进蛙跳算法(weight improved shuffled frog leaping algorithm, WISFLA)和粒子群算法(PSO)，分别设计出自动电压调节器(AVR)并通过比较得到最优控制器，最后应用最优励磁控制器对系统进行负载及电力系统故障仿真试验，从而证明改进混合蛙跳算法应用在励磁控制上有很好的效果。

励磁控制系统 混合蛙跳算法 自动电压调节器AVR 仿真

0 引言

海洋船舶向着超大型方向发展，海洋船舶电力系统的发电机单机容量不断增大；各种电力设备的运用，使得船舶电力系统变得越来越复杂，对电力控制与管理系统的要求也越来越高，船舶电力系统控制的长期稳定性与控制质量的重要性日益凸显[1]。船舶电力系统的特性很大程度上取决于系统中发电机组及其系统的特性，船舶发电机组的控制是船舶电力系统的核心内容之一。船舶发电机组控制性能的好坏将直接影响船舶电力系统的供电质量，其中励磁系统的控制质量将直接影响船舶电网的电压稳定和发电机无功功率输出[2]。

目前，海洋运输船舶中，自动电压调节器AVR仍然是船舶发电机组的主要控制方式，但是由于系统的大功率发电机组往往具有强耦合性、不确定性、时变性、非线性等特征，普通发电机的控制很难进一步提高供电质量，迫切需要先进的智能算法提高控制器的控制质量[3]。

近年来，一些人工智能方法，如遗传算法(GA)、和粒子群算法(PSO)被成功地应用到控制器参数优化中[4-5]。然而，GA在解决被优化参数相互关联的优化问题时效率较低，且易陷入局部最优；PSO算法参数较多，在算法后期难逃局部最优的困扰。该文针对这些问题，提出了具有GA算法和PSO算法各自优点的混合蛙跳算法[6]。但传统蛙跳算法收敛速度慢，故提出权重改进蛙跳算法[7]。仿真结果表明，权重改进混合蛙跳算法优化参数时具有收敛速度快，优化精度高等特点，能很好地应用到工程实例中。

1 船舶发电机控制系统结构

交流发电机输出产生复功率，其中有功功率主要是通过原动机的调速器控制原动机的燃料供给量来调节的，而无功功率则主要是通过控制励磁电流来调节[8]，船舶柴油发电机组控制系统的一般结构如图1所示，通过调速器对柴油机进行调速控制，以调节发电机转速，达到调频作用；通过调压器调节励磁电流，对发电机进行励磁控制，以实现输出电压控制。

图1 船舶发电机组独立控制系统结构

这里的调压器采用自动电压调节器AVR，如图2所示[9]，其中、为等效增益和调节器的时间常数，、是模拟电压调节器的等效时间常数，是发电机端电压的给定值，为测量值，和为电压调节器输出电压的最大值和最小值。

图2 自动电压调节器

2 混合蛙跳算法

2.1基本蛙跳算法

2.2权重改进蛙跳算法

(3)

(4)

2.3适应度函数的选择

要使系统产生较优的控制品质，则必须要有一组好的AVR控制器参数、、、组合，为获得满意的动态特性，式(5)作为参数选取的最优指标。

为了避免超调，采用了惩罚功能，即一旦产生超调，将超调量作为最优指标的一项，此时最优指标为：

3 仿真与分析

3.1参数优化结果

本文采用粒子群算法、混合蛙跳算法和改进混合蛙跳算法对AVR控制器的四个参数进行优化，各算法参数设置如下：

1)粒子群算法：种群规模50，迭代次数为10次；

2)基本蛙跳算法、权重改进蛙跳算法：子群数10，子群中青蛙数量5，总迭代次数10次；实验得出、、、四个参数值如表1所示：

表1 不同算法计算的参数组合

由图3可知，权重改进混合蛙跳算法对AVR控制器参数优化的效果最好，超调量、稳态误差等都有较好的表现，故采用权重改进蛙跳算法优化的控制器进行系统仿真。

图3 不同算法得到的响应曲线

3.2船舶发电机励磁系统建模

本文以一台发电机为研究对象进行建模，如图4所示，现进行仿真试验，仿真时间为5 s。

图4 励磁系统仿真模型

1)50%负载实验：=2 s时switch1闭合，此时接入负载，负载功率为发电机额定功率的50%。由图5可知，为了带动该负载，机械功率增加，为了保持端电压不变，励磁系统起作用，转速有些下降，在转速系统调节下，转速上升，达到稳定值。

图5 50%负载时端电压、转速、机械功率变化图

2)额定负载试验：=2 s时switch2闭合，此时接入负载，负载功率为发电机额定功率。由图6所示。此时端电压明显下降，同步发电机转速下降，发电机输出功率增加。在调速系统的作用下，同步发电机转速逐渐上升，在励磁系统的调节下，端电压波动后，又达到稳定值。

图6 额定负载时端电压、转速、机械功率变化图

3)电网三相接地故障试验：=2 s时发生电网三相接地故障，故障持续1 s。从图7、8可知，电网电压突变为零，电网电流增大，发电机输出的机械功率增大。在励磁系统的调节下，电网电压波动后，达到稳定值。

图7 电网故障时电网电压、电流变化

图8 电网故障时端电压、转速、机械功率变化图

4 结论

本文为了满足日益复杂的船舶电力系统的性能要求，首先利用智能算法设计最优控制器，实验结果证明权重改进蛙跳算法优化的控制器效果最好，然后应用最优控制器对励磁系统进行建模仿真，并进行了一系列负载，故障试验，结果表明，改进混合蛙跳算法在船舶电力系统励磁控制方面具有很好的效果。

参考文献：

[1] 张晓东, 吴斐文. 某船电力推进系统方案分析与评价[J]. 船舶, 2002, (03): 56-58.

[2] Carson W Taylor. Power system voltage stability.北京: 中国电力出版社, 2001.

[3] 施伟锋, 许晓彦. 船舶电力系统建模与控制[M].北京: 电子工业出版社, 2012:107-118.

[4] 王强, 麻亮, 强文义, 等.基于改进混合遗传算法的二自由度PID控制器设器设计与应用[J].控制与决策, 2001, 16 (2): 195-202.

[5] 王介生, 王金城, 王伟. 基于粒子群算法的PID控制器参数自整定[J].控制与决策, 2005,20 (1) : 73 -76, 81.

[6] 孙冲. 混合蛙跳算法改进及控制参数优化仿真研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2011.

[7] 刘悦婷. 权重改进的蛙跳算法优化PID参数[J]. 工业仪表与自动化装置, 2014, (02): 7-10.

[8] 汤天浩, 韩朝珍. 船舶电力推进系统[M]. 北京: 机械工业出版社, 2015: 30-47.

[9] C. Yan, G. K. Venayagamoorthy and K. Corzine, "Hardware Implementation of an AIS-Based Optimal Excitation Controller for an Electric Ship," in IEEE Transactions on Industry Applications, vol. 47, no. 2, pp. 1060-1070, March-April 2011.

Excitation Control for Ship’s Electric Power System Based on Shuffled Frog Leaping Algorithm

Yang Xinran, Yang Ming, Hou Qingwei

（Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China）

TP391

A

1003-4862（2016）08-0044-04

2016-03-22

杨薪冉（1991-），女，学生。专业方向：控制理论与控制工程。