基于改进MMAS 算法的双有源桥变换器PI 参数优化

林安娜，谢运祥

（华南理工大学电力学院，广州 510640）

双有源桥DAB（dual active bridge）变换器自提出以来，因其具有电气隔离、能量双向传输、高功率密度、模块化、轻量化、利于实现软开关等优点[1-2]，广泛应用于电动汽车、分布式发电、固态变压器等领域[3-6]。然而，目前对DAB 变换器的基本控制单元PI控制器的参数优化研究较少。PI 控制器的参数将直接影响DAB 变换器的动态响应，因此研究PI 控制器参数优化具有重要意义。

近年来，随着智能算法的发展，采用蚁群算法ACA（ant colony algorithm）对PI 控制器进行参数优化成为了一种有效手段[7-9]。ACA 作为一种仿生优化算法，采用分布式并行计算机制，易与其他方法结合，并且能更好适应被控对象的非线性特性，具有较强的鲁棒性[10]。文献[11]针对风力发电系统中最大风能追踪问题，提出了一种基于ACA 的自整定PID 控制方法，但该方法易发生早熟收敛现象，并使PID 控制器参数陷入局部最优解。文献[12]为了缓解风机的不平衡载荷和改善风机的振动状态，针对风机变桨系统提出了一种自适应调整信息素挥发系数的ACA 控制策略。文献[13]针对高压直流输电系统PI 控制器的参数优化问题，提出了一种自适应调整信息素挥发系数的改进蚁群优化算法。自适应调整信息素挥发系数的ACA 能在保持较高收敛速度的情况下提高全局搜索能力，但在信息素更新方面，难以强化最优信息反馈，收敛速度还有待提高。文献[14]以DAB 变换器为被控对象，基于ACA 设计了二阶控制器和PI 控制器，但PI 控制器对应系统的鲁棒性较差。……