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Buck-Boost变换器PI+PBC控制器参数的多目标优化
文献摘要：
针对Buck-Boost变换器的PI+PBC(passivity-based control)控制器多个参数难以确定的问题,提出采用非支配排序遗传算法Ⅲ即NSGA-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ)算法进行参数多目标优化,可使变换器获得良好的动、静态性能.首先,建立Buck-Boost变换器的欧拉-拉格朗日EL(Euler-Lagrange)模型,设计PI控制与无源控制相结合的控制器;选用时间乘绝对误差积分、输出电压的超调量、电感电流的超调量作为目标函数,注入阻尼、比例系数及积分系数这3个参数作为约束条件,建立参数优化模型.然后,采用NSGA-Ⅲ算法对参数优化模型进行了多目标优化,并与NSGA-Ⅱ算法、PESA-Ⅱ(Pareto envelope based selection algorithmⅡ)算法进行比较,用Hyper-volume指标来评价各解集质量.最后,仿真结果表明,NSGA-Ⅲ算法收敛性与分布性都优于NSGA-Ⅱ和PESA-Ⅱ算法,可使变换器获得好的动态和静态性能.
文献关键词：
Buck-Boost变换器;PI控制;无源控制;非支配排序遗传算法Ⅲ;Hyper-volume指标
中图分类号：
作者姓名：
王路;王久和;赵燕;李建国;张雅静
作者机构：
北京信息科技大学自动化学院,北京 100192;燕京理工学院信息科学与技术学院,三河 065201
文献出处：
引用格式：
[1]王路;王久和;赵燕;李建国;张雅静-.Buck-Boost变换器PI+PBC控制器参数的多目标优化)[J].电力系统及其自动化学报,2022(11):84-91,99
A类：
PI+PBC
B类：
Buck,Boost,变换器,控制器参数,多目标优化,passivity,control,难以确定,非支配排序遗传算法,NSGA,dominated,sorting,genetic,algorithm,静态性能,欧拉,拉格朗日,EL,Euler,Lagrange,无源控制,绝对误差,差积,输出电压,超调量,电感电流,比例系数,PESA,Pareto,envelope,selection,Hyper,volume,解集,收敛性
AB值：
0.33945
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