基于改进黑翅鸢算法的逆变器锁相环参数整定策略

摘要

为解决锁相环（Phase-locked loop, PLL）参数设置不准确导致的响应速度慢、锁相精度差的问题，提出了一种基于改进黑翅鸢算法（Improved black-winged kite algorithm, IBKA）的逆变器双环惯性锁相环（Double-loop inertial phase-locked loop, DPLL）最优PID参数整定策略。首先，引入对抗学习机制和混沌映射改进黑翅鸢算法（Black-winged kite algorithm, BKA）。然后，对BKA和IBKA在收敛速度、优化精度和全局搜索能力上进行了对比实验。最后，通过对所搭建的锁相环模型进行仿真，验证了所提IBKA的收敛速度、优化精度和全局搜索能力皆优于BKA。IBKA能够根据逆变器中的锁相环系统的实际要求自适应地调整PID参数，有效地减少电网电压与锁相环输出信号之间的频率偏移和相位误差，从而优化锁相环的动态响应速度和稳态精度，提高了并网系统的电能质量。

关键词

锁相环 / 智能优化算法 / 对抗学习机制 / 混沌映射 / 黑翅鸢算法