基于多混沌映射哈里斯鹰优化的可再生能源系统自适应控制器参数化方法研究

为解决可再生能源并网系统中LCL滤波器谐振峰抑制和电流跟踪控制难题，研究人员开发了一种基于多混沌映射哈里斯鹰优化算法(MCM-HHO)的PI-RMRAC自适应控制器参数化方法。该研究通过融合9种混沌映射的随机选择机制增强HHO算法多样性，成功优化了PI-RMRAC的初始增益和收敛参数，在3相VSI-LCL系统中实现了2.5%的THD和1个电网周期内的快速暂态响应，为复杂电力电子系统的智能控制提供了新思路。

　　

随着全球能源结构转型加速，可再生能源并网系统面临严峻挑战。光伏逆变器和风力变流器等电力电子接口设备需要应对电网阻抗变化、谐振峰抑制和电能质量等多重考验。特别是采用LCL滤波器的并网逆变器，虽具有更好的高频衰减特性，但其固有的谐振峰可能引发系统失稳。传统控制器设计依赖工程师经验，参数整定过程繁琐且难以保证全局最优，这促使研究人员探索智能优化算法与自适应控制相结合的新范式。

发表在《Next Energy》的这项研究创新性地将多混沌映射机制引入哈里斯鹰优化算法，开发出MCM-HHO优化器，用于自动化设计PI-RMRAC控制器的关键参数。研究团队采用简化模型优化-全阶系统验证的两阶段方法，通过Kalman滤波锁相环实现电网同步，结合空间矢量调制技术，在包含所有实际约束条件的高保真仿真环境中验证了控制策略的有效性。

1. 鲁棒模型参考自适应PI控制器

研究采用PI-RMRAC作为控制框架，该结构通过在线更新增益来应对系统扰动。控制器设计仅需知道系统相对度和高频增益符号，通过梯度算法更新增益向量θ(k)，并引入σ修正防止参数漂移。特别设计的ω(k)回归向量包含控制量、输出量和参考模型输出等信息，形成紧凑的向量-矩阵表达形式。

2. 哈里斯鹰优化器及其改进

针对标准HHO易陷入局部最优的缺陷，研究创新性地整合了Chebyshev、Circle、Gauss等9种混沌映射，在每次迭代中随机选择映射方式更新参数。这种多混沌机制显著增强了算法逃离局部极值的能力，优化效率比单一混沌映射提升20%以上。优化目标函数综合考虑暂态超调、稳态误差和控制量约束，确保解决方案的工程可行性。

3. 基于Kalman滤波的同步技术

为解决电网同步难题，研究采用KF-PLL技术，通过状态空间模型实时估计基波电压的幅值、相位和频率。创新性的内部模型原理实现频率动态调整，使滤波器始终工作在最佳频率点。测试表明该方法在电压畸变、不平衡等复杂工况下仍能保持精确同步。

4. 空间矢量调制

研究详细推导了3相3线VSI的SVM实现方案，包括开关矢量定义、扇区划分和边界平面识别等关键步骤。通过Clarke变换将3相耦合系统解耦为两个正交分量，采用7段式开关序列有效降低开关损耗，实现线性调制区内最高电压利用率。

研究结果表明，MCM-HHO优化的PI-RMRAC在各项性能指标上均优于单一混沌映射方案。在初始暂态阶段最大超调10.93A，参考值变化时的超调不足0.5A，电网阻抗突变时的调节时间小于2个电网周期。稳态运行时THD仅为2.5%，完全满足IEEE 1547标准要求。控制电压始终维持在184-193V范围内，与400V直流母线电压相比具有充足安全裕度。

这项研究的核心价值在于建立了智能优化与自适应控制的协同设计范式。MCM-HHO算法通过混沌多样性保持机制，有效克服了传统参数整定方法的主观性和局限性；而PI-RMRAC的在线调参能力则保障了系统在宽运行范围内的鲁棒性。该方法不仅适用于可再生能源并网系统，还可推广到电机驱动、有源滤波等电力电子控制领域，为"双碳"目标下的智能电网建设提供了重要技术支撑。未来研究可进一步探索算法在非线性负载、弱电网等极端工况下的适应性，以及与实际硬件平台的结合验证。