基于优化的PI模糊控制器，采用新型混合生物启发式优化技术，用于自主微电网中的电能质量评估

《Scientific Reports》：Optimized PI based fuzzy controller for power quality assessment in autonomous microgrid using novel hybrid bio-inspired optimization technique

　　

摘要

非线性负载（NLLs）在三相配电系统中的渗透率不断增加，导致严重的谐波失真，进而降低了电能质量（PQ），增加了损耗，并可能引发电压不稳定。为应对这些挑战，本文提出了一种基于混合Sand Cat Swarm Zebra优化算法和二阶广义积分器与模糊逻辑控制器（SCS-ZO）的改进型并联有功功率滤波器（SAPF）控制策略。该策略能够有效识别相位角的变化，提取基波信号成分，并在动态运行条件下调节补偿信号。二阶广义积分器（SOGI）模块确保了信号的准确分解，而模糊逻辑控制器（FLC）则提供了稳定的电压调节和快速的动态响应。此外，混合Sand Cat Swarm Zebra优化算法用于优化控制器参数，提高了收敛速度和整体系统性能。通过基于MATLAB/Simulink的三相微电网仿真，在平衡、不平衡和非线性负载条件下对所提出的控制器进行了评估。结果表明，SCS-ZO通过有效抑制谐波、电压波动和其他干扰，显著提升了电能质量，从而增强了系统的稳定性和可靠性。