模塊化多電平換流器(Modular Multilevel Converter,MMC)具有擴(kuò)展性好和波形質(zhì)量優(yōu)等優(yōu)點(diǎn),在柔性直流輸配電系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛.目前,柔性控制器的主流拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用功率子模塊級(jí)聯(lián)的MMC結(jié)構(gòu).與兩電平電壓源換流器(Voltage Source Converter,VSC)相比,級(jí)聯(lián)MMC結(jié)構(gòu)具有輸出電平高波形質(zhì)量好、諧波含量低、易于冗余模塊化設(shè)計(jì)和可節(jié)省交流濾波器的投資成本等優(yōu)點(diǎn).現(xiàn)階段國內(nèi)外已有較多基于MMC換流器的柔性直流系統(tǒng)正處于規(guī)劃和設(shè)計(jì)中,我國已有多個(gè)柔性直流示范工程,例如舟山多端互聯(lián)、廈門雙端互聯(lián)和廣東三端互聯(lián)等.
高電壓等級(jí)和高功率密度是未來MMC直流系統(tǒng)的發(fā)展趨勢.MMC常采用子模塊級(jí)聯(lián)形式,由于子模塊數(shù)量較多,任一子模塊故障,均會(huì)影響換流器的正常運(yùn)行,導(dǎo)致MMC退出運(yùn)行,柔性直流系統(tǒng)供電中斷.為提高M(jìn)MC的運(yùn)行可靠性和故障處理能力,一般配置一定數(shù)量的冗余子模塊,用于替代故障子模塊.隨著模塊化多電平換流器型高壓直流輸電(MMC-HVDC)系統(tǒng)向高電壓和大容量方向發(fā)展,MMC的子模塊數(shù)量也將不斷增多.冗余子模塊數(shù)量越多,MMC的可靠性越高,但冗余成本也越高,經(jīng)濟(jì)性顯著降低;而冗余子模塊數(shù)量過少,MMC的可靠性得不到保證.因此,運(yùn)行可靠性和冗余經(jīng)濟(jì)性的相互制約是冗余數(shù)量配置優(yōu)化的關(guān)鍵問題之一.
目前,已有MMC運(yùn)行可靠性和冗余數(shù)量優(yōu)化的相關(guān)研究.王寶安等通過換流閥的可靠度函數(shù)計(jì)算,分析MMC運(yùn)行可靠性;許建中等通過計(jì)算MMC的閥損耗,設(shè)計(jì)出換流閥損耗最小的優(yōu)化方法;王秀麗等設(shè)計(jì)出MMC可靠性數(shù)學(xué)模型,提出MMC最優(yōu)冗余子模塊優(yōu)化方法.黃守道等考慮元件損耗對MMC壽命影響,基于半馬爾可夫(Semi-Markov)方法建立MMC的數(shù)學(xué)模型.李輝等考慮MMC運(yùn)行工況,基于故障樹分析方法,詳細(xì)分析MMC薄弱環(huán)可靠性.全少理等以柔性多狀態(tài)開關(guān)為例,結(jié)合故障樹和Markov過程得到MMC的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,并提出基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可靠性建模方法.朱晉等基于故障樹模型計(jì)算不同功率器件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的可靠度,通過衡量可靠性貢獻(xiàn)度,優(yōu)化冗余設(shè)計(jì).Xu等對混合結(jié)構(gòu)的MMC子模塊進(jìn)行可靠性建模,得到具有一定故障穿越能力的各種拓?fù)渥幽K的最優(yōu)配置.但上述研究并未涉及MMC的冗余經(jīng)濟(jì)性.在保障可靠性的基礎(chǔ)上,MMC的冗余設(shè)計(jì)應(yīng)盡量提高配置經(jīng)濟(jì)性以減少成本.因此,在設(shè)計(jì)MMC子模塊最優(yōu)冗余配置數(shù)量時(shí),需要綜合考慮兩者因素.
本文考慮冗余經(jīng)濟(jì)性和供電可靠性等因素,建立含冗余子模塊MMC的可靠性和經(jīng)濟(jì)性數(shù)學(xué)模型的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù).基于權(quán)重系數(shù)和NSGAII算法多目標(biāo)優(yōu)化的柔性控制器子模塊冗余數(shù)量雙重協(xié)同優(yōu)化方法,優(yōu)化冗余子模塊數(shù)量.所配置的冗余子模塊數(shù)量可以同時(shí)使系統(tǒng)的可靠性和冗余經(jīng)濟(jì)性達(dá)到最優(yōu)效果.
圖1為三相MMC與子模塊結(jié)構(gòu)圖.其中,SM(=1, 2, …,)為子模塊,L為電感器,C為電容器,T和T為絕緣柵雙極型晶體管,D和D為二極管.正常運(yùn)行時(shí),控制系統(tǒng)利用“子模塊電容均壓策略”控制各子模塊的投入或切除狀態(tài),當(dāng)任一子模塊發(fā)生故障時(shí),換流器將無法正常運(yùn)行,因此需要增設(shè)一定數(shù)量的冗余子模塊.當(dāng)子模塊發(fā)生故障時(shí),可用冗余子模塊替代故障子模塊,當(dāng)故障子模塊數(shù)量小于冗余子模塊數(shù)量時(shí),可以保證MMC柔性直流系統(tǒng)正常運(yùn)行.冗余子模塊數(shù)量影響運(yùn)行可靠性和冗余經(jīng)濟(jì)性,因此需要研究兼顧運(yùn)行可靠性和冗余經(jīng)濟(jì)性多目標(biāo)的冗余子模塊數(shù)量優(yōu)化方法.
2.結(jié)果評(píng)價(jià)和過程評(píng)價(jià)相結(jié)合,突出過程評(píng)價(jià)。在學(xué)生活動(dòng)過程中,有意識(shí)地收集和保留學(xué)生的活動(dòng)資料(如活動(dòng)方案、活動(dòng)計(jì)劃、作品草稿及作品等),讓學(xué)生結(jié)合這些材料自我反思的同時(shí),教師需要進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤評(píng)價(jià),最后結(jié)合學(xué)生的最終學(xué)習(xí)成果,設(shè)計(jì)多維度的評(píng)價(jià)量規(guī),規(guī)定學(xué)生的表現(xiàn)等級(jí)。
冗余優(yōu)化目標(biāo)考慮MMC系統(tǒng)的可靠性、期望替代率和冗余數(shù)量經(jīng)濟(jì)函數(shù)共3個(gè)因素,建立子模塊MMC的可靠性和經(jīng)濟(jì)性數(shù)學(xué)模型.
子模塊可靠性為該子模塊不出現(xiàn)故障的概率,由其所組成的器件可靠性共同決定.單獨(dú)子模塊的可靠性為
(1)
定義冗余子模塊替代故障子模塊數(shù)量的期望值為期望替代數(shù)量,則相上橋臂冗余子模塊期望替代數(shù)量為
1.3 觀察指標(biāo) ⑴兩組患兒的手術(shù)和術(shù)后住院及骨折愈合時(shí)間。⑵患兒術(shù)畢和術(shù)后3個(gè)月Baumann角。⑶依據(jù)FLynn肘關(guān)節(jié)功能評(píng)分[4]標(biāo)準(zhǔn)對兩組患兒進(jìn)行評(píng)分。⑷通過復(fù)查X線片,檢查尺神經(jīng)損傷,肘內(nèi)翻,肘外翻,骨化性肌炎等并發(fā)癥。1.4 療效評(píng)價(jià)[4]⑴優(yōu):提攜角和伸屈功能丟失0-5°,肘屈伸正常;⑵良:提攜角和伸屈功能丟失5-10°以內(nèi),關(guān)節(jié)功能基本不受影響;⑶可:提攜角和伸屈功能丟失10-15°,關(guān)節(jié)功能有一定影響;⑷差:提攜角和伸屈功能丟失>15°,關(guān)節(jié)功能有嚴(yán)重影響。
(2)
式中:
經(jīng)濟(jì)優(yōu)化目標(biāo)為冗余子模塊數(shù)量盡量取小,即
(3)
MOF()=
因?yàn)椴涣嫉鼗嬖谥€(wěn)定性以及堅(jiān)固性缺陷,因此要進(jìn)行加固處理。在進(jìn)行加固時(shí),采取樁基處理法,結(jié)合使用水泥和碎石以及粉煤灰等材料,進(jìn)行樁基制作,能夠獲得不錯(cuò)的加固效果。在具體操作時(shí),通過沉管灌漿,就位作業(yè)設(shè)備,做好固定處理,確保機(jī)械設(shè)備能夠保持垂直以及穩(wěn)定的狀態(tài)。接著,將管道放置到水中,進(jìn)行位置的調(diào)整,達(dá)到設(shè)計(jì)深度后,再開展后續(xù)使用。最后,進(jìn)行灌漿作業(yè)。將預(yù)先配制的材料,全部注入到設(shè)計(jì)位置,采取電動(dòng)振搗的方法,提升灌漿的質(zhì)量,確保樁基的堅(jiān)實(shí)性以及穩(wěn)定性。完成振搗作業(yè)后,將管拔出來。使用此方法進(jìn)行不良地基基礎(chǔ)處理時(shí),要做好水泥石灰配制和施工溫度等的把控,保證樁基作業(yè)的效果。
(4)
式中:、和分別為絕緣柵雙極型晶體管、二極管和電容的可靠性.則該子模塊的故障概率為 1-.設(shè)每相每橋臂配置的子模塊冗余數(shù)為,有個(gè)子模塊出現(xiàn)故障的概率為
(5)
三相MMC系統(tǒng)的冗余子模塊期望替代數(shù)量為
(6)
定義冗余子模塊期望替代數(shù)量與實(shí)際冗余子模塊配置總數(shù)量的比值為冗余子模塊期望替代率:
(7)
為每相每橋臂子原有子模塊數(shù)相上橋臂的可靠性為不超過個(gè)SM故障的概率:
()=min()
(8)
s.t.≥095
(9)
其中:
(10)
通過以上步驟產(chǎn)生的空調(diào)系統(tǒng),同樣需要進(jìn)行三種驗(yàn)證。第一,主要設(shè)備額定流量的匹配;第二,末端溫度滿足預(yù)設(shè)值;第三,動(dòng)力設(shè)備壓頭達(dá)到要求。滿足以上要求,可視為空調(diào)系統(tǒng)合理。
(11)
多目標(biāo)優(yōu)化應(yīng)盡量滿足3個(gè)子目標(biāo)的期望結(jié)果.
3個(gè)約束條件如下:
為便于多目標(biāo)優(yōu)化問題的統(tǒng)一求解,將其取值范圍限制在[0,1]之間,并將最小值問題轉(zhuǎn)化為最大值問題,以實(shí)現(xiàn)、和冗余數(shù)量經(jīng)濟(jì)函數(shù)()取值均在[0,1]之間,且目標(biāo)函數(shù)使三者均可達(dá)到最大理想值.轉(zhuǎn)化公式為
為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文首先根據(jù)Calonico 等(2014)提出的適用于模糊斷點(diǎn)回歸帶寬估計(jì)方法,估計(jì)結(jié)果如表5所示??梢园l(fā)現(xiàn),在IK準(zhǔn)則下,城鎮(zhèn)居民的教育收益率為15.2%,農(nóng)村居民的教育收益率為12.1%;在CV準(zhǔn)則下,城鎮(zhèn)居民的教育收益率為13.7%,農(nóng)村居民的教育收益率為11.4%??梢园l(fā)現(xiàn)兩種準(zhǔn)則下的城鎮(zhèn)居民教育收益率均大于農(nóng)村居民,回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。
(12)
(13)
≥01
(14)
權(quán)重系數(shù)法利用權(quán)重系數(shù)將多個(gè)目標(biāo)函數(shù)融合在一個(gè)綜合目標(biāo)函數(shù)中,有利于探尋綜合目標(biāo)函數(shù)與冗余數(shù)量的關(guān)系.該方法直觀、方便,可以高效解決復(fù)雜的多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題.為求解3個(gè)目標(biāo)的共同優(yōu)化結(jié)果,引入權(quán)值系數(shù)、和,將3個(gè)目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)一為一個(gè)目標(biāo)函數(shù),表示為
當(dāng)下,越來越多的汽車制造商和零部件制造商希望將工業(yè)服務(wù)外包,以獲得專業(yè)高效的服務(wù),提升設(shè)備運(yùn)行的可靠性,提高企業(yè)的生產(chǎn)能力和運(yùn)營效率,從而將更多的精力集中到市場調(diào)研、產(chǎn)品研發(fā)、產(chǎn)品質(zhì)量提升以及生產(chǎn)工藝研究等核心業(yè)務(wù)上。
三相MMC系統(tǒng)共有6個(gè)橋臂,每個(gè)橋臂均含有個(gè)冗余子模塊.由于每個(gè)橋臂故障是相互獨(dú)立事件,所以三相MMC的可靠性為
多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)使得系統(tǒng)可靠性、期望替代率和冗余數(shù)量經(jīng)濟(jì)函數(shù)3個(gè)子目標(biāo)同時(shí)達(dá)到最優(yōu),其優(yōu)化函數(shù)分別為
max(++)
(15)
根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)更偏重可靠性還是經(jīng)濟(jì)性而確定權(quán)重系數(shù).若優(yōu)化目標(biāo)對可靠性的要求較低,滿足系統(tǒng)所需可靠性的前提下,盡量減少冗余配置數(shù)量,提高冗余期望替代率和經(jīng)濟(jì)性,則表示可靠性的系數(shù)可適當(dāng)減小,表示經(jīng)濟(jì)性的系數(shù)和可適當(dāng)增大若優(yōu)化目標(biāo)對可靠性的要求較高,則應(yīng)取更大值,和取值相對減小.
NSGAII算法適合應(yīng)用于復(fù)雜多目標(biāo)優(yōu)化問題,能夠?qū)崿F(xiàn)快速準(zhǔn)確的搜索性能,減小時(shí)間復(fù)雜度,提升排序速度和性能.其流程如圖2所示,包括初始種群的設(shè)定、擁擠度排序和遺傳算法等過程.
NSGAII算法是基于Pareto最優(yōu)解的多目標(biāo)優(yōu)化算法,其核心為得到規(guī)劃方案Pareto非支配解集,并從非支配解集中選擇最優(yōu)規(guī)劃方案.收斂判定條件為使優(yōu)化結(jié)果收斂到非劣最優(yōu)目標(biāo)域.該算法在求解時(shí)無需確定各優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重,因此能夠避免主觀性對優(yōu)化過程的干擾.NSGAII算法的輸出結(jié)果為一個(gè)最優(yōu)解集,且解集中的每一個(gè)解均為互不支配的Pareto非劣解.
根據(jù)上述雙重算法,協(xié)同計(jì)算MMC冗余子模塊數(shù)量,利用權(quán)重系數(shù)法引入、和,將3個(gè)目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)一為一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行求解,根據(jù)選擇偏好設(shè)定權(quán)值系數(shù)大小.利用NSGAII算法可以直接獲得Pareto非劣最優(yōu)解集.在不同選擇偏好下,利用非劣最優(yōu)解集中獲得的期望最優(yōu)解,可以得到不同最優(yōu)冗余配置數(shù)量的優(yōu)化結(jié)果.將兩種方法結(jié)合,取優(yōu)化結(jié)果交集,可以有效改善人為主觀因素對冗余配置結(jié)果的影響.
解析:由于Fe3+的氧化性強(qiáng)于I2的氧化性,所以在A選項(xiàng)中,不會(huì)有FeI3的生成;B、C、D選項(xiàng)中的反應(yīng)都符合氧化性強(qiáng)的物質(zhì)制備氧化性弱的物質(zhì)這一規(guī)律。
以南京某柔性臺(tái)區(qū)MMC直流工程為例,利用MATLAB搭建模型.柔性臺(tái)區(qū)的直流工程以背靠背MMC控制器拓?fù)錇榛A(chǔ),系統(tǒng)參數(shù)如表1所示.優(yōu)化設(shè)計(jì)MMC子模塊冗余數(shù)量,以驗(yàn)證所提策略的有效性.其中,=20,=0.97,取[0,10]的整數(shù)值,則求解最大值的優(yōu)化函數(shù)為
(16)
綜合考慮、和,其不同取值下的MOF如表2所示.在權(quán)值系數(shù)(,,)分別取 (0.5,0.2,0.3)、(0.6,0.1,0.3)、(0.7,0.1,0.2)和(0.8,0.1,0.1)時(shí),得到不同權(quán)重下的仿真結(jié)果,如表3所示.
表2中,MOF在=3時(shí)取得最大值,即最優(yōu)冗余子模塊配置數(shù)為3當(dāng)=3時(shí),達(dá)到較高值,可靠性滿足系統(tǒng)要求,且冗余子模塊可以得到充分有效利用;同時(shí)滿足冗余子模塊數(shù)盡可能小,可以有效降低成本隨著增大,可知:
(1)單調(diào)遞增.當(dāng)從0增大至3時(shí),急劇增大;當(dāng)=3時(shí),取得較高值約為0.973;當(dāng)=4時(shí),≈0.996,此時(shí)可靠性很高,故障概率幾乎為0;當(dāng)>4時(shí),幾乎保持不變,此時(shí)再增大冗余數(shù)量不會(huì)顯著增益可靠性.因此,=3,4較佳.
(2)先增大后減小.當(dāng)在[1, 4]之間取值時(shí),冗余子模塊能夠得到更充分有效地利用.因此,在[1, 4]之間取值較佳.
(3)單調(diào)遞減.取值不宜過大,否則經(jīng)濟(jì)性不佳.
綜上所述,市政工程建設(shè)雖然會(huì)促進(jìn)城市功能的發(fā)展和完善,但是若是管理方面存在缺失,會(huì)對都市生態(tài)造成嚴(yán)重的破壞。對此,市政管理部門必須將都市生態(tài)保護(hù)納入到管理體系中,通過擴(kuò)大宣傳、完善規(guī)劃協(xié)調(diào)以及強(qiáng)化管理力度等措施為市政工程建設(shè)中都市生態(tài)保護(hù)創(chuàng)造良好條件,促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展。
(4) MOF先增大后減小.當(dāng)=3時(shí),MOF取得最大值.因此,在該權(quán)值分配下,=3最佳.
大力發(fā)展訂單農(nóng)業(yè),扶持營銷經(jīng)紀(jì)人,搞活大通縣馬鈴薯市場流通,市場順暢了,產(chǎn)品有銷路了,農(nóng)民才有更高的種植積極性,才能形成規(guī)?;a(chǎn)。鼓勵(lì)加工企業(yè)與薯農(nóng)、營銷經(jīng)紀(jì)人、科研院所建立利益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的合作機(jī)制,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)、供、銷一條龍服務(wù)體系,才能走科學(xué)化、規(guī)?;a(chǎn)業(yè)化發(fā)展之路。利用靠近西寧的優(yōu)勢,可讓城里人來自行采挖。
在互聯(lián)網(wǎng)這一個(gè)大背景下,一個(gè)高校教學(xué)目標(biāo)的制定是十分重要的,而現(xiàn)如今,各大高校在教學(xué)目標(biāo)的制定上都存在著一些或多或少的問題,所以,各大高校在教學(xué)目標(biāo)的制定中,需要考慮的一個(gè)比較重要的問題就是,想出一個(gè)辦法,如何讓教師不再是知識(shí)的傳遞者,讓學(xué)生不再是知識(shí)的收藏者,并且如何讓學(xué)生變?yōu)橹R(shí)的創(chuàng)新者。所以,為了完成這個(gè)教學(xué)目標(biāo),在教學(xué)中,充分利用互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢,我們要為學(xué)生提供足夠的信息資源,讓學(xué)生們對學(xué)習(xí)產(chǎn)生濃厚的興趣,讓學(xué)生們可以積極主動(dòng)地去獲取知識(shí),使學(xué)生們成為學(xué)習(xí)的主體,高校將教學(xué)目標(biāo)以及教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)告訴學(xué)生,幫助學(xué)生樹立正確的學(xué)習(xí)方向以及為學(xué)生學(xué)習(xí)目標(biāo)的制定提供借鑒。
表3中,若優(yōu)化目標(biāo)對可靠性要求較低,在滿足系統(tǒng)所需可靠性的前提下,應(yīng)盡量減少冗余配置數(shù)量,提高冗余期望替代率和經(jīng)濟(jì)性,則可取較小值,如(,,)分別取(05,02,03)和(06,01,03),此時(shí)取=3最佳若優(yōu)化目標(biāo)對可靠性要求較高,則要取較大值,如(,,)分別取(07,01,02)和(08,01,01),此時(shí)取=4最佳此外,不同權(quán)重分配下優(yōu)化結(jié)果可能不同優(yōu)化目標(biāo)對系統(tǒng)可靠性的要求越高,則取值越大,和取值相對減小,最佳冗余子模塊配置數(shù)可能會(huì)增大;當(dāng)優(yōu)化目標(biāo)對可靠性要求較低,更關(guān)注經(jīng)濟(jì)性因素時(shí),取值可相應(yīng)減小,和取值相對增大,最佳冗余子模塊配置數(shù)可能會(huì)減小因此,權(quán)值系數(shù)、和的取值十分依賴于優(yōu)化目標(biāo)更偏重可靠性還是經(jīng)濟(jì)性.
為方便得到Pareto非劣解集,需要將式(16)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為最小值問題:
(17)
式中:()為故障概率函數(shù).式(17)將式(16)的最高轉(zhuǎn)換為()最低,和最大轉(zhuǎn)換為()最小問題.轉(zhuǎn)化為最小值問題后更方便NSGAII算法的求解.
當(dāng)目標(biāo)數(shù)量種群較大時(shí),利用NSGAII算法無法處理離散化數(shù)據(jù),因此需要將式(17)連續(xù)化處理,采用最小二乘法擬合函數(shù)進(jìn)行分段線性化擬合().不同目標(biāo)數(shù)量種群時(shí),利用NSGAII算法求解式(17)的非劣最優(yōu)目標(biāo)域如圖3所示.其中,非劣最優(yōu)目標(biāo)域由′個(gè)目標(biāo)解集構(gòu)成,解集中的每個(gè)個(gè)體均為Pareto非劣解.可知,非劣解集的變化軌跡大致為反比例函數(shù)曲線,表明優(yōu)化目標(biāo)1(故障概率最低)與優(yōu)化目標(biāo)2(冗余數(shù)量最小)相互沖突,降低故障概率的同時(shí),冗余數(shù)量隨之增加.
反思是教師必須具備的個(gè)體化實(shí)踐性知識(shí),是促進(jìn)教師專業(yè)可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。在以往的教師培訓(xùn)中我們發(fā)現(xiàn),學(xué)員對課程學(xué)習(xí)的反思多為感性反思,與自身的教育教學(xué)結(jié)合較少。為此,我們根據(jù)反思性教學(xué)理論,研發(fā)了《學(xué)員研修反思報(bào)告框架》,要求新任教師以課程內(nèi)容為載體,依據(jù)反思報(bào)告框架,在課程學(xué)習(xí)前、學(xué)習(xí)中、學(xué)習(xí)后分別進(jìn)行有目的的反思,培訓(xùn)結(jié)束時(shí)形成完整的反思報(bào)告。
在實(shí)際冗余配置中,需要按照系統(tǒng)可靠性最低的要求進(jìn)行配置,一般要求可靠性不低于一定值時(shí),冗余數(shù)量盡量取較小值.根據(jù)圖3可知,若要求3%≤()<5%,則=3最佳;若要求 03%≤()<3%,則=4最佳;若要求()<03%,則=5最佳.
綜上,權(quán)重系數(shù)法易受權(quán)重系數(shù)分配影響,優(yōu)化結(jié)果直觀清晰但受人為主觀因素影響;NSGAII算法可以在不受人為主觀因素影響下直接得到一組非劣解集,并根據(jù)系統(tǒng)可靠性要求配置最優(yōu)冗余數(shù)量,但其結(jié)果并不直觀清晰.所提雙重協(xié)同優(yōu)化方法最優(yōu)性結(jié)合了權(quán)重系數(shù)法和NSGAII算法的優(yōu)勢.協(xié)同優(yōu)化結(jié)果表明,對于額定子模塊數(shù)量為20的MMC,更注重經(jīng)濟(jì)性,則=3;更注重可靠性,則=4.協(xié)同優(yōu)化能夠?qū)崿F(xiàn)冗余子模塊數(shù)量的最優(yōu)配置,在滿足柔性直流系統(tǒng)可靠性前提下,最大程度提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性.此外,冗余子模塊數(shù)受子模塊總數(shù)影響.當(dāng)子模塊總數(shù)更多時(shí),則需要配置更多的冗余子模塊,運(yùn)行可靠性才可以滿足要求.而所提雙重協(xié)同優(yōu)化方法并不受制于子模塊數(shù)量,能夠在子模塊總數(shù)不同時(shí)計(jì)算最優(yōu)冗余配置.
本文設(shè)計(jì)了基于權(quán)重系數(shù)和NSGAII算法的柔性控制器子模塊冗余數(shù)量雙重協(xié)同優(yōu)化方法.綜合考慮可靠性、期望替代率和冗余數(shù)量經(jīng)濟(jì)性,并通過建立含權(quán)重系數(shù)的綜合目標(biāo)函數(shù)和約束條件,得到最優(yōu)冗余子模塊數(shù)目設(shè)計(jì)算法.引入權(quán)值系數(shù)、和,將3個(gè)目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)一為一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行求解;在不同權(quán)重下,得到不同最優(yōu)冗余配置數(shù)量的優(yōu)化結(jié)果.引入NSGAII多目標(biāo)優(yōu)化算法,可以直接得到Pareto非劣最優(yōu)解集,并從非劣最優(yōu)解集中得到期望的最優(yōu)解.取相同選擇偏好下雙重優(yōu)化結(jié)果的交集,能夠有效避免主觀人為因素的影響.協(xié)同優(yōu)化所得結(jié)論表明,對于額定子模塊數(shù)量為20的MMC,最優(yōu)冗余子模塊數(shù)量取3或4.=3在保證系統(tǒng)基本可靠性的前提下更注重經(jīng)濟(jì)性;=4則更適用于對系統(tǒng)可靠性要求更高的場合.所提方法適用于不同電壓等級(jí)和容量的柔性直流輸配電系統(tǒng)MMC冗余子模塊配置設(shè)計(jì),在滿足系統(tǒng)可靠性的前提下,可以最大程度提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性.