【摘 要】
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随着控制系统参数优化研究的不断深入,群体智能算法以其良好的全局搜索能力,被广泛应用于控制器参数优化领域。其中烟花优化算法（Fireworks Algorithm,FWA）,以其独有的爆炸式搜索行为且同时具有强大的搜索能力、寻优精度高的特点而被广泛关注。目前,如何提高寻优效率和遍历性依然是烟花算法面临的主要问题。本文针对烟花优化算法的不足,提出一种改进烟花优化算法（SCFWA）,并将其应用于储能双向
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随着控制系统参数优化研究的不断深入,群体智能算法以其良好的全局搜索能力,被广泛应用于控制器参数优化领域。其中烟花优化算法（Fireworks Algorithm,FWA）,以其独有的爆炸式搜索行为且同时具有强大的搜索能力、寻优精度高的特点而被广泛关注。目前,如何提高寻优效率和遍历性依然是烟花算法面临的主要问题。本文针对烟花优化算法的不足,提出一种改进烟花优化算法（SCFWA）,并将其应用于储能双向变流器控制系统参数整定中,主要工作内容有:1.针对烟花优化算法,寻优效率低和迭代后期易陷入局部最优的问题,提出两点改进:（1）将自适应资源分配策略和群落继承策略相结合,烟花根据所处群落的寻优情况调节爆炸半径和火花数量,使资源的分配更适合个体的实际情况,提升种群寻优效率。（2）有针对性的采用tent混沌映射,更高效的提升算法遍历性和全局搜索能力。为了验证改进烟花优化算法的可行性,利用五种经典测试函数对改进烟花算法进行测试实验。2.将改进烟花优化算法应用到PID控制系统中,对一至四阶不同阶数的控制系统进行参数整定研究,并与粒子群算法（PSO）、烟花优化算法（FWA）和动态寻优烟花算法（dyn FWA）进行对比仿真实验。3.结合储能双向变流器的数学模型,在孤岛运行与并网运行两种不同模式下,建立储能双向变流器的仿真模型。利用改进烟花优化算法整定不同模式下控制系统的参数,验证其可靠性。
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