一种波浪发电系统的功率控制方法、系统和设备与流程 专利技术说明

发电;变电;配电装置的制造技术1.本发明涉及波浪发电系统功率控制技术领域，尤其涉及一种波浪发电系统的功率控制方法、系统和设备。背景技术：2.海洋波浪能是一种清洁无污染新能源，其分布范围广、能量密度高，具有巨大的发展潜力。采用海洋波浪进行波浪发电是新能源发电的一个重要组成部分，波浪发电有着波浪功率密度大、可预测性好，发展前景好等优点。3.通过分析波浪发电装置最大功率捕获条件，构建波浪发电系统，就直驱式波浪发电系统而言，当直线电机的动子固有的自然频率与波浪频率相同时，两者之间会发生共振现象，此时直驱式波浪发电系统的输出功率最大，即波浪的捕获率最大。但由于实际波浪有很强的时变性，而波浪发电系统是一个惯性高阶系统，其固定的质量和频率较难改变。4.现有的波浪发电系统的功率控制方法虽然能够提高波浪能捕获效率，但在求解复杂优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优，导致波浪发电系统功率控制性能差。技术实现要素：5.本发明提供了一种波浪发电系统的功率控制方法、系统和设备，解决了现有的波浪发电系统的功率控制方法虽然能够提高波浪能捕获效率，但在求解复杂优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优，导致波浪发电系统功率控制性能差的技术问题。6.本发明提供的一种波浪发电系统的功率控制方法，包括：响应接收到的波浪激励力，采用所述波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态；根据所述系统运行状态和所述波浪激励力进行引力搜索，确定所述波浪发电系统对应的目标电机电磁力；根据所述目标电机电磁力和所述波浪发电系统对应的电机损耗，确定所述波浪发电系统对应的参考电流；采用所述参考电流进行空间矢量调制，确定所述波浪发电系统对应的输出功率。7.可选地，所述响应接收到的波浪激励力，采用所述波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态的步骤，包括：响应接收到的波浪激励力，基于所述波浪激励力，确定波浪发电系统对应的输出功率；判断所述输出功率是否等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率；若是，则所述波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态；若否，则所述波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态。8.可选地，所述根据所述系统运行状态和所述波浪激励力进行引力搜索，确定所述波浪发电系统对应的目标电机电磁力的步骤，包括：根据所述波浪发电系统对应的系统运行状态和所述波浪激励力，构建对应的目标函数；基于所述波浪激励力，确定初始电机电磁力，并采用所述初始电机电磁力对应的电机阻尼系数和电机质量系数构建初始粒子种群；采用所述目标函数计算所述初始粒子种群内各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度；根据所述粒子适应度，确定所述初始粒子种群对应的第一粒子集、第二粒子集和目标粒子并实时统计迭代次数；基于所述第一粒子集和所述第二粒子集对应的适应度，确定所述第一粒子集和所述第二粒子集对应的万有引力；若所述迭代次数等于预设迭代阈值，则采用所述目标粒子，构建所述波浪发电系统对应的目标电机电磁力；若所述迭代次数不等于预设迭代阈值，则将所述万有引力进行交叉操作，构建目标粒子种群；将所述目标粒子种群作为所述初始粒子种群，并跳转执行所述采用所述目标函数计算所述初始粒子种群中各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度的步骤，直至所述迭代次数等于预设迭代阈值。9.可选地，所述根据所述波浪发电系统对应的系统运行状态和所述波浪激励力，构建对应的目标函数的步骤，包括：若所述波浪发电系统对应的系统运行状态为所述最大功率点跟踪状态，则基于所述波浪激励力构建第一目标函数；所述第一目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子；若所述波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态，则基于所述波浪激励力构建第二目标函数；所述第二目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为波浪发电装置输出的平均功率即粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子。10.可选地，所述根据所述粒子适应度，确定所述初始粒子种群对应的第一粒子集、第二粒子集和目标粒子并实时统计迭代次数的步骤，包括：将所述初始粒子种群对应的全部粒子适应度分别与预设筛选阈值进行比较；将小于所述预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第一粒子；采用全部所述第一粒子，构建所述初始粒子种群对应的第一粒子集；将大于或等于所述预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第二粒子；采用全部所述第二粒子，构建所述初始粒子种群对应的第二粒子集；将所述粒子适应度内的最大值对应的粒子作为目标粒子并实时统计迭代次数。11.可选地，所述基于所述第一粒子集和所述第二粒子集对应的适应度，确定所述第一粒子集和所述第二粒子集对应的万有引力的步骤，包括：按照第一引力系数公式调整所述第一粒子集对应的第一万有引力系数；所述第一引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，a为常数，t为最大迭代次数；基于所述第一万有引力系数，构建所述第一粒子集对应的第一万有引力公式；所述第一万有引力公式为：；其中，为第一万有引力，为第一万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置；采用所述第一万有引力公式分别对所述第一粒子集内的第一粒子进行计算，得到对应的万有引力；按照第二引力系数公式调整所述第二粒子集对应的第二万有引力系数；所述第二引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，和a为常数，t为最大迭代次数；基于所述第二万有引力系数，构建所述第二粒子集对应的第二万有引力公式；所述第二万有引力公式为：；其中，其中，为第二万有引力，为第二万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置；采用所述第二万有引力公式分别对所述第二粒子集内的第二粒子进行计算，得到对应的万有引力。12.可选地，所述将所述万有引力进行交叉操作，构建目标粒子种群的步骤，包括：采用所述万有引力分别进行横向交叉操作，得到对应的初始子代；所述初始子代为：；其中，和为初始子代，和为万有引力，和为[0，1]内的随机数，、为[-1，1]内的随机数；采用所述初始子代分别进行纵向交叉操作，得到对应的目标子代；所述目标子代为：；其中，为目标子代，为万有引力的第r维，为万有引力的第k维，t为迭代次数，r为[0,1]内的随机数；采用全部所述目标子代，构建目标粒子种群。[0013]可选地，所述根据所述目标电机电磁力和所述波浪发电系统对应的电机损耗，确定所述波浪发电系统对应的参考电流的步骤，包括：计算所述目标电机电磁力和所述波浪发电系统对应的电机损耗的差值，得到实际电机电磁力；计算公式为：；其中，为实际电机电磁力，为目标电机电磁力，为电机损耗，且，为电机初始损耗，为电机角速度；采用所述实际电机电磁力和参考电流公式计算电流，得到所述波浪发电系统对应的参考电流；所述参考电流公式为：其中，为参考电流，为极距，为极对数，为永磁体磁链，为实际电机电磁力。[0014]本发明还提供了一种波浪发电系统的功率控制系统，包括：系统运行状态确定模块，用于响应接收到的波浪激励力，采用所述波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态；目标电机电磁力确定模块，用于根据所述系统运行状态和所述波浪激励力进行引力搜索，确定所述波浪发电系统对应的目标电机电磁力；参考电流确定模块，用于根据所述目标电机电磁力和所述波浪发电系统对应的电机损耗，确定所述波浪发电系统对应的参考电流；输出功率确定模块，用于采用所述参考电流进行空间矢量调制，确定所述波浪发电系统对应的输出功率。[0015]本发明还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行实现如上述任一项波浪发电系统的功率控制方法的步骤。[0016]从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：本发明通过响应接收到的波浪激励力，并采用波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态。基于系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，确定波浪发电系统对应的目标电机电磁力。基于目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗，确定波浪发电系统对应的参考电流。采用参考电流进行空间矢量调制，从而确定波浪发电系统对应的输出功率。解决了现有的波浪发电系统的功率控制方法虽然能够提高波浪能捕获效率，但在求解复杂优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优，导致波浪发电系统功率控制性能差的技术问题。通过基于系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，提高算法对电机电磁力最优控制量的优化求解。结合波浪发电系统对应的电机损耗，通过空间矢量调制的电流控制，使波浪发电系统在输入为不规则波的复杂环境下，提高波浪能捕获效率，实现系统功率优化控制。附图说明[0017]为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。[0018]图1为本发明实施例一提供的一种波浪发电系统的功率控制方法的步骤流程图；图2为本发明实施例二提供的一种波浪发电系统的功率控制方法的步骤流程图；图3为本发明实施例二提供的浪能量转换装置的等效电路模型图；图4为本发明实施例二提供的不规则波浪发电系统控制模型的结构示意图；图5本发明实施例三提供的一种波浪发电系统的功率控制系统的结构框图。具体实施方式[0019]本发明实施例提供了一种波浪发电系统的功率控制方法、系统和设备，用于解决现有的波浪发电系统的功率控制方法虽然能够提高波浪能捕获效率，但在求解复杂优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优，导致波浪发电系统功率控制性能差的技术问题。[0020]为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0021]请参阅图1，图1为本发明实施例一提供的一种波浪发电系统的功率控制方法的步骤流程图。[0022]本发明提供的一种波浪发电系统的功率控制方法，包括：步骤101、响应接收到的波浪激励力，采用波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态。[0023]波浪发电是将波浪能转化为电能的过程。波浪发电装置的浮子与永磁同步发电机的动子相连接，通过波浪带动浮子上下运动，进而使电机动子切割磁感线，产生电能。波浪激励力是指由波浪产生并输入波浪发电装置的激励力。系统运行状态包括最大功率点跟踪状态（mppt控制状态）和非最大功率点跟踪状态（非mppt控制状态）即限功率控制状态。[0024]在本发明实施例中，响应接收到的波浪激励力，并基于波浪激励力，确定波浪发电系统对应的输出功率。判断输出功率是否等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率，若是，则波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态。若否，则波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态。[0025]步骤102、根据系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，确定波浪发电系统对应的目标电机电磁力。[0026]目标电机电磁力是指由经过万有引力搜索、横向交叉操作和纵向交叉操作得到目标电机阻尼系数和目标电机质量系数计算得到的电机电磁力。[0027]在本发明实施例中，基于波浪发电系统对应的系统运行状态和波浪激励力，构建对应的目标函数。基于波浪激励力，确定初始电机电磁力，并采用初始电机电磁力对应的电机阻尼系数和电机质量系数构建初始粒子种群。采用对应的目标函数计算初始粒子种群内各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度，基于粒子适应度，确定初始粒子种群对应的第一粒子集、第二粒子集和目标粒子并实时统计迭代次数。基于第一粒子集和第二粒子集对应的适应度，确定第一粒子集和第二粒子集对应的万有引力。若迭代次数等于预设迭代阈值，则采用目标粒子构建波浪发电系统对应的目标电机电磁力。若迭代次数不等于预设迭代阈值，则将万有引力进行交叉操作，构建目标粒子种群，将目标粒子种群作为所初始粒子种群，并跳转执行采用目标函数计算初始粒子种群中各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度的步骤，直至迭代次数等于预设迭代阈值，将当前时刻的目标粒子构建波浪发电系统对应的目标电机电磁力。[0028]步骤103、根据目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗，确定波浪发电系统对应的参考电流。[0029]电机损耗是指电机在实际运行过程中存在的损耗状况。参考电流是指基于电机损耗和实际电机电磁力计算得到的给定电流。[0030]在本发明实施例中，计算目标电机电磁力波浪发电系统对应的电机损耗的差值，得到实际电机电磁力，计算公式为：；其中，为实际电机电磁力，为目标电机电磁力，为电机损耗，且，为电机初始损耗，为电机角速度。采用实际电机电磁力和参考电流公式计算电流，得到波浪发电系统对应的参考电流，参考电流公式为：其中，为参考电流，为目标电机电磁力，为电机损耗，为极距，为极对数，为永磁体磁链，为实际电机电磁力。[0031]步骤104、采用参考电流进行空间矢量调制，确定波浪发电系统对应的输出功率。[0032]在本发明实施例中，基于参考电流，通过空间矢量调制的电流控制策略，确定波浪发电系统对应的输出功率，控制变换器的通断，从而控制系统稳定运行。[0033]在本发明实施例中，通过响应接收到的波浪激励力，并采用波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态。基于系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，确定波浪发电系统对应的目标电机电磁力。基于目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗，确定波浪发电系统对应的参考电流。采用参考电流进行空间矢量调制，从而确定波浪发电系统对应的输出功率。解决了现有的波浪发电系统的功率控制方法虽然能够提高波浪能捕获效率，但在求解复杂优化问题时，其收敛速度慢、易陷入局部最优，导致波浪发电系统功率控制性能差的技术问题。通过基于系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，提高算法对电机电磁力最优控制量的优化求解。结合波浪发电系统对应的电机损耗，通过空间矢量调制的电流控制，使波浪发电系统在输入为不规则波的复杂环境下，提高波浪能捕获效率，实现系统功率优化控制。[0034]请参阅图2，图2为本发明实施例二提供的一种波浪发电系统的功率控制方法的步骤流程图。[0035]步骤201、响应接收到的波浪激励力，采用波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态。[0036]进一步地，步骤201可以包括以下子步骤s11-s14：s11、响应接收到的波浪激励力，基于波浪激励力，确定波浪发电系统对应的输出功率。[0037]在本发明实施例中，由于波浪发电系统输入波浪激励力的大小会影响波浪发电系统输出功率的大小。因此，在接收到波浪激励力后可以通过波浪激励力确定波浪发电系统对应的输出功率。[0038]s12、判断输出功率是否等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率。[0039]系统负荷所需功率是指波浪发电系统中的系统负荷保持正常工作所需要的功率。[0040]在本发明实施例中，波浪发电系统的系统运行状态由波浪发电系统的输出功率大小与系统负荷所需功率大小共同来决定，通过判断输出功率是否等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率，从而确定波浪发电系统对应的系统运行状态。[0041]s13、若是，则波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态。[0042]在本发明实施例中，当输出功率等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率即波浪发电系统有功功率平衡时即波浪发电系统有功功率平衡时，波浪发电系统常规运行于最大功率点跟踪状态即mppt状态。[0043]s14、若否，则波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态。[0044]在本发明实施例中，当输出功率小于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率，波浪发电系统运行于非最大功率点跟踪状态即非mppt状态。[0045]步骤202、根据波浪发电系统对应的系统运行状态和波浪激励力，构建对应的目标函数。[0046]进一步地，步骤202可以包括以下子步骤s21-s22：s21、若波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态，则基于波浪激励力构建第一目标函数；第一目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子。[0047]波浪发电是将波浪能转化为电能的过程。波浪发电装置的浮子与永磁同步发电机的动子相连接，通过波浪带动浮子上下运动，进而使电机动子切割磁感线，产生电能即产生电机电磁力，而电机电磁力是由电机阻尼系数和电机质量系数决定的，电机电磁力的表达式为：其中，为电机发出有功功率能力的电机阻尼系数，kg/s2；为电机发出容性无功功率能力的电机质量系数，kg/s2。[0048]根据牛顿定律，设运动部件的质量为m，浮子所受到得附加质量为，当波浪带动浮子运动的位移为d，结合电机电磁力的表达式，得到波浪激励力为：其中，为波浪激励力；为附加阻尼；为静水恢复力刚度；为电机发出容性无功功率能力的电机质量系数。[0049]如图3所示，将波浪激励力等效为rlc电路，因波浪发电系统的瞬时功率为：，故发电机产生的有功功率等效为电阻r2消耗的功率，其大小化简为：代入，，，，可得：当、时，波浪发电装置输出的平均功率p达到最大功率值，即当波浪频率变化到与波浪发电装置固有频率一致的时候，可获得波浪发电的最大输出功率。[0050]在本发明实施例中，通过调节电机阻尼系数和电机质量系数，可以能优化波浪发电系统的平均输出功率，而当波浪发电系统运行在mppt状态时，希望输出功率足够的大，因此，基于波浪激励力构建第一目标函数。[0051]s22、若波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态，则基于波浪激励力构建第二目标函数；第二目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为波浪发电装置输出的平均功率即粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子。[0052]在本发明实施例中，在孤岛运行的波浪发电系统中，当波浪发电系统输出功率大于系统所需功率即波浪发电系统为非最大功率点跟踪状态时，需降低系统输电功率，使输出功率尽可能地趋近所需功率值，即运行在限功率控制状态，因此，基于波浪激励力构建第二目标函数。[0053]步骤203、基于波浪激励力，确定初始电机电磁力，并采用初始电机电磁力对应的电机阻尼系数和电机质量系数构建初始粒子种群。[0054]通过波浪发电装置最大功率捕获条件，构建了基于永磁直线同步发电机的孤岛运行波浪发电系统。假定：铁芯不饱和；不计磁滞涡流损耗；不考虑电机端部效应。波浪能转换装置与发电机动子同轴，波浪带动浮子运动，牵引发电机动子同轴运动，设、、分别为电机三相的感应电动势，则波浪发电系统的感应电动势可表示为：其中，为极对数；为极距；为永磁体磁链。当三相定子电阻分别为、、；三相电感分别为、、，则三相电感电机输出电压为：其中，、、为电机三相电流，采用变换矩阵转成同步旋转坐标系下定子的直轴分量、交轴分量；通过坐标变换得到两相旋转坐标的电感系数、，则直线电机电磁力方程为：在本发明实施例中，通过波浪激励力，确定初始电机电磁力，并采用初始电机电磁力对应的电机阻尼系数和电机质量系数构建初始粒子种群。[0055]步骤204、采用目标函数计算初始粒子种群内各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度。[0056]在本发明实施例中，确定波浪发电系统对应的系统运行状态后，基于系统运行状态选择对应的目标函数分别计算初始粒子种群内各粒子对应的适应度，从而得各粒子对应的粒子适应度。[0057]步骤205、根据粒子适应度，确定初始粒子种群对应的第一粒子集、第二粒子集和目标粒子并实时统计迭代次数。[0058]引力搜索算法在局部探索方面较为突出，但是全局搜索能力相对较弱，仅改变最优搜索范围某一维变量，引导粒子朝向全局最优移动速度慢，算法易陷入局部最优。为提高局部开发能力，使不规则波浪发电系统能快速、准确地跟踪电机阻尼系数和电机质量系数的值，寻得最优电机电磁力，进而更好地维持系统的功率优化运行。申请提出改进引力搜索算法，在引力搜索算法的基础上，引入纵横交叉算法的思想，使改进引力搜索算法能速度快、收敛精度高地趋近全局最优值。[0059]在改进引力搜索算法中，粒子i在t时刻的惯性质量为：其中，为第i个粒子在t时刻的适应值；针对不规则波浪发电系统的功率优化问题，所有粒子中最优的适应值和最差的适应值可定义为：可定义为：在t时刻第d维空间上，粒子i和粒子j之间的万有引力定义为：其中，为t时刻的万有引力系数；为预设常数即一个很小的正常数。[0060]进一步地，步骤205可以包括以下子步骤s31-s36：s31、将初始粒子种群对应的全部粒子适应度分别与预设筛选阈值进行比较。[0061]在本发明实施例中，预设筛选阈值是指用于划分粒子适应度好坏的临界值。当万有引力系数增大，则算法的全局搜索能力越强；当减小时，算法的局部搜索能力越好，为此提出万有引力系数的灵活调节。通过将初始粒子种群对应的全部粒子适应度分别与预设筛选阈值进行比较，筛选出适应度较差的粒子和适应度较好的粒子。[0062]s32、将小于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第一粒子。[0063]在本发明实施例中，通过将粒子对应的粒子适应度分别于预设筛选阈值进行比较，将粒子适应度比预设筛选阈值小的粒子适应度对应的粒子作为第一粒子，即第一粒子为适应度较差的粒子。[0064]s33、采用全部第一粒子，构建初始粒子种群对应的第一粒子集。[0065]在本发明实施例中，采用初始粒子种群中所有粒子适应度比预设筛选阈值小的粒子作为第一粒子，并采用全部第一粒子构建初始粒子种群对应的第一粒子集。[0066]s34、将大于或等于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第二粒子。[0067]在本发明实施例中，通过将粒子对应的粒子适应度分别于预设筛选阈值进行比较，将粒子适应度大于或等于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第二粒子，即第二粒子为适应度较优的粒子。[0068]s35、采用全部第二粒子，构建初始粒子种群对应的第二粒子集。[0069]在本发明实施例中，将粒子适应度大于或等于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第二粒子，并采用全部第二粒子构建初始粒子种群对应的第二粒子集。[0070]s36、将粒子适应度内的最大值对应的粒子作为目标粒子并实时统计迭代次数。[0071]在本发明实施例中，筛选出粒子适应度的最大值，将最大值对应的粒子作为目标粒子，并实时统计迭代次数。[0072]步骤206、基于第一粒子集和第二粒子集对应的适应度，确定第一粒子集和第二粒子集对应的万有引力。[0073]进一步地，步骤206可以包括以下子步骤s41-s45：s41、按照第一引力系数公式调整第一粒子集对应的第一万有引力系数；第一引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，a为常数，t为最大迭代次数。[0074]在本发明实施例中，将适应度较差的粒子即粒子适应度小于预设筛选阈值的第一粒子对应的引力系数公式设置为第一引力系数公式，并通过第一引力系数公式分别调整第一粒子集内各第一粒子对应的第一万有引力系数。[0075]s42、基于第一万有引力系数，构建第一粒子集对应的第一万有引力公式；第一万有引力公式为：；其中，为第一万有引力，为第一万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置。[0076]在本发明实施例中，为预设常数，通常设置为值很小的常数。通过减小万有引力系数来降低粒子的运动速度，提高寻全局最优解的效率。因此，基于第一粒子对应的万有引力系数，构建第一粒子对应的第一万有引力公式。[0077]s43、采用第一万有引力公式分别对第一粒子集内的第一粒子进行计算，得到对应的万有引力。[0078]在本发明实施例中，通过将第一粒子集内各第一粒子对应的数据代入第一万有引力公式计算得到各第一粒子对应的万有引力。[0079]s44、按照第二引力系数公式调整第二粒子集对应的第二万有引力系数；第二引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，和a为常数，t为最大迭代次数。[0080]在本发明实施例中，将适应度较好的粒子即粒子适应度大于或等于预设筛选阈值的第二粒子对应的引力系数公式设置为第二引力系数公式，并通过第二引力系数公式分别调整第二粒子集内各第二粒子对应的第二万有引力系数。[0081]s45、基于第二万有引力系数，构建第二粒子集对应的第二万有引力公式；第二万有引力公式为：；其中，其中，为第二万有引力，为第二万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置。[0082]在本发明实施例中，通过减小万有引力系数来降低粒子的运动速度，提高寻全局最优解的效率。因此，基于第二粒子对应的万有引力系数，构建对应的第二万有引力公式。[0083]s46、采用第二万有引力公式分别对第二粒子集内的第二粒子进行计算，得到对应的万有引力。[0084]在本发明实施例中，通过将第二粒子集内各第二粒子对应的数据代入第二万有引力公式计算得到各第二粒子对应的万有引力。[0085]步骤207、若迭代次数等于预设迭代阈值，则采用目标粒子，构建波浪发电系统对应的目标电机电磁力。[0086]在本发明实施例中，判断迭代次数是否等于预设迭代阈值，当迭代次数等于预设迭代阈值时，采用当前时刻的目标粒子对应的电机阻尼系数和电机质量系数，构建波浪发电系统对应的目标电机电磁力。[0087]步骤208、若迭代次数不等于预设迭代阈值，则将万有引力进行交叉操作，构建目标粒子种群。[0088]进一步地，步骤208可以包括以下子步骤s51-s53：s51、采用万有引力分别进行横向交叉操作，得到对应的初始子代；初始子代为：；其中，和为初始子代，和为万有引力，和为[0，1]内的随机数，、为[-1，1]内的随机数。[0089]在本发明实施例中，得到第一粒子集和第二粒子对应的万有引力即引力搜索指定搜索范围后，分别对万有引力进行横向交叉操作即对粒子进行横向交叉操作。通过cso的横向交叉搜索算子将父代和两两随机配对，则其产生的初始子代分别为和。[0090]s52、采用初始子代分别进行纵向交叉操作，得到对应的目标子代；目标子代为：；其中，为目标子代，为万有引力的第r维，为万有引力的第k维，t为迭代次数，r为[0,1]内的随机数。[0091]在本发明实施例中，将通过横向交叉操作得到初始子代分别进行纵向交叉操作，从而得到对应的目标子代。即执行cso的纵向交叉搜索算子，将所有粒子两个不同维度间进行纵向交叉操作。纵向交叉操作对“早熟”粒子跳出局部最优具有极大的促进作用，令，随着迭代次数的增加，粒子的交叉幅度由大变小，保证种群的精度。随着迭代次数的增加，粒子的交叉幅度由大变小，保证种群的精度。采用纵横交叉优化引力搜索算法，将指定搜索范围内的所有变量进行两两随机配对，进行横向交叉，随后进行纵向交叉，其产生的子代为下一轮寻优做好准备。通过引入横向交叉算子增强了引力搜索算法局部探索能力；再应用纵向交叉算子强化了全局搜索能力。改进引力搜索算法优化了算法的全局搜索能力及局部搜索能力，能较好地趋近全局最优解，为系统功率优化控制奠定基础。[0092]s53、采用全部目标子代，构建目标粒子种群。[0093]在本发明实施例中，将初始粒子种群对应的万有引力分别进行纵横交叉操作得到的全部目标子代构建目标粒子种群。[0094]步骤209、将目标粒子种群作为初始粒子种群，并跳转执行采用目标函数计算初始粒子种群中各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度的步骤，直至迭代次数等于预设迭代阈值。[0095]在本发明实施例中，当迭代次数不等于预设迭代阈值时，将全部第一粒子和第二粒子对应的万有引力分别进行纵横交叉操作，构建目标粒子种群，并将目标粒子种群作为初始粒子种群，执行采用目标函数计算初始粒子种群中各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度的步骤，直至迭代次数等于预设迭代阈值。[0096]步骤210、根据目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗，确定波浪发电系统对应的参考电流。[0097]进一步地，步骤210可以包括以下子步骤s61-s62：s61、计算目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗的差值，得到实际电机电磁力；计算公式为：；其中，为实际电机电磁力，为目标电机电磁力，为电机损耗，且，为电机初始损耗，为电机角速度。[0098]在本发明实施例中，如图4所示，通过水动力转换模块，获取到输入波浪发电装置的波浪激励力，并采用改进引力收索算法寻得系统运行在mppt或非mppt控制状态下目标电机电磁力因电机在实际运行中存在损耗状况，为此提出考虑电机损耗的最佳电流给定的控制策略，实现系统功率优化控制。电机损耗的取值对系统mppt控制的效率有一定的影响，与电机角速度有关，角速度越大则损耗值越高，其表示为：其中，为初始损耗，。[0099]s62、采用实际电机电磁力和参考电流公式计算电流，得到波浪发电系统对应的参考电流；参考电流公式为：其中，为参考电流，为目标电机电磁力，为电机损耗，为极距，为极对数，为永磁体磁链，为实际电机电磁力。[0100]在本发明实施例中，波浪发电系统中永磁同步直线发电机的实际用于发电的电机电磁力，结合直线电机电磁力方程，计算出波浪发电系统中实际用于发电的电机电磁力，给定准确的最佳q轴电流即给定电流。[0101]步骤211、采用参考电流进行空间矢量调制，确定波浪发电系统对应的输出功率。[0102]在本发明实施例中，基于参考电流的值，通过空间矢量调制的电流控制策略，控制变换器的通断，从而控制系统稳定运行。省略了传统功率反馈法中的功率环，通过分析电机损耗与转速的关系，考虑电机在实际运行中存在损耗状况，计算出波浪发电系统中实际用于发电的电机电磁力，给定准确的最佳q轴电流，仅需通过电流环进行控制，可提高系统控制精度，有效提高波浪能捕获效率。确定参考电流后，基于pi控制，其控制方程如下：其中，，为电流环比例调节增益和积分调节增益。通过对svpwm整流器的电流内环进行运算获得空间指令电压矢量，然后通过空间电压矢量进行合成，使实际的空间电压矢量逼近指令电压矢量，以达到控制变换器通断的目的，使系统中波浪发电功率与负荷所需功率相等。[0103]在本发明实施例中，通过基于不规则波浪发电系统的运行特点，设计系统寻优的目标函数，引入纵横交叉算法的思想优化引力搜索算法，通过提出万有引力系数的灵活调节，提高算法对电机电磁力最优控制量的优化求解。因电机在实际运行中存在损耗状况，提出考虑电机损耗的最佳电流给定的控制策略，通过空间矢量调制的电流控制，使波浪发电系统在输入为不规则波的复杂环境下，提高波浪能捕获效率，实现最大功率点跟踪(mppt)控制及限功率(非mppt)2种控制模式，实现系统功率优化控制。[0104]请参阅图5，图5为本发明实施例三提供的一种波浪发电系统的功率控制系统的结构框图。[0105]本发明实施例提供一种波浪发电系统的功率控制系统，包括：系统运行状态确定模块501，用于响应接收到的波浪激励力，采用波浪激励力，确定波浪发电系统对应的系统运行状态。[0106]目标电机电磁力确定模块502，用于根据系统运行状态和波浪激励力进行引力搜索，确定波浪发电系统对应的目标电机电磁力。[0107]参考电流确定模块503，用于根据目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗，确定波浪发电系统对应的参考电流。[0108]输出功率确定模块504，用于采用参考电流进行空间矢量调制，确定波浪发电系统对应的输出功率。[0109]可选地，系统运行状态确定模块501包括：输出功率确定模块，用于响应接收到的波浪激励力，基于波浪激励力，确定波浪发电系统对应的输出功率。输出功率判断模块，用于判断输出功率是否等于波浪发电系统对应的系统负荷所需功率。最大功率点跟踪状态确定模块，用于若是，则波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态。非最大功率点跟踪状态确定模块，用于若否，则波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态。[0110]可选地，目标电机电磁力确定模块502包括：目标函数构建模块，用于根据所波浪发电系统对应的系统运行状态和波浪激励力，构建对应的目标函数。初始粒子种群构建模块，用于基于波浪激励力，确定初始电机电磁力，并采用初始电机电磁力对应的电机阻尼系数和电机质量系数构建初始粒子种群。粒子适应度得到模块，用于采用目标函数计算初始粒子种群内各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度。粒子确定和迭代次数统计模块，用于根据粒子适应度，确定初始粒子种群对应的第一粒子集、第二粒子集和目标粒子并实时统计迭代次数。万有引力确定模块，用于基于第一粒子集和第二粒子集对应的适应度，确定第一粒子集和第二粒子集对应的万有引力。目标电机电磁力构建模块，用于若迭代次数等于预设迭代阈值，则采用目标粒子，构建波浪发电系统对应的目标电机电磁力。目标粒子种群构建模块，用于若迭代次数不等于预设迭代阈值，则将万有引力进行交叉操作，构建目标粒子种群。跳转执行模块，用于将目标粒子种群作为初始粒子种群，并跳转执行采用目标函数计算初始粒子种群中各粒子的适应度，得到对应的粒子适应度的步骤，直至迭代次数等于预设迭代阈值。[0111]可选地，目标函数构建模块可以执行以下步骤：若波浪发电系统对应的系统运行状态为最大功率点跟踪状态，则基于波浪激励力构建第一目标函数；第一目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子；若波浪发电系统对应的系统运行状态为非最大功率点跟踪状态，则基于波浪激励力构建第二目标函数；第二目标函数具体为：；其中，为波浪发电系统对应的输出功率，为波浪激励力，v为电机的运动速度，为电机发出有功功率的附加阻尼，为电机发出有功功率的电机阻尼系数，为电机发出容性无功功率的电机质量系数，为静水恢复力刚度，为浮子运行角频率，为运动部件的质量，为浮子所受到的附加质量，p为波浪发电装置输出的平均功率即粒子适应度，、为波浪发电系统对应的惩罚因子。[0112]可选地，粒子确定和迭代次数统计模块可以执行以下步骤：将初始粒子种群对应的全部粒子适应度分别与预设筛选阈值进行比较；将小于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第一粒子；采用全部第一粒子，构建初始粒子种群对应的第一粒子集；将大于或等于预设筛选阈值的粒子适应度对应的粒子作为第二粒子；采用全部第二粒子，构建初始粒子种群对应的第二粒子集；将粒子适应度内的最大值对应的粒子作为目标粒子并实时统计迭代次数。[0113]可选地，万有引力确定模块可以执行以下步骤：按照第一引力系数公式调整所第一粒子集对应的第一万有引力系数；第一引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，a为常数，t为最大迭代次数；基于所述第一万有引力系数，构建所述第一粒子集对应的第一万有引力公式；第一万有引力公式为：；其中，为第一万有引力，为第一万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置；采用第一万有引力公式分别对第一粒子集内的第一粒子进行计算，得到对应的万有引力；按照第二引力系数公式调整第二粒子集对应的第二万有引力系数；第二引力系数公式为：；其中，为t时刻的万有引力系数，和a为常数，t为最大迭代次数；基于所述第二万有引力系数，构建所述第二粒子集对应的第二万有引力公式；第二万有引力公式为：；其中，其中，为第二万有引力，为第二万有引力系数，为粒子i在t时刻的惯性质量，为粒子j在t时刻的惯性质量，为粒子i在t时刻的位置，为粒子j在t时刻的位置，为预设常数，为t时刻粒子j在d维的位置，为t时刻粒子i在d维的位置；采用第二万有引力公式分别对第二粒子集内的第二粒子进行计算，得到对应的万有引力。[0114]可选地，目标粒子种群构建模块可以执行以下步骤：采用万有引力分别进行横向交叉操作，得到对应的初始子代；初始子代为：；其中，和为初始子代，和为万有引力，和为[0，1]内的随机数，、为[-1，1]内的随机数；采用初始子代分别进行纵向交叉操作，得到对应的目标子代；目标子代为：；其中，为目标子代，为万有引力的第r维，为万有引力的第k维，t为迭代次数，r为[0,1]内的随机数；采用全部目标子代，构建目标粒子种群。[0115]可选地，参考电流确定模块503包括：实际电机电磁力计算模块，用于计算目标电机电磁力和波浪发电系统对应的电机损耗的差值，得到实际电机电磁力；计算公式为：；其中，为实际电机电磁力，为目标电机电磁力，为电机损耗，且，为电机初始损耗，为电机角速度。参考电流确定子模块，用于采用实际电机电磁力和参考电流公式计算电流，得到波浪发电系统对应的参考电流；参考电流公式为：其中，为参考电流，为极距，为极对数，为永磁体磁链，为实际电机电磁力。[0116]本发明实施例还提供了一种电子设备，电子设备包括：存储器及处理器，存储器中储存有计算机程序；计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如上述任一实施例的波浪发电系统的功率控制方法。[0117]存储器可以是诸如闪存、eeprom（电可擦除可编程只读存储器）、eprom、硬盘或者rom之类的电子存储器。存储器具有用于执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码的存储空间。例如，用于程序代码的存储空间可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘（cd）、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。这些代码当由计算处理设备运行时，导致该计算处理设备执行上面所描述的波浪发电系统的功率控制方法中的各个步骤。[0118]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。[0119]在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0120]作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0121]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。[0122]集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0123]以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。









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