CN114893347A - 一种开关磁阻发电机mppt控制方法及系统 - Google Patents

一种开关磁阻发电机mppt控制方法及系统 Download PDF

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CN114893347A CN202210703287.9A CN202210703287A CN114893347A CN 114893347 A CN114893347 A CN 114893347A CN 202210703287 A CN202210703287 A CN 202210703287A CN 114893347 A CN114893347 A CN 114893347A
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Abstract

本发明公开了一种开关磁阻发电机MPPT控制方法及系统，涉及风力发电技术领域，解决了无法准确快速地实现最大功率点跟踪的问题，其技术方案要点是：包括获取风力机的最佳转速和实际转速，对最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量，将所述位置状态变量带入自适应加权灰狼优化算法，输出脉宽调制占空比，通过脉宽调制占空比结合其他参数，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制；通过对灰狼优化算法进行改进，并将其应用于MPPT控制，以提高MPPT控制的快速性和稳定性。

Description

一种开关磁阻发电机MPPT控制方法及系统
技术领域
本发明涉及于风力发电技术领域，更具体地说，它涉及一种开关磁阻发电机MPPT控制方法及系统。
背景技术
变速恒频方式运行的风力发电系统因其具有效率高、控制方便的特点，逐渐成为风力发电领域研究的焦点。开关磁阻发电机(Switched reluctance generator,SRG)作为一种新型特种发电机，也是以变速恒频方式运行的。SRG采用双凸极结构，内部无永磁体，绕组仅集中在定子上，所以SRG结构简单，可靠性高，没有去磁效应，适用于环境恶劣场合。SRG输出的是恒压直流电，在并网时没有电流冲击，可直接用于直流负载或蓄电池供电，也可调节并网无功功率。
但由于SRG控制系统开关器件容量较大，容易出现转矩波动，且在风力发电过程中，由于风能的不确定性，风力机转速的突变会引起输出电压的脉动，从而影响SRG的发电质量，无法准确快速地实现最大功率点跟踪(Maximum power point tracking，MPPT)。
近年来，智能群优化算法被广泛应用于解决非线性工程问题，具有较好的应用前景。因此，发明人想到将智能群优化算法中的灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization，GWO)进行改造并应用于开关磁阻风力发电系统MPPT控制，通过输出电压脉宽调制最优占空比，准确快速地实现MPPT控制，优化输出电能质量。
发明内容
本发明的目的是提供一种开关磁阻发电机MPPT控制方法及系统，通过改进灰狼优化算法，在获得风力机的最佳转速和实际转速时即可输出脉宽调制占空比，进而准确快速地实现 MPPT控制，对于突变的风速具有良好的适应性，减小输出电压的脉动，优化输出电能质量。
本发明的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法是通过以下技术方案得以实现的：包括获取风力机的最佳转速和实际转速，对最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量，将所述位置状态变量带入自适应加权灰狼优化算法，输出脉宽调制占空比，通过脉宽调制占空比结合其他参数，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制，所述其他参数包括：转子位置和相电流大小。
与现有技术相比，本方案对灰狼优化算法进行创造性的改进得到自适应加全灰狼优化算法，并将其应用于MPPT控制，以提高MPPT控制的快速性和稳定性，在获取风力机的最佳转速和实际转速这两个参数后，进行状态变换，形成位置状态变量，作为自适应加权灰狼优化算法的输入，最后输出脉宽调制占空比，通过脉宽调制占空比结合其他参数，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制。
进一步，对最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量，通过以下公式计算得出：
Figure BDA0003705182810000021
Figure BDA0003705182810000022
其中：nSRG为实际转速，
Figure BDA0003705182810000023
为最佳转速，Xp、Xi和Xd为位置状态变量，k为当前时刻。
进一步，所述自适应加权灰狼优化算法包括：
S1、设置所述位置状态变量的上下限，初始化灰狼种群以及灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)；
S2、根据适应度函数计算每只灰狼的适应度值，将适应度最优的狼的位置保存为Xα，适应度次优的狼的位置保存为Xβ，适应度第三优的狼的位置保存为Xδ；
S3、对灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)进行更新处理，获得灰狼个体更新位置X(k+1)；
S4、更新搜索范围a，收敛系数A和随机系数C；
S5、判断是否到达最大迭代次数，是则将所述适应度最优的狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，否则返回S2。
采用上述技术方案，将位置状态变量组成灰狼个体的三维位置向量，即X＝(Xp,Xi,Xd), 每次迭代适应度值最优的前三个解分别作为α狼、β狼、δ狼，引导其余灰狼个体进行位置更新，进而逼近最优解。
进一步，所述初始化灰狼种群包括:初始化种群数量N、最大迭代次数kmax、搜索范围a、收敛系数A以及随机系数C。
进一步，所述适应度函数为开关磁阻风力发电系统在单位阶跃函数和正弦函数两种输入下，时间乘误差绝对值的积分。
采用上述技术方案，综合考虑系统的快速响应特性和鲁棒性，创造性的得出一个适应度函数，采用单位阶跃函数模拟渐进风，采用正弦函数模拟阵风，取系统在两种输入下，时间乘误差绝对值的积分作为适应度函数，以满足稳态时间、响应时间、超调量等控制要求。
进一步，对灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)进行更新处理，获得灰狼个体更新位置X(k+1)，包括以下步骤：
S31、计算ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向X1、X2和X3。
S31、计算α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值W1、W2和W3；
S32、通过W1、W2和W3计算灰狼个体的更新位置X(k+1)。
进一步，计算α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值W1、W2和W3，通过以下公式获得：
Figure BDA0003705182810000031
其中，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值，X1、X2和X3分别表示ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向，f1、f2和f3分别代表α狼、β狼、δ狼的适应度。
进一步，根据W1、W2和W3计算灰狼个体更新位置，通过以下公式获得：
Figure BDA0003705182810000032
其中，X(k+1)表示灰狼个体更新位置。
采用上述技术方案，影响权值W1、W2和W3能够根据实际风速动态变化，加入后可以避免自适应加权灰狼优化算法陷入局部寻优，加快收敛速度，提升算法寻优性能和自适应能力。
进一步，将所述适应度最优的狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，通过以下公式获得：
Figure BDA0003705182810000033
其中，D、ΔD分别为输出脉宽调制占空比及其增量；K为自适应加权灰狼优化算法的比例系数，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值， Xa1，Xa2和Xa3表示α狼的位置向量Xa的分量。
本发明还提供一种开关磁阻发电机MPPT控制系统，包括获取模块、状态转换模块和自适应加权灰狼优化算法处理模块，所述获取模块，用于获取风力机的最佳转速和实际转速；所述状态转换模块，用于对所述最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量；所述自适应加权灰狼优化算法处理模块，用于对所述位置状态变量进行自适应加权灰狼优化算法处理，输出脉宽调制占空比。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：本发明对传统的灰狼优化算法进行了改进，形成自适应加权灰狼优化算法，并将其应用于MPPT控制，通过在灰狼优化算法中设置影响权值W1、W2和W3提高算法的快速寻优特性和自适应能力，使得系统输出电压波动大大减小，更快达到稳定状态，具有较小超调、脉动小和跟踪精度高等特点。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1为本发明一实施例提供的自适应加权灰狼优化算法控制转速的原理框图；
图2为本发明一实施例提供的自适应加权灰狼优化算法用于MPPT控制的原理框图；
图3为本发明一实施例提供的自适应加权灰狼优化算法流程图；
图4为本发明一实施例提供的四种不同风速模型曲线；
图5为本发明一实施例提供的组合风速曲线；
图6为本发明一实施例提供的开关磁阻发电机本体模型；
图7为本发明一实施例提供的传统PID控制输出电压；
图8为本发明一实施例提供的自适应加权灰狼优化算法控制的输出电压；
图9为本发明一实施例提供的传统PID控制输出转速；
图10为本发明一实施例提供的自适应加权灰狼优化算法控制的输出转速；
图11为本发明一实施例提供的组合风速、转速、电压跟踪效果曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例：
灰狼优化算法是由澳大利亚学者Mirialili等人于2014年提出的一种群智能优化算法，它通过将灰狼种群分级的方式，对猎物实施包围和捕猎，实现高效捕杀猎物。
GWO算法中每一个灰狼都是种群的一个可行解，为了准确描述灰狼的社会等级，将α狼的位置作为最优解，在捕食猎物时，种群里的其它灰狼个体在最优解α狼的带领下有组织地对猎物进行围攻，并且将β狼的位置作为次优解，将δ狼的位置作为第三优解；而ω狼的位置作为剩余的可行解。
灰狼狩猎时需要首先包围猎物，用数学模型表示为：
S＝|C·XP(k)-X(k)|
X(k+1)＝XP(k)-A·S
式中，S为灰狼与猎物之间的距离；Xp为猎物的位置向量；X为灰狼的位置向量；k为当前的种群迭代次数；A为收敛系数，C为随机系数。
收敛系数A和随机系数C的计算过程如下：
A＝2a·r1-a
C＝2·r2
式中，a为收敛因子，在灰狼种群迭代过程中线性地从2减小到0；r1、r2的模取[0,1]中的随机数。
在一个未知的猎物搜索空间中，灰狼并不知道最优解的精确位置。所以为了更加真实地模拟灰狼的捕猎行为，假设α狼、β狼和δ狼都有猎物潜在位置的经验知识，在每次灰狼种群迭代过程中，始终保存迄今为止获得的3个最优解，使得其它狼可以根据历史最优搜索的位置采用以下公式更新它们的位置：
Figure BDA0003705182810000051
Figure BDA0003705182810000052
Figure BDA0003705182810000053
式中，Sα、Sβ和Sδ分别表示α狼、β狼以及δ狼与其它灰狼个体的距离，C1、C2和C3表示随机系数，Xα、Xβ和Xδ分别表示α狼、β狼以及δ狼当前的位置，X表示当前灰狼的位置，X1、X2和X3分别表示ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向，X(k+1)表示ω狼更新的位置。
ω狼位置更新后，将更新收敛因子a、收敛系数A和随机系数C，并重新确定α狼、β狼以及δ狼，不断逼近最优解。
对于风力机MPPT而言，由Betz定理可知，水平轴风力机的输出机械功率为：
Figure BDA0003705182810000054
式中，Pm为输出机械功率，ρ为空气密度(kg/m3)；v为风速(m/s)；S为风轮的扫风面积(m2)；Cp为风能利用系数，它是风轮叶尖速比λ与风轮桨距角β的非线性函数，而叶尖速比λ为风力机转速与风速v之比，即：
Figure BDA0003705182810000061
式中，n为风力机的转速(r/min)；R为风力机的半径(m)。
在不同风速下，假设风力机桨距角不变，通过调节开关磁阻发电机的转速达到最佳转速 nopt，使得风力机保持在最佳叶尖速比λopt，则可实现开关磁阻风力发电系统最大功率点跟踪，这就是开关磁阻发电系统MPPT控制的基本目标。但由于实际使用场景中，风速的突变以及开关磁阻发电机的非线性特性，传统的MPPT控制参数整定较慢、鲁棒性差，难以在风速频繁变化时保证输出电能的质量以及最大功率点跟踪。
因此，提出一种开关磁阻发电机MPPT控制方法及系统，将灰狼优化算法进行创造性的改进，并应用于解决上述问题。
如图1所示，描述了自适应灰狼优化算法控制风力机转速以实现最大功率点跟踪的过程，包括获取风力机的最佳转速n* SRG和实际转速nSRG，对最佳转速n* SRG和实际转速nSRG进行状态变换，得到位置状态变量Xp、Xi和Xd，将位置状态变量带入自适应加权灰狼优化算法，输出脉宽调制占空比D，通过脉宽调制占空比结合其他参数，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制。
具体地，最佳转速n* SRG通过SRG最优转速指令计算获得，包括：获取实时风速、风力机半径和风力机对应的最佳叶尖速比值，带入如下公式计算，
Figure BDA0003705182810000062
式中：n* SRG为最佳转速，v为实时风速，R为风力机半径，λopt为最佳叶尖速比值；实际转速nSRG可通过检测转子转速得出。
对最佳转速n* SRG和实际转速nSRG进行状态变换，得到位置状态变量Xp、Xi和Xd，通过以下公式计算得出：
Figure BDA0003705182810000063
Figure BDA0003705182810000064
其中：nSRG为实际转速，n* SRG为最佳转速，Xp、Xi和Xd为位置状态变量，k为当前时刻。
本实施例实施时，如图2所示，系统转速外环采用自适应加权灰狼优化算法进行控制，电流/电压内环采用电流斩波(Current Chopping Control,CCC)和脉宽调制(Pulsewidth modulation,PWM)分时控制。在发电机起动阶段，为防止起动电流过大损坏发电机，采用CCC 控制。当开关磁阻发电机达到额定转速之后，切换为PWM控制方式，采用基于自适应加权灰狼优化算法实现开关磁阻风力发电系统MPPT控制，保证发电质量顺滑，风速变化时发电机转矩脉动较小。
具体地，对转子转速进行检测，获取实际转速nSRG，对风速进行检测，获取实时风速v，先通过实时风速v计算最佳转速n* SRG，接着对最佳转速n* SRG和实际转速nSRG的差值进行状态变换，将最佳转速n* SRG和实际转速nSRG之间的差值变换为灰狼优化算法所需的位置状态变量Xp、 Xi和Xd，并将其作为自适应加权灰狼优化算法的输入，经自适应加权灰狼优化算法的一系列处理后，输出脉宽调制占空比D，通过脉宽调制占空D比结合其他参数，如：转子位置和相电流大小等，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制。
自适应加权灰狼优化算法的具体流程，如图3所示，
S1、设置位置状态变量Xp、Xi和Xd的上下限，初始化灰狼种群以及灰狼个体位置 X(Xp,Xi,Xd)；初始化灰狼种群包括:初始化种群数量N、最大迭代次数kmax、搜索范围a、收敛系数A以及随机系数C；根据设置的位置状态变量Xp、Xi和Xd的上下限，初始化灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)。
S2、根据适应度函数计算每只灰狼的适应度值，将适应度最优的狼，即α狼，的位置保存为Xα，适应度次优的狼，即β狼，的位置保存为Xβ，适应度第三优的狼，即δ狼，的位置保存为Xδ；为确保取得较好的控制效果，考虑到稳态时间、响应时间、超调量等因素，采用单位阶跃函数模拟渐进风，采用正弦函数模拟阵风，综合考虑系统的快速响应特性和鲁棒性，将适应度函数设置为开关磁阻风力发电系统在单位阶跃函数和正弦函数两种输入下，时间乘误差绝对值的积分，
Figure BDA0003705182810000071
式中，J为适应度函数，t为时间，e(t)为误差。
S3、对灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)进行更新处理，获得灰狼个体更新位置X(k+1)；具体地，包括以下步骤：
S31、计算ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向X1、X2和X3；具体地，
S＝|C·XP(k)-X(k)|
X(k+1)＝XP(k)-A·S
式中，S为灰狼与猎物之间的距离；Xp为猎物的位置向量；X为灰狼的位置向量；k为当前的种群迭代次数；A为收敛系数，C为随机系数。
其中，收敛系数A和随机系数C的计算过程如下：
A＝2a·r1-a
C＝2·r2
式中，a为收敛因子，在灰狼种群迭代过程中线性地从2减小到0；r1、r2的模取[0,1]中的随机数。
将上述过程中获得的：灰狼的位置向量X、α狼的位置Xα、β狼的位置Xβ以及δ狼的位置Xδ，带入下述的公式计算得到ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向X1、X2和X3。
Figure BDA0003705182810000081
Figure BDA0003705182810000082
式中，Sα、Sβ和Sδ分别表示α狼、β狼以及δ狼与其它灰狼个体的距离，C1、C2和C3表示随机系数，Xα、Xβ和Xδ分别表示α狼、β狼以及δ狼的位置，X表示灰狼的位置向量，X1、X2和 X3分别表示ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向。
S31、计算α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值W1、W2和W3；具体地，通过以下公式计算：
Figure BDA0003705182810000083
其中，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值，X1、X2和X3分别表示ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向，f1、f2和f3分别代表α狼、β狼、δ狼的适应度。
S32、通过W1、W2和W3计算灰狼个体的更新位置X(k+1)，具体通过以下公式得出：
Figure BDA0003705182810000091
影响权值W1、W2和W3能够根据实际风速动态变化，加入后可以避免自适应加权灰狼优化算法陷入局部寻优，加快收敛速度，提升算法寻优性能和自适应能力。
S4、更新搜索范围a，收敛系数A和随机系数C；
S5、判断是否到达最大迭代次数kmax，是则将α狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，否则返回S2，具体地，将α狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，通过以下公式得出。
Figure BDA0003705182810000092
其中，D、ΔD分别为输出脉宽调制占空比及其增量；K为自适应加权灰狼优化算法的比例系数，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值， Xa1，Xa2和Xa3表示α狼的位置向量Xa的分量。
本实施例实施时，开关磁阻发电机起动时，在1-2.5倍额定电流范围内设置开关磁阻发电机以CCC方式运行的电流阈值及所对应的开通角、关断角。当开关磁阻发电机达到额定转速之后，切换为基于自适应加权灰狼优化算法的开关磁阻风力发电系统MPPT控制，设置开关磁阻发电机以PWM方式运行所对应的开通角、关断角固定值，而由开关磁阻发电机的实际转速nSRG与最优转速
Figure BDA0003705182810000093
的偏差结合自适应加权灰狼优化算法来控制开关管的PWM触发脉冲信号改变脉宽调制占空比D，实现MPPT控制。
为了验证本方案的实际效果，构建风速模型，采用国内外使用较多的风力四分量时域模型，即基本风、阵风、渐进风和随机风进行分析。风速恒定时称为基础风vb。为表示风速的不确定性和随机扰动特性，叠加随机风vr；为表示风速的突变特性，叠加阵风vs；为表示风速的渐变特性，叠加渐变风vg。因此将四种不同类型的风叠加起来形成组合风，作为风力机风速的输入值，其组合风速模型为
v＝vb+vr+vs+vg
如图4所示，从上到下依次为基础风、随机风、阵风和渐变风，基础风速为8m/s，叠加可得组合风速为图5所示。
构建开关磁阻发电机本体模型，采用查找表建立开关磁阻发电机非线性模型，利用Ansys Electromagnetics有限元电磁仿真软件，建立发电机本体模型，如图6所示，在Ansys Electromagnetics有限元电磁仿真软件中，通过RMxprt模块建立发电机本体模型中，通过对铁芯叠长、绕组匝数、定转子极弧系数、轭高等进行参数化分析得到优化后的开关磁阻发电机结构参数见表1。
表1开关磁阻发电机相关参数
Figure BDA0003705182810000101
随后构建开关磁阻风力发电系统非线性模型，将上述的数据导入到Simulink-2D查表模块，并以此作为发电机非线性参数建立四相8/6极开关磁阻风力发电系统模型。通过仿真验证基于灰狼自适应加权优化算法的MPPT控制方法对开关磁阻发电机输出电压的效果。
起动阶段，电流阈值设置为10A，相绕组开通角设置为0°，关断角设置为30°；达到预定转速后，切换为发电运行，进入MPPT控制，开通角设置为-24°、关断角设置为6°，而脉宽调制占空比D则由开关磁阻发电机的实际转速nSRG与最佳转速
Figure BDA0003705182810000102
的偏差经自适应加权灰狼优化算法得到。
图7和图9给出了稳定风速8m/s时，传统PID控制下输出电压波形和转速跟踪波形。从图中可以看出在风速从0m/s突变为8m/s时，传统PID控制的存在较大的脉动，且进入稳态时间较长，输出电压和跟踪转速波动较大。
图8和图10给出了从0m/s突变为8m/s时，采用自适应加权灰狼优化算法控制下输出的电压波形和转速跟踪波形。如表2所示，与传统PID控制对比，采用基于自适应加权灰狼优化MPPT控制明显使输出电压波动大大减小，更快达到稳定状态，体现了自适应加权灰狼优化算法的快速寻优特性和自适应能力，具有较小超调、脉动小和跟踪精度高等特点。
表2输出电压参数对比
Figure BDA0003705182810000103
最后在组合风速下，开关磁阻发电机的转速跟踪情况和输出电压稳定情况进行了仿真验证，如图11所示。仿真结果表明，在开关磁阻风力发电系统中采用基于自适应加权灰狼优化算法的MPPT控制方法，可在风速随机变化的情况下稳定运行，输出稳定电压，能够以较快的速度和精度实现MPPT，具有良好的鲁棒性。
本实施例第二方面提供一种开关磁阻发电机MPPT控制系统，包括获取模块、状态转换模块和自适应加权灰狼优化算法处理模块，所述获取模块，用于获取风力机的最佳转速和实际转速；所述状态转换模块，用于对所述最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量；所述自适应加权灰狼优化算法处理模块，用于对所述位置状态变量进行自适应加权灰狼优化算法处理，输出脉宽调制占空比。
本实施例第三方面提供一种电子设备，包括处理器和机器可读存储介质，机器可读存储介质中存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令由所述处理器加载并执行以实现上述实施例1中的开关磁阻发电机MPPT控制方法。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：包括
获取风力机的最佳转速和实际转速；
对最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量；
将所述位置状态变量带入自适应加权灰狼优化算法，输出脉宽调制占空比；
通过脉宽调制占空比结合其他参数，控制功率变换器中相应开关器件的开通与关断，实现MPPT控制，所述其他参数包括：转子位置和相电流大小。
2.根据权利要求1所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：对最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量，通过以下公式计算得出：
Figure FDA0003705182800000011
Figure FDA0003705182800000012
其中：nSRG为实际转速，n* SRG为最佳转速，Xp、Xi和Xd为位置状态变量，k为当前时刻。
3.根据权利要求1所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：所述将所述位置状态变量带入自适应加权灰狼优化算法，包括：
S1、设置所述位置状态变量的上下限，初始化灰狼种群以及灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)；
S2、根据适应度函数计算每只灰狼的适应度值，将适应度最优的狼的位置保存为Xα，适应度次优的狼的位置保存为Xβ，适应度第三优的狼的位置保存为Xδ；
S3、对灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)进行更新处理，获得灰狼个体更新位置X(k+1)；
S4、更新搜索范围a，收敛系数A和随机系数C；
S5、判断是否到达最大迭代次数，是则将所述适应度最优的狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，否则返回S2。
4.根据权利要求3所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：所述初始化灰狼种群包括:初始化种群数量N、最大迭代次数kmax、搜索范围a、收敛系数A以及随机系数C。
5.根据权利要求4所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：所述适应度函数为开关磁阻风力发电系统在单位阶跃函数和正弦函数两种输入下，时间乘误差绝对值的积分。
6.根据权利要求5所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：对灰狼个体位置X(Xp,Xi,Xd)进行更新处理，获得灰狼个体更新位置X(k+1)，包括以下步骤：
S31、计算ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向X1、X2和X3；
S31、计算α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值W1、W2和W3；
S32、通过W1、W2和W3计算灰狼个体的更新位置X(k+1)。
7.根据权利要求6所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：计算α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值W1、W2和W3，通过以下公式获得：
Figure FDA0003705182800000021
其中，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值，X1、X2和X3分别表示ω狼朝着α狼、β狼和δ狼前的步长和方向，f1、f2和f3分别代表α狼、β狼、δ狼的适应度。
8.根据权利要求7所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：根据W1、W2和W3计算灰狼个体更新位置，通过以下公式获得：
Figure FDA0003705182800000022
其中，X(k+1)表示灰狼个体更新位置。
9.根据权利要求8所述的一种开关磁阻发电机MPPT控制方法，其特征是：将所述适应度最优的狼的位置Xa转化为脉宽调制占空比输出，通过以下公式获得：
Figure FDA0003705182800000023
其中，D、ΔD分别为输出脉宽调制占空比及其增量；K为自适应加权灰狼优化算法的比例系数，W1、W2和W3分别代表α狼、β狼、δ狼对灰狼个体位置更新的影响权值，Xa1，Xa2和Xa3表示α狼的位置向量Xa的分量。
10.一种开关磁阻发电机MPPT控制系统，其特征在于，包括获取模块、状态转换模块和自适应加权灰狼优化算法处理模块，所述获取模块，用于获取风力机的最佳转速和实际转速；所述状态转换模块，用于对所述最佳转速与实际转速的差值进行状态变换，得到位置状态变量；所述自适应加权灰狼优化算法处理模块，用于对所述位置状态变量进行自适应加权灰狼优化算法处理，输出脉宽调制占空比。
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