CN115118139A - 一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统 - Google Patents

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CN115118139A CN202210627905.6A CN202210627905A CN115118139A CN 115118139 A CN115118139 A CN 115118139A CN 202210627905 A CN202210627905 A CN 202210627905A CN 115118139 A CN115118139 A CN 115118139A
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Abstract

本发明涉及一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统，首先获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；对种群中的所述个体进行初始化；根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；对所述种群进行迭代计算选出最优的适应度和对应的开关角个体。本发明在进化多任务框架下求解SHE‑PWM问题的非线性方程组并提出了新型的具有改进约束条件的双目标优化模型，提高了优化精度。

Description

一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统
技术领域
本发明涉及电气系统的控制技术领域，特别是涉及一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统。
背景技术
为了实现对二氧化碳排放量的进一步控制，可再生能源发电将发挥越来越重要的作用。可再生能源发电的电能传输中，中、高压变换器被用于提高清洁电能传输质量以及传输效率。其中性能表现较好的就是MMC多电平变换器，它具有输出电压波形质量高、共模电压小、开关频率低等特点。然而，MMC多电平变换器低次谐波的存在会增加开关损耗、降低效率以及缩短系统寿命。因此，需要通过(2N+1)选择性谐波消除脉宽调制模型(SHEPWM)来降低开关频率以提高电能的传输质量及效率。
(2N+1)选择性谐波消除脉宽调制模型(SHEPWM)输出波形如图1所示，对前1/4周期对称的多电平SHEPWM输出电压波形利用傅里叶级数展开时其余弦分量为0且只含有奇数次谐波，又因为三相对称MMC拓扑的线电压输出波形不含有三及三的倍数，因此利用傅里叶级数及一系列复杂的数学处理方法将全周期的MMC拓扑输出的线电压输出波形vo展开为：
Figure BDA0003678409590000011
Figure BDA0003678409590000012
Figure BDA0003678409590000013
其中Vdc表示图2中的MMC半桥型子模块的直流侧电源电压，h表示第s个非三及三的倍数次的基数次谐波，即s＝1，h＝1；s＝2,h＝5；s＝3,h＝7，N表示模型设定的SHEPWM电平产生数，l为开关角的数量，θi是第i个开关角的弧度值，上述模型求解仍然十分困难，注意到cos(hθk)函数具有奇对称特性，因此利用优化角向量α简化上述模型，其中优化角αk与θk的关系变换为：
Figure BDA0003678409590000021
对于三相MMC，不需要控制三次谐波。因此控制基波幅值大小以及选择性消除低次谐波的问题可以转化为如下数学公式中寻找最优解的问题:
Figure BDA0003678409590000022
Figure BDA0003678409590000023
Figure BDA0003678409590000024
Figure BDA0003678409590000025
Figure BDA0003678409590000026
其中V1 *示基波设定的期望幅值幅度，设置为脉宽调制指数M的一半，Vk表示k次谐波的实际幅值，Li表示每个开关角的电平，同时设定相应的约束条件如下：优化角α应该大于0小于π；每个开关角的电平Li应该在[0,N]之间，其具体定义如所示；对于开关角θ中的任意两个元素，它们的值不应相同。
近些年来，人们采取多种优化算法以求更好、更快地解决SHE-PWM问题，这些方法可分为三类：代数方法(AMS)、数值方法(NMS)、元启发式算法(EAS)。AMS和NMS计算方法复杂且对初始位置敏感故不太受欢迎。目前，大多数的SHE-PWM模型求解都基于自然启发算法进行求解，而为了在广泛的调制指数(M)范围内获得足够的开关样本，需要用各种M值反复调用元启发式算法。这样反复调用元启发式算法是不明智的，其原因如下：如果子SHE-PWM模型求解时M值接近，则问题彼此相似，子问题之间可以相互借鉴经验减少问题求解的难度；同时，大量重复的调用EA算法也会大大增加计算负担。因此如何利用有效的计算性能、问题的相似性求解经验以快速求解不同调制比下的SHE-PWM模型一直是该领域的研究热点。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，包括：
获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝argmin{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；
当迭代次数小于预设迭代阈值时，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
优选地，所述因子代价的公式为：
Figure BDA0003678409590000041
其中，λ为预设的惩罚因子，
Figure BDA0003678409590000042
和fi j分别为个体pi在所述求解任务Tj上的约束违反总数和目标函数值。
优选地，所述因子等级ri j为个体按照因子代价升序排序之后种群列表里个体pi的索引。
优选地，所述标量适应度的公式为：
Figure BDA0003678409590000043
优选地，所述技能因素τi为个体在所有任务中表现出最高能力的任务的索引，所述技能因素τi的公式为τi＝argminj∈{1,···,k}{ri j}。
一种用于模块化多电平变换器的多任务处理系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝argmin{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
第二获取模块，用于基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
初始化模块，用于对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
评估模块，用于根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
迭代模块，用于对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；若否，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明提供了一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统，首先获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；若否，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。本发明根据新型的具有改进约束条件的双目标优化模型在进化多任务框架下求解SHE-PWM问题的非线性方程组，提高了优化精度。
附图说明
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他的附图。
图1为前1/4周期对称的多电平SHEPWM输出电压波形；
图2为现有技术中的三相MMC转换器示意图
图3为本发明提供的实施例中的处理方法流程图；
图4为本发明提供的实施例中的处理流程图。
图5为本发明提供的实施例中的(2N+1)SHE-PWM控制模块示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法及系统，在进化多任务框架下求解SHE-PWM问题的非线性方程组并提出了新型的具有改进约束条件的双目标优化模型，提高了优化精度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图3为本发明提供的实施例中的处理方法流程图，如图3所示，本发明提供了一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，包括：
步骤100：获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝argmin{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
步骤200：基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
步骤300：对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
步骤400：根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
步骤500：对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；
当迭代次数小于预设迭代阈值时，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
本实施例针对上述背景中SHE-PWM模型的求解，提出了一种崭新的将SHEPWM模型在进化任务框架方法下进行相应求解的模型，其详细的流程如下所示：
流程1：根据背景技术中SHEPWM问题的描述，可以将在不同调制比M下进行的SUBSHEPWM模型求解作为不同的子优化任务进行同时求解，这里假设有H个不同脉宽调制指数M的子SHEPWM最优化任务需要求解；Ti代表第i个子SHEPWM问题；因此SHEPWM求解模型在进化任务框架下方法可以定义为：
{X1,X2,···,XH}＝argmin{F1(X),F2(X),···,FH(X)} (10)
其中Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi是不同调制指数下子SHEPWM模型求解任务Ti的目标函数即背景技术中的(5)式。(整个模型是从(5)-(9)都是，(5)是目标函数值，(6)(7)是幅值与开关角度的关系(8)(9)则是约束条件)。
流程2：多电平变换器(2N+1)SHEPWM模型的认知增强型多任务进化求解方法创造了一个多个SUB-SHEPWM模型求解任务组成的环境，进化出一个单一的个体群体(内含多个个体)来同时解决多个任务，其中每一个任务作为一个独特的文化因素来影响整个群体的进化。以下为下述步骤中求解方法中的重要概念的解释：
定义1(Factorial Cost):个体pi在任务Tj上的因子代价
Figure BDA0003678409590000071
这里λ是一个惩罚因子，并且
Figure BDA0003678409590000072
和fi j定义为个体pi在任务Tj上约束违反总数和目标函数值(目标函数值是(5)式，把开关角带入(5)式就可以求解出目标函数值，约束违反总数是看求解出的优化角(即个体)是否违反了上面提到的三个约束条件的数目，惩罚因子是人为设定的一个非常大的值)。
定义2(Factorial Rank):个体pi在任务Tj上的因子等级ri j定义为按照因子代价升序排序之后种群列表里pi的索引。
定义3(ScalarFitness)：个体pi的标量适应度
Figure BDA0003678409590000081
定义为
Figure BDA0003678409590000082
定义4(Skill Factor)：个体pi的技能因素τi定义为个人在所有任务中表现出最高能力的任务的索引，即
Figure BDA0003678409590000083
优选地，所述因子代价的公式为：
Figure BDA0003678409590000084
其中，λ为预设的惩罚因子，
Figure BDA0003678409590000085
和fi j分别为个体pi在所述求解任务Tj上的约束违反总数和目标函数值。
优选地，所述因子等级ri j为个体按照因子代价升序排序之后种群列表里个体pi的索引。
优选地，所述标量适应度的公式为：
Figure BDA0003678409590000086
优选地，所述技能因素τi为个体在所有任务中表现出最高能力的任务的索引，所述技能因素τi的公式为
Figure BDA0003678409590000087
流程3：本发明中同时执行H个SUB-SHEPWM问题的求解，所有的SUB-SHEPWM模型求解任务的维数均和搜索空间的维数保持一致，即优化角的个数l。整体求解方法的流程图如图4所示，因此首先在种群初始化步骤(流程2中的参数和H*L个优化角)中，每个个体都被赋予了一个由l维随机变量组成的向量(其中每个变量都位于固定范围内(0,π))。
流程4：设定根据多任务环境中的每个优化任务对每个L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，计算初始化种群的因素等级以及技能因素为其接下来种群的变异交叉以及选择性评价做好准备。
评估因子代价根据定义来评估，然后才可以进一步可以得出种群的因素等级和技能因素。其中技能因素在个体的变异交叉和选择性评价过程有重要作用。
MFEA的一个关键特征是，两个随机选择的亲本候选人必须满足一定的条件才能进行交叉。遵循的原则是个体更喜欢与那些相同的文化背景的交配。(MFEA里技能因素代表个体的文化背景。因此，如果他们拥有相同的技能因素，两个随机选择的父母候选人可以自由地进行交叉。相反，如果他们的技能因素不同，个体就会以一个人为规定的随机交配概率或其他突变方式进行交叉变异。如果对每个个体的每个任务都进行评估，显然计算量会很大。易知，一个个体很难在所有任务上都表现的出色，因此，理想情况下，可以只针对最有可能出色执行的任务对个人进行评估。根据求解出的父代的技能因素，子代只在其父代技能因素对应的任务上评估，从而达到减少计算量的目的。
流程5：根据先验知识设计SHEPWM模型在认知增强型多任务进化求解方法中的迭代次数generation(预设迭代阈值)，当迭代次数小于generation时，进行个体变异交叉得到后代个体、然后对后代个体重复计算因子代价、将父代个体与子代个体种群进行合并，然后根据新的种群更新标量适应度、技能因素及因素等级，最后进行环境选择(选择性评价)同时记录每代最好的适应度值，重复上述步骤直到迭代次数达到设定的generation。
环境选择就是选择性评价的过程，根据上述求解出的子代的技能因素，对每个个体其对应的M值的子SHEPWM模型进行相应的求解(即某个特定M值的(5)式进行评估)，然后不断重复这样的评估过程并把记录的每代最好的适应值放入一个矩阵中方便我们最后寻找，直到达到迭代次数达到我们的设定值，从中选出个体计算出的目标函数最小的即可。
在流程5之后，一个个体很难在所有任务上都表现得很出色，因此根据上述最终迭代出的个体以及记录的技能因素，只针对最有可能出色执行的任务对个人进行评估，通过这种方法大大减少评估的次数，同时选出针对不同SUB-SHEPWM问题求解得到的最优的开关角解，这些优化角对应的开关角的解就是符合设定基波幅值的精度为10％，低次谐波幅值为基波幅值的2％以内的幅值调制目标的相应最优的开关角的解。即完成了在进化任务框架下SHEPWM模型问题的求解。
本实施例还提供了一种用于模块化多电平变换器的多任务处理系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝argmin{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
第二获取模块，用于基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
初始化模块，用于对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
评估模块，用于根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
迭代模块，用于对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；若否，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
本实施例结合Matlab2020a与笔记本电脑对Co-EMT算法进行数值和仿真实验，为了比较多电平变换器(2N+1)特定谐波消除幅值调制的认知增强型多任务进化优化方法(Co-EMT)相对于DE、ACO、TLBO、BA、PSO、GA以及GPS方法的优劣性，利用Intel Core i7-10750H CPU@2.6GHz,16G RAM,以及Matlab 2020a进行仿真实验。通过求解一组M值从0.01到1.0的100个子SHE-PWM问题，对所有上述算法的性能进行了一组评估。所有算法在每个子SHE-PWM问题上均独立重复30次实验，且所有竞争算法的最大函数求值次数设置为100000，由于Co-EMT算法一次性求解所有问题，因此最大函数求值次数设置为5000000相当于每个子SHE-PWM问题最大函数求值次数为50000，仅为竞争算法次数的一半，其他相关参数均通过不断的试验进行相应的设置。
利用Matlab对各个子SHE-PWM问题进行求解的结果之间算法性能的对比，从结果上表明，Co-EMT算法比传统的算法所获得的最佳适应值更小，其次依次是GPS、BA、PSO、GA、TLBO、DE和ACO算法，且Co-EMT的最小适应值大约小于GPS约两个数量级。Co-EMT算法在各个电平级别均明显优于其他算法，而且Co-EMT在100％运行的情况下，获得的适应值小于100，这意味着Co-EMT总能找到可行解。Co-EMT总能维持THD值在1％以下。Co-EMT方法获得的基波质量明显优于其他方法所得到的基波质量。
表1给出了所有方法在Matlab2020a上仿真的针对每个SHE-PWM问题上的平均计算时间，可以看出Co-EMT比其他方法具有更高的计算效率。为了进一步验证上述数值结果，采用Simulink对结果进行验证，相关的MMC参数通过不断试验调试得出最佳的参数进行相应的设置。无论ARM子模块的数量和调制指数如何，THD和基波内容都得到了很好的控制。
表1
Levels Co-EMT DE ACO TLBO BA PSO GA GPS
7 3.60 10.14 14.84 7.71 7.30 6.74 14.90 13.77
9 3.79 10.13 14.82 7.67 7.24 6.73 14.86 13.24
11 3.83 10.13 14.79 7.62 7.24 6.71 14.84 13.45
本实施例中，SHE-PWM控制模块组成如图5所示，实验平台由控制板直流电源和MMC高压直流电源供电。该试验方案中，使用PC机用于下载Co-EMT算法的程序到控制板上，同时利用DL 850E示波器编码器用于记录线路电压信号波形。实验方案中控制板采用德州仪器公司的TMS320F28335DSP将所有的开关角存储在一个查询表中，同时采用C语言实现闭环环流控制、电容电压平衡和过流/电压保护。采用Altera公司CoreEP3C16 FPGA利用Verilog语言编程进行脉宽调制、门控信号控制、过压过流保护等功能，还可以用信号处理板来采集和滤波电容电压、桥臂电流。无论调制指数M如何变化，THD的值均得到了有效抑制，这与仿真结果相符合，同时基波分量的幅值也得到了有效控制，实验效果表现良好，因此利用Co-EMT进化算法提升了不同调制指数下MMC多电平变换器开关角的求解速度与效率，可以利用有限的计算资源达到更好的计算效果。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明首次尝试在进化多任务框架下求解SHE-PWM问题的非线性方程组并提出了新型的具有改进约束条件的双目标优化模型。
(2)传统的进化多任务方法只能解决2到3个任务的问题，而本发明中的Co-EMT方法成功处理了100个任务的多任务问题。
(3)本发明提供的Co-EMT方法在目标函数适应度、THD值、基本幅值质量和计算效率等方面均优于其他著名的元启发式算法。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，其特征在于，包括：
获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝arg min{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；
当迭代次数小于预设迭代阈值时，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
2.根据权利要求1所述的用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，其特征在于，所述因子代价的公式为：
Figure FDA0003678409580000011
其中，λ为预设的惩罚因子，
Figure FDA0003678409580000012
和fi j分别为个体pi在所述求解任务Tj上的约束违反总数和目标函数值。
3.根据权利要求1所述的用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，其特征在于，所述因子等级ri j为个体按照因子代价升序排序之后种群列表里个体pi的索引。
4.根据权利要求3所述的用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，其特征在于，所述标量适应度的公式为：
Figure FDA0003678409580000021
5.根据权利要求3所述的用于模块化多电平变换器的多任务处理方法，其特征在于，所述技能因素τi为个体在所有任务中表现出最高能力的任务的索引，所述技能因素τi的公式为τi＝arg minj∈{1,···,k}{ri j}。
6.一种用于模块化多电平变换器的多任务处理系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取不同调制比下的SHEPWM求解模型在进化任务框架下的求解公式；所述求解公式为{X1,X2,···,XH}＝arg min{F1(X),F2(X),···,FH(X)}；其中，H为调制比的个数，Xi是第i个子SHEPWM问题最优开关角解，Fi为不同调制比下的子SHEPWM模型的求解任务的目标函数；
第二获取模块，用于基于遗传算法，获取个体在所述求解任务上的因子代价、因子等级、标量适应度和技能因素；
初始化模块，用于对种群中的所述个体进行初始化；所述个体包括由l维随机变量组成的向量；l为优化角的个数；
评估模块，用于根据多任务环境中的每个优化任务对每L个开关角组成的个体进行评估同时评估每个个体的因子代价，并根据所述因子代价计算种群的所述因子等级和所述技能因素；
迭代模块，用于对所述种群进行迭代计算，判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值，若是，则选出最优的适应度和对应的开关角个体；若否，对所述个体变异交叉，得到后代个体、并对所述后代个体重复计算所述因子代价、将父代的个体与子代的个体的种群进行合并，并根据新的种群更新所述标量适应度、所述技能因素和所述因子等级，并对所述新的种群进行环境选择，记录每代最优的适应度值，并将当前的所述迭代次数的值增加1，返回所述判断当前的迭代次数是否达到预设迭代阈值。
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