柔性控制器MMC子模塊最優(yōu)冗余數(shù)量雙重協(xié)同優(yōu)化方法

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?jī)?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(guó)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(guó)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(shì).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?jī)?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(duì)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(duì)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.

1 三相MMC拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和特點(diǎn)

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?jī)?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)。

2 冗余子模塊MMC的可靠性和經(jīng)濟(jì)性數(shù)學(xué)模型

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.

2.1 MMC系統(tǒng)可靠性

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(duì)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)

2.2 冗余子模塊期望替代率

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)

2.3 冗余數(shù)量經(jīng)濟(jì)函數(shù)

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)

3 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

3.1 多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)

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.

3.2 約束條件

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。可以發(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)

3.3 雙重協(xié)同優(yōu)化方法

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(yíng)效率，從而將更多的精力集中到市場(chǎng)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(duì)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(duì)可靠性的要求較高，則應(yīng)取更大值，和取值相對(duì)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(duì)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(duì)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。

4 仿真驗(yàn)證

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(duì)都市生態(tài)造成嚴(yán)重的破壞。對(duì)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(yíng)銷經(jīng)紀(jì)人，搞活大通縣馬鈴薯市場(chǎng)流通，市場(chǎng)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)模化生產(chǎn)。鼓勵(lì)加工企業(yè)與薯農(nóng)、營(yíng)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)?；?、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展之路。利用靠近西寧的優(yōu)勢(shì)，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(shì)，我們要為學(xué)生提供足夠的信息資源，讓學(xué)生們對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)系統(tǒng)可靠性的要求越高，則取值越大，和取值相對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(shì).協(xié)同優(yōu)化結(jié)果表明，對(duì)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.

5 結(jié)語

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(duì)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(duì)系統(tǒng)可靠性要求更高的場(chǎng)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.