摘要：隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，傳統(tǒng)PID控制在數(shù)量龐大、非線性、強(qiáng)耦合、多參數(shù)等問(wèn)題面前難以達(dá)到滿意的目標(biāo)控制。通過(guò)PID控制器結(jié)合灰狼優(yōu)化算法的方式，提出一種基于灰狼優(yōu)化PID控制的充電樁誤差計(jì)量系統(tǒng)，設(shè)計(jì)系統(tǒng)框圖，通過(guò)模擬自然界中灰狼群體社會(huì)等級(jí)制度和社會(huì)行為進(jìn)行分級(jí)，尋求PID控制算法參數(shù)的最優(yōu)解，進(jìn)一步提高充電樁計(jì)量誤差精度。

關(guān)鍵詞：充電樁；誤差計(jì)量；灰狼算法；PID控制

Design of a Charging Pile Error Measurement System Based on Gray Wolf Optimization PID Control

LIU Yizhuan

（ Zhangzhou Metrology Institute， Zhangzhou 363000， Fujian， China ）

Abstract： With the development of modern society， the traditional PID control is difficult to achieve the satisfactory objective control in the face of the problems of large number， non-linearity， strong coupling and multi-parameters. By using PID controller and gray wolf optimization algorithm， a charging pile error measurement system based on gray wolf optimization PID control is proposed， and the system block diagram is designed， by simulating the social hierarchy and social behavior of Gray Wolf Group in nature， the optimal solution of PID control algorithm parameters is sought to further improve the accuracy of charging pile measurement error.

Key Words： Charging pile; Error measurement; Gray wolf algorithm; PID control

0引言

隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和環(huán)境保護(hù)意識(shí)的提升，新能源汽車逐漸成為汽車市場(chǎng)的重要力量[1]。作為支撐新能源汽車發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，充電樁的建設(shè)和完善直接關(guān)系到電動(dòng)汽車的普及率和用戶的充電體驗(yàn)。近年來(lái)，中國(guó)、美國(guó)以及歐洲等國(guó)家和地區(qū)紛紛出臺(tái)政策推動(dòng)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，充電樁建設(shè)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。但充電樁的計(jì)量準(zhǔn)確性問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)，它不僅影響著電動(dòng)汽車用戶的經(jīng)濟(jì)利益，也關(guān)系到能源管理效率和公平性[2]。

目前，充電樁計(jì)量通常采用脈沖法和累積電能法進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)計(jì)量，選擇恒壓或者恒流充電模式，選取任意計(jì)量點(diǎn)位進(jìn)行測(cè)試兩次，取平均誤差。在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行和復(fù)雜的環(huán)境下可能會(huì)出現(xiàn)一定程度的誤差累積。此外，隨著充電需求的增加，充電樁的使用頻率顯著提高，這對(duì)計(jì)量系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性提出了更高要求。現(xiàn)有充電樁在計(jì)量過(guò)程中可能受到電流波動(dòng)、電壓不穩(wěn)定、設(shè)備老化等因素的影響，導(dǎo)致計(jì)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)偏差。

為提高充電樁計(jì)量的準(zhǔn)確性，需要對(duì)現(xiàn)有的計(jì)量系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。一方面，需要采用更為先進(jìn)的測(cè)量技術(shù)和控制策略[3]。另一方面，需要建立動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)計(jì)量機(jī)制，確保充電樁在各種工作條件下均能提供準(zhǔn)確的計(jì)量數(shù)據(jù)。此外，隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，充電樁的計(jì)量系統(tǒng)也需要與智能電網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)在線計(jì)量。通過(guò)設(shè)計(jì)云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)虛擬化的智能監(jiān)測(cè)。PID控制可以根據(jù)實(shí)際的電流電壓輸入量，通過(guò)比例、積分、微分計(jì)算后控制標(biāo)準(zhǔn)器的電參數(shù)變化，從而實(shí)現(xiàn)誤差精準(zhǔn)控制目的[4]。灰狼算法（GWO）作為一種新型啟發(fā)式算法，源于對(duì)灰狼群體追蹤、圍捕、攻擊獵物捕食行為的模擬[5]。GWO算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且具有較強(qiáng)的尋優(yōu)性能，廣泛運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域。因此，為彌補(bǔ)傳統(tǒng)PID控制的局限性，文中提出了一種基于灰狼優(yōu)化PID控制的充電樁誤差計(jì)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)，對(duì)充電樁計(jì)量進(jìn)行評(píng)估，以提高充電樁計(jì)量的精度與穩(wěn)定性[6]。

1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)及模型構(gòu)建

該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)充電樁計(jì)量過(guò)程的高精度監(jiān)控，及時(shí)校正誤差，確保計(jì)量的準(zhǔn)確性和可靠性。系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括硬件架構(gòu)和軟件算法兩個(gè)部分，其中硬件部分負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和執(zhí)行控制命令，軟件部分則負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和智能控制。

硬件架構(gòu)由數(shù)據(jù)采集模塊、通信模塊、執(zhí)行機(jī)構(gòu)組成。其中，數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)收集充電樁在充電過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)，包括電壓、電流、溫度等。通信模塊可將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)娇刂浦行模瑫r(shí)接收控制中心的指令。執(zhí)行機(jī)構(gòu)根據(jù)控制中心的指令，執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。軟件算法包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、灰狼優(yōu)化算法、PID控制算法、誤差補(bǔ)償校正算法[7]。

1.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

文中設(shè)計(jì)的充電樁誤差計(jì)量系統(tǒng)主要由上述硬件與軟件組成，如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

1.2工作原理

充電樁作業(yè)時(shí)，采集系統(tǒng)動(dòng)態(tài)充電樁運(yùn)行時(shí)的相關(guān)參數(shù)。將控制器用作該系統(tǒng)中的二次控制器來(lái)執(zhí)行負(fù)載頻率控制，在不可預(yù)見(jiàn)的負(fù)載條件下，系統(tǒng)的相關(guān)電參數(shù)可能會(huì)偏離正常值。通過(guò)模擬灰狼群體社會(huì)的制度等方式不斷迭代尋找最優(yōu)解的方式獲取增益參數(shù)優(yōu)化PID控制器，達(dá)到控制和穩(wěn)定振蕩的目的。

1.3計(jì)量系統(tǒng)模型

計(jì)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖如圖2所示。本系統(tǒng)描述了充電樁在電能計(jì)量過(guò)程中的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制。以閉環(huán)控制方式運(yùn)作，確保在各種工作條件下均能提供精確的計(jì)量結(jié)果。通過(guò)實(shí)時(shí)獲取的電流與電壓數(shù)據(jù)，計(jì)算出充電樁的輸出功率和電能。建立誤差模型，通過(guò)PID控制算法動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)載的開(kāi)度，以補(bǔ)償誤差。

圖2 計(jì)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.3.1系統(tǒng)動(dòng)態(tài)描述

充電樁的充放電過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)行為，涉及到電流、電壓和功率等參數(shù)。隨時(shí)間的變化，通過(guò)以下微分方程來(lái)表示充電樁的動(dòng)態(tài)模型。

式中：

（）——時(shí)間t的功率；

（）——時(shí)間t的電壓；

（）——時(shí)間t的電流；

1、2、3系統(tǒng)參數(shù)。

1.3.2傳遞函數(shù)

系統(tǒng)傳遞函數(shù)可以描述為：

式中：

our（）——控制器輸出函數(shù)；

（）——誤差信號(hào)函數(shù)；

P、i、d為比例、積分、微分增益項(xiàng)傳遞函數(shù)。

1.3.3控制函數(shù)的實(shí)現(xiàn)

控制函數(shù)的實(shí)現(xiàn)涉及到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集、誤差計(jì)算、PID控制的執(zhí)行以及灰狼算法的優(yōu)化過(guò)程，在每個(gè)控制周期內(nèi)，系統(tǒng)執(zhí)行以下步驟：1）采集充電樁當(dāng)前的電壓電流數(shù)據(jù)；2）計(jì)算固定時(shí)間或者固定電量條件下VYkHRErkcZi5uLW9q1bxWA==實(shí)際電量值與標(biāo)準(zhǔn)電量值之間的誤差；3）應(yīng)用PID控制和優(yōu)化算法優(yōu)化后，動(dòng)態(tài)調(diào)整充電樁的輸出，減少誤差，重復(fù)以上步驟，達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定。

2灰狼算法

灰狼算法是一種模擬自然界中灰狼群體社會(huì)等級(jí)和狩獵行為的優(yōu)化算法[8]。在灰狼群體中，存在著明顯的等級(jí)制度，可以設(shè)定為由α（阿爾法）狼領(lǐng)導(dǎo)，其次為β（貝塔）狼和γ（伽馬）狼，其余的為普通狼群成員δ。在狩獵過(guò)程中，狼群通過(guò)包圍、逼近和攻擊獵物的策略來(lái)捕食。灰狼算法就是將這一自然行為抽象為數(shù)學(xué)模型，用于解決優(yōu)化問(wèn)題。算法開(kāi)始時(shí)隨機(jī)初始化一群狼代表解的集合，通過(guò)迭代過(guò)程模擬狼群的捕食行為，直到捕捉獵物，即尋找到問(wèn)題的最優(yōu)解。

步長(zhǎng)和距離的計(jì)算：

（1）

（2）

（3）

（4）

式中：代表灰狼在經(jīng)過(guò)第次選代后計(jì)算出的獵物當(dāng)前所在位置向量；代表灰狼個(gè)體經(jīng)過(guò)次迭代后所處的位置向量，即算法的局部最優(yōu)解位置；代表灰狼個(gè)體最終位置，即算法最終解，A和C為包圍獵物過(guò)程中所產(chǎn)生的隨機(jī)系數(shù)。a為距離控制參數(shù)，一般a的值在［0，2］之間且隨著算法的迭代次數(shù)增加而遞減，1，2為［0，1］之間的隨機(jī)數(shù)[9]。

在狼群逼近獵物的過(guò)程中，為更好地描述獵物的最優(yōu)位置，利用式（1）來(lái)更科學(xué)地模擬狼α、β和γ的潛在位置以保存前三個(gè)最佳方案，并讓其他狼根據(jù)新的策略來(lái)替代現(xiàn)有的位置，計(jì)算表達(dá)式如下：

（5）

（6）

（7）

式中：、和分別表示狼α、β和γ與其他灰狼個(gè)體之間的距離；、和分別代表第次選代后狼α、β和γ當(dāng)前位置；代表當(dāng)前灰狼個(gè)體位置。

那么，可通過(guò)（2）式計(jì)算出狼α、β和γ的位置進(jìn)而得到灰狼個(gè)體最終位置：

（8）

（9）

（10）

（11）

式中：、、分別表示狼α、β和γ的步長(zhǎng)和方向。

3灰狼優(yōu)化PID控制

PID控制是先將輸入量經(jīng)過(guò)比例積分微分運(yùn)算后，再輸出控制量作用于執(zhí)行機(jī)構(gòu)，原理簡(jiǎn)單且實(shí)用，廣泛應(yīng)用于各類工程之中。將灰狼算法與PID控制器進(jìn)行結(jié)合，具有自適應(yīng)調(diào)整的能力，使得系統(tǒng)控制能夠陷入局部最優(yōu)的困境，并且提高系統(tǒng)控制的性能，減少超調(diào)量，加快響應(yīng)速度。優(yōu)化后的PID控制系統(tǒng)對(duì)于模型不確定性和外部擾動(dòng)具有更好的魯棒性[10]?；依莾?yōu)化PID控制（GWO-PID）算法流程圖如圖3所示。

圖3 灰狼優(yōu)化PID控制（GWO-PID）算法流程圖

適應(yīng)度函數(shù)通常是為了最小化系統(tǒng)誤差，在考慮系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性的情況下，盡可能輸出滿意的數(shù)值。在設(shè)定完成系統(tǒng)狼群大小、最大迭代次數(shù)、PID系統(tǒng)控制增益閥值后，將單位階躍信號(hào)作為系統(tǒng)輸入，最終得到系統(tǒng)的響應(yīng)曲線。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M充電樁充電過(guò)程中的誤差數(shù)據(jù)，再將設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)搭載至充電樁樣機(jī)上進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證仿真結(jié)果。

4結(jié)論

新能源充電樁目前建設(shè)體量大且在近年被列入國(guó)家強(qiáng)制檢定計(jì)量器具，其計(jì)量準(zhǔn)確性是群眾關(guān)心、社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)方向。傳統(tǒng)PID控制雖然有著控制便捷的優(yōu)點(diǎn)，但是在精密測(cè)量測(cè)試以及復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，存在局限性。文中提出一種基于灰狼優(yōu)化PID控制的充電樁計(jì)量誤差優(yōu)化方法，旨在提高充電樁計(jì)量的準(zhǔn)確性。通過(guò)灰狼算法優(yōu)化后的充電樁計(jì)量可以有效調(diào)節(jié)電參數(shù)的波動(dòng)，減少因系統(tǒng)響應(yīng)慢、系統(tǒng)穩(wěn)定性差而導(dǎo)致的誤差累積，進(jìn)而通過(guò)調(diào)節(jié)負(fù)載，調(diào)整電壓電流值，減少誤差。

參考文獻(xiàn)

[1]張洪寶，彭潞，許鵬飛，等.電動(dòng)汽車充電樁計(jì)量檢定

的研究[J].計(jì)量與測(cè)試技術(shù)，2019，46（03）：29-31.

[2]劉建，徐晴，孫應(yīng)軍，等.用于電動(dòng)汽車直流充電

樁的能效計(jì)量方案研究[J]. 電測(cè)與儀表，2017，54（23）：

47-53.

[3]朱江淼，張森.電動(dòng)汽車充電站實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)電能計(jì)量系

統(tǒng)的研制[J].國(guó)外電子測(cè)量技術(shù)，2015，34（12）：53-56.

[4]馬志強(qiáng).電動(dòng)汽車直流充電計(jì)量研究及計(jì)量模塊設(shè)計(jì)[D].

重慶大學(xué)，2017.

[5]張曉鳳，王秀英.灰狼優(yōu)化算法研究綜述[J].計(jì)算機(jī)

科學(xué)，2019，46（03）：30-38.

[6]馮嚴(yán)冰.基于灰狼優(yōu)化算法的PID控制器設(shè)計(jì)[J].

傳感器世界，2022，28（08）：17-21.

[7]王新東，徐艷蕾，張奇，等.基于灰狼優(yōu)化PID控制

的變量噴藥系統(tǒng)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2020，42（05）：

114-119.

[8]李師.基于改進(jìn)灰狼算法的溫室溫濕度預(yù)測(cè)與控制[D].

河北農(nóng)業(yè)大學(xué)，2021.

[9]陳平，周娟，吳名功.基于改進(jìn)GWO-GM（1，1）模型的

直流充電樁在線計(jì)量誤差預(yù)測(cè)方法研究[J].現(xiàn)代電

子技術(shù)，2024，47（05）：112-117.

[10]胡澤洲，于仲安，張軍令.改進(jìn)的灰狼算法在電動(dòng)

汽車充電調(diào)度中的應(yīng)用[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2022，

22（30）：13355-13362.