1.一种基于改进旗鱼算法的虚拟同步发电机线性自抗扰逆变器控制参数整定方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：对虚拟同步发电机型逆变器进行建模，建立传统虚拟同步发电机的电压电路双闭环PI控制模型；

步骤2：分析研究线性自抗扰控制原理，选择二阶线性自抗扰进行分析建模，然后对虚拟同步发电机控制进行改进；

步骤3：将虚拟同步发电机输出电压的THD作为算法目标函数的一个性能指标，并加上另一指标，绝对值乘以时间的积分ITAE，再加入考虑合适阻尼比即二阶系统最佳阻尼比

0.707的控制目标，三者加权建立目标函数，包括：

A+B+C+D＝1

式中：ABCD为不同的权系数，参数T和t，其为ITAE的式中，t表示当前时间，T表示运行时间，A＝B＝0.2，C＝D＝0.3,P(t)、Pn(t)分别为虚拟同步的有功功率输出值和参考值，Q(t)、Qn(t)分别为虚拟同步的无功功率输出值和参考值，ω0为额定角频率，J为虚拟同步中的虚拟惯量，D为虚拟同步中的阻尼系数，U为虚拟同步输出电压，E为电网端电压，X线路电感阻抗，Kw为有功频率下垂系数，使多目标优化变成单目标优化问题，e1(t)为实际输出有功功率和参考有功功率的误差；e2(t)为实际输出无功功率和参考无功功率的误差；uzo1和uzon为逆变器负载端电压的基波与谐波幅值；

步骤4：用改进旗鱼优化算法KSFO进行参数整定，找出线性自抗扰控制的控制参数wo和wc最优适应度值对应的最佳参数代入仿真模型中，同时对原PI控制的电压电流双闭环的kp和ki作为变量进行参数优化；

步骤5：将自抗扰控制和PI控制生成的输出控制信号U，经过PWM调制器对逆变器进行控制，实现虚拟同步发电机策略的逆变器输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进旗鱼算法的虚拟同步发电机线性自抗扰逆变器控制参数整定方法，其特征在于：步骤2中使用的线性自抗扰技术对虚拟同步发电机控制进行改进，使其在具有转动惯量和阻尼的优点上，增加了自抗扰控制对干扰的高抑制性和快速反应的能力，提高虚拟同步控制的动态响应额能力；

在步骤2中线性自抗扰原理改进如下：

典型二阶LADRC进行分析，设二阶系统的关系如下：

式中y为系统输出， 分别表示系统输出的一阶导数和二阶导数；u为控制输入，ω为外部扰动，a1，a2为系统参数，b为控制增益，考虑到ω，a1，a2和b均为未知数，假设一已知数b0，可简化公式(1)为：其中 为系统中内部和外部所有的不确定绕动总和；

设x1＝y, x3＝f为系统扩张状态变量，则公式(2)可表示为：根据式(3)，可建立三阶线性扩张状态观测器LESO：

在控制器增益β1、β2和β3，选取得当时，估计值可对状态变量进行实时跟踪，即z1→x1，z2→x2，z3→x3；

对应进行线性状态误差反馈律LESF设计，取系统的控制律为：则系统输出y，即式(1)可写成：

由于系统可近似认为纯积分串联型对象，则上面描述的二阶线性自抗扰控制器由比例微分控制器来控制，即：u0＝kp(v‑z1)‑kdz2 (7)

式中：kp、kd为控制器增益；

由此完成对二阶自抗扰控制器的设计，关于观测器增益和控制器增益参数的选取上参考极点配置法可得：式中：ωo为观测器带宽；ωc为控制器带宽。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进旗鱼算法的虚拟同步发电机线性自抗扰逆变器控制参数整定方法，其特征在于：在步骤4中改进旗鱼优化算法KSFO的参数整定方法如下：Step1：进行混沌初始化，在给定搜索空间内随机生成初始旗鱼和沙丁鱼种群，再对初始种群进行Sine混沌映射，增添初始样本的普遍代表性，其中旗鱼种群用XSF表示，沙丁鱼种群用XF表示，并分别计算旗鱼和沙丁鱼所有解的适应度值；

Step2：计算旗鱼和沙丁鱼的适应度值，并且记录最优适应度值和位置，选择旗鱼适应度值最好的种群用XeliteSF表示，选择沙丁鱼适应度值最好的种群用XinjuredS表示；

Step3：旗鱼位置更新，因为旗鱼并不只是从上到下或从右到左攻击，它们从四面八方攻击，而且攻击范围不断缩小；因此，旗鱼更新他们的位置在一个球体周围的最佳解决方案，具体公式如下：式中，XoldSF、XnewSF分别对应当前旗鱼的老、新位置；

其中λi系数的定义如下：

λi＝2×rand(0,1)×PD‑PD

其中PD表示猎物群的密度，具体公式如下：

其中NSF和NS分别代表旗鱼和沙丁鱼的数量；

Step4：沙丁鱼位置更新，在狩猎的开始，旗鱼有更多的精力去捕捉猎物，沙丁鱼也不会更累和受伤，沙丁鱼也能保持很高的逃逸速度；渐渐地，旗鱼的攻击能力会随着捕猎时间的推移而减弱，由于攻击的剧烈和频繁，猎物体内储存的能量也会减少，可能会降低探测旗鱼位置方向信息的能力，从而影响鱼群的逃跑策略；最终，沙丁鱼会被旗鱼的喙击中，从鱼群中挣脱出来，很快就会被捕获，模拟沙丁鱼运动的具体公式如下：i i i

XnewS＝r×(XeliteSF‑XoldS+AP)

其中r为一个介于0和1之间的随机数，代表猎物沙丁鱼在捕食者周围的分散率，AP代表旗鱼的攻击力度，其定义如下：AP＝A×(1‑(2×Itr×e))

Step5：攻击力判断，由于沙丁鱼的位置更新和旗鱼的攻击力有关，上式中A，e控制控制攻击力度的变换，使A线性变换到0；当AP>0.5时用上式更新沙丁鱼全部位置；当AP<0.5时，更新沙丁部分位置，部分位置的范围定义如下：α＝NS×AP

β＝di×AP

其中di是第i次迭代的变量个数，α代表要更新的沙丁鱼数量，β代表要更新的维度数量；

Step6：沙丁鱼、旗鱼位置替换，在捕猎的最后阶段，受伤的沙丁鱼从鱼群中挣脱出来，很快就会被捕获；在该算法中，假设沙丁鱼比旗鱼更适合捕食；在这种情况下，旗鱼的位置会与被捕食的沙丁鱼的最新位置相替代，从而增加捕食新猎物的机会，具体公式如下：i i

XSF＝XS,if f(Si)＜f(SFi)

Step7：对最优个体，即精英旗鱼的位置进行柯西变异，同时通过随机轮盘选择旗鱼和沙丁鱼个体进行变异，增加样本的多样性，和跳出局部最优的能力，柯西变异算子公式如下：xnewbest＝xbest+xbest×Cauchy(0,1)Cauchy(0,1)＝tan((rand‑0.5)×π)Step8：计算所有适应度值，并更新记录最优适应度值和位置；

Step9：判断是否满足迭代停止条件，若满足则输出最优解，结束程序；否则重复步骤Step2到Step7；

Step10：根据求得的最优结果，分别求出虚拟同步控制的自抗扰控制器的两个控制参数wo和wc；

Step11：重复上述步骤，不过对模型中的控制变量改为双闭环控制中的Kp和Ki。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进旗鱼算法的虚拟同步发电机线性自抗扰逆变器控制参数整定方法，其特征在于：Step1中初始化种群是根据基于自抗扰控制的虚拟同步逆变器，在并网条件下，实现对有功功率和无功功率进行快速调节，通过线性自抗扰控制对虚拟同步发电机进行了改进，提高了虚拟同步发电机的抗干扰能力和快速响应能力；对二阶线性自抗扰控制器中的观测器带宽wo和控制器带宽wc进行整定，相对应的初始化相关的2个参数，分别为wo和wc；对双闭环pi控制的Kp和Ki的整定，相对应的初始化4个参数，分别为电压外环和电流内环的Kpu、Kiu和Kpi、Kii。

5.根据权利要求3所述的一种基于改进旗鱼算法的虚拟同步发电机线性自抗扰逆变器控制参数整定方法，其特征在于：Step2中计算种群中所有鱼群的适应度值，并选取种群中最佳适应值设为当前位置；在虚拟同步发电机控制的仿真模型中,每次迭代都会存在最优位置的适应度值，即每一次迭代都有唯一确定的最佳参数，均采用最佳阻尼比、THD和ITAE作为参数整定指标，加上不同的权系数，使多目标优化变成单目标优化问题，由此建立的目标函数。