0083] 以所述初始的参数值为基数，随机生成一个数组，构成一个种群，具体的可以采用 如下方式：
[0084] 以所述初始的参数值为试验点，在预设试验范围内通过均匀设计方法生成多个新 的参数值。所述多个新的参数值构成种群。所述参数值为kp、ki和kd这3个参数，因此， 优选地，所述kp、ki和kd这3个参数的总数量一致。
[0085] S33 :参数更新模块通过遗传算法找到所述种群中的最优参数值；
[0086] 所述种群中的每一个个体均由一个kp参数、一个ki参数和一个kd参数组成，计 算每个个体的适应度值，其中计算适应度值的适应度函数为上述公式（7)的倒数。
[0087] 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传和变异等操作以及 达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程，实现问题求解。它的基本步骤如下：
[0088] 1、初始化群体；
[0089] 2、计算群体上每个个体的适应度值；
[0090] 3、按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体；
[0091] 4、按概率进行交叉选择；
[0092] 5、按概率进行突变操作；
[0093] 6、若没有满足某种停止条件，则转第2步，否则进入下一步；
[0094] 7、输出群体中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。
[0095] 其中，个体的适应度函数之越大，则个体性能越好，生存可能性越大；反之，若个体 的适应度函数值越小，则个体的性能越差，越有可能被淘汰。选择是从旧群体中以一定概率 选择优良个体组成新的种群，以繁殖得到下一代个体。个体被选中的概率跟适应度值有关， 个体适应度值越高，被选中的概率就越大。可采用基于适应度比例的选择策略，个体i被选 中的概率为
公式中F1为个体i的适应度值，N为种群数目。
[0096] 因此，本发明实施例中，经过步骤S32生成种群后，再按照公式（7)的倒数来计算 种群中的每一个个体的适应度，其中，每个个体都有一个kp参数、一个ki参数和一个kd参 数组成，再进行遗传操作，即进行选择、交叉和变异操作，产生新的种群，再对种群中的每个 个体进行适应度计算，检验是否满足终止条件，若满足，则将满足终止条件的适应度值对应 的参数值判定为最优的参数值，其中，终止条件为根据应用需求而设定的kp、ki、kd参数。
[0097] S34 :参数更新模块将控制器的参数值替换为最优参数值。
[0098] 将满足终止条件的适应度值对应的参数值输出给所述PID控制器，使所述PID控 制器初始的参数值替换为满足终止条件的适应度值对应的参数值。
[0099] 因此，与现有技术的人工手动调整相比，本发明实施例在设定一个初始的参数值 的情况下，根据所述PID控制器设定的适应度函数使所述初始的参数值趋向于最优参数 值，将所述最优参数值应用到所述PID控制器内，增加所述PID控制器的性能，因此，本发明 实施例有效降低现有的PID控制算法的参数选择的人力成本以及有效提高现有的PID控制 算法的性能。
[0100] 如图4所示，本发明实施例还提供了一种参数更新模块，应用于包括所述参数更 新模块的光伏并网逆变系统，所述系统还包括逆变器和控制器，所述控制器内预设有初始 的参数值，所述控制器用于根据所述初始的参数值控制所述逆变器，以使所述逆变器输出 的电流值满足预设指标，所述参数更新模块包括：
[0101] 获取单元401，用于获得所述初始的参数值；
[0102] 种群生产单元402,用于根据预设第一算法以所述初始的参数值为基础生成多个 新的参数值；
[0103] 查找单元403,用于根据遗传算法对所有所述新的参数值处理，以获得符合所述预 设标准的新的参数值，其中，所述遗传算法的适应度函数包括所述逆变器的三相交流相电 压的数学模型；
[0104] 更新单元404,用于将符合预设标准的所述新的参数值发送至所述控制器，以使所 述控制器将所述初始的参数值替换为所接收的所述新的参数值。
[0105] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、 装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0106] 如图5所示，本发明实施例提供的一种控制装置，应用于包括所述控制装置的光 伏并网逆变系统，所述系统还包括逆变器501，所述控制装置包括信号调理器502、模数转 换模块503、信号处理芯片504,所述信号调理器用于接收所述逆变器输出的电流，对所接 收的电流放大和滤波处理，在所采集的信号进入模数转换模块之前，需要进行信号的滤波、 模拟放大等预处理。所述信号调理器与所述模数转换模块之间设有前置通道，所述前置通 道主要包括电压电流变换器。其主要功能是完成信号的隔离和变换。它利用精密电压电流 互感器将低压电网信号与后面的采样电路完全隔离，并将信号转换为模数转换模块能够接 受的模拟量。
[0107] 所述信号处理芯片用于根据所述模数转换模块输出信号通过PID算法控制所述 逆变器内的开关管的导通，使所述逆变器的输出满足预设指标，其中，所述PID算法的参数 更新方式采用预设优化算法，所述信号处理芯片内存储有所述PID算法的初始的参数值。
[0108] 所述预设优化算法包括：
[0109] 获得所述初始的参数值；根据预设第一算法以所述初始的参数值为基础生成多个 新的参数值；根据遗传算法对所有所述新的参数值处理，以获得符合所述预设标准的新的 参数值，其中，所述遗传算法的适应度函数包括所述逆变器的三相交流相电压的数学模型； 将所述初始的参数值替换为所接收的所述新的参数值。
[0110]由于常规的单片机难以胜任如此繁重的计算任务，因此本发明实施例的信号处理 芯片采用运算能力更强的DSP是较好的选择。一般来说，单片机和DSP相比，单片机控制能 力更强，运行速度慢；而DSP运算能力强，控制功能较弱。本发明实施中，信号处理芯片选择 TI公司的双核处理器0MAP5912硬件平台。0MAP5912是一个高度集成的硬件、软件平台，它 具有独特的双核结构，一个实现控制功能的带TI增强型ARM926EJ内核的RISC处理器和一 个实现数据处理功能的高性能、低功耗的TMS320C55xDSP核。其配备了功能齐全的外围设 备接口，极大地满足了用户对功能的需求。
[0111] 因此，本发明实施例中，所述信号处理芯片通过PID控制算法根据所述逆变器的 输出电流控制所述逆变器的开关管的导通与截止，从而使所述逆变器的输出信号满足预设 条件。
[0112] 因此，本发明在现有技术的PID抗饱和控制的基础上，提出了基于遗传算法在线 优化PID参数的抗饱和控制策略，并将其应用在光伏并网逆变器控制装置中，所述控制装 置的功能主要是通过DSP芯片来实现，例如遗传算法对PID控制算法的参数的优化方法以 及PID控制算法都集成在所述DSP芯片中，将待测信号经信号调理电路，送至AD数据采集 模块，中间经DSP处理控制开关管的导通来获得较好的输出。本发明的方法及装置不仅解 决了积分饱和现象，同时保证了 PID控制性能的优良性，有效降低现有的PID控制算法的参 数选择的人力成本以及有效提高现有的PID控制算法的性能。
[0113] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、 装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0114] 另外，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计 算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框 可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或 多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框 中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上 可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注 意的是，框图和/