传统L滤波存在滤波效果较差等缺点，设计LCL滤波器进一步降低高频开关频率的谐波损耗。当整流器的控制参数数量和优化目标函数增多时，传统粒子群优化算法（PSO）调节滤波器和控制器参数会出现迭代收敛不稳定等缺点，提出一种多目标多群体多位置多速度粒子群算法（MMMMPSO），可以有效优化三相VIENNA整流器设计参数，提高系统的动态和稳态特性。最后仿真和实验验证了该整流器的高效性及MMMMPSO的正确性。
【VIENNA整流器】是一种先进的功率因数校正（PFC）技术，相比于传统的三相PFC拓扑，它具有更少的开关元件、更低的开关应力、无死时间和更高的效率。在非车载充电机前级等应用中，VIENNA整流器占据了重要的地位。为了改善传统L滤波器的滤波效果，研究中引入了LCL滤波器，这种滤波器能有效地降低高频开关频率产生的谐波损耗，提高输入电流的质量。
在LCL滤波器设计中，由于其参数设计的复杂性，研究人员提出了一种名为多目标多群体多位置多速度粒子群优化算法（MMMMPSO）。这是一种优化工具，用于解决当整流器控制参数和优化目标函数增多时，传统粒子群优化算法（PSO）可能出现的迭代收敛不稳定问题。MMMMPSO算法通过多目标优化策略、多个辅助种群的协同工作以及多位置多速度更新，提高了算法的全局搜索能力和收敛稳定性，从而能够更好地优化三相VIENNA整流器的设计参数。
在控制策略上，采用了PI数字控制器，降低了模型的复杂度。通过坐标变换，简化了控制器设计，并减少了各相之间的耦合影响。PI控制器分别在电压环和电流环中使用，其中d轴控制包括直流电压控制，而q轴则没有，采用给定的指令电流，形成了三相整流系统的控制结构。
文章还介绍了MMMMPSO的工作原理，包括主种群和辅助种群的更新方式，以及多位置和多速度更新策略。主种群采用标准粒子群更新，辅助种群则通过压缩因子和混沌更新法来提高优化效率。优化的目标函数包括LCL滤波器的参数优化和PI控制器的参数优化，这些目标函数的优化旨在提高系统的动态和稳态性能。
通过仿真和实验验证，该研究证明了所提出的MMMMPSO算法能够有效优化VIENNA整流器，提高其效率，同时也验证了算法的正确性。这表明，借助人工智能和优化算法，可以实现更高效、更稳定的电力电子设备设计，对于未来电力系统中PFC技术的发展具有重要意义。
