引用本文:吴峰, 陈维荣,李奇,鲁晓帆.基于粒子群优化算法的PSS参数优化[J].电力系统保护与控制,2009,37(10):53-58.
.[J].Power System Protection and Control,2009,37(10):53-58
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基于粒子群优化算法的PSS参数优化
吴峰, 陈维荣,李奇,鲁晓帆1
西南交通大学电气工程学院,四川 成都 610031
摘要:
粒子群算法(PSO-ω)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。基于单机无穷大系统模型,通过采用PSO-ω算法对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,以抑制低频振荡。该方法是以最优控制原理为基础,综合考虑PSS与励磁系统的性能,将PSS 参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题,控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力(ITAE准则)。用Matlab软件进行仿真,结果表明,利用该方法设计的PSS,它的稳定性有了较大的提高。
关键词:  电力系统稳定器  粒子群算法  单机系统  参数优化  ITAE准则
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2009.10.011
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