基于粒子群优化算法的PSS参数优化
  • 【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... 展开>>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. 收起<<

  • 【作者】

    吴峰  陈维荣  李奇  鲁晓帆 

  • 【作者单位】

    西南交通大学电气工程学院,四川

  • 【会议名称】

    2008中国电力系统保护与控制学术研讨会

  • 【会议时间】

    2008-10-19

  • 【会议地点】

    烟台

  • 【主办单位】

    中国电器工业协会   电力系统保护与控制杂志社

  • 【语种】

    chi

  • 【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