电力系统稳定器参数优化的研究

TM712; 电力系统稳定器(PSS)的性能受其参数影响很大,如何对其参数进行协调优化是一个值得深入研究的问题.基于单机无穷大系统和4机2区域系统模型,通过采用 SFPSO算法对电力系统稳定器进行参数的协调优化,以抑制低频振荡.随机聚焦粒子群算法SFPSO(Stochastic focusing particle swarm optimization)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改进粒子群算法(PSO).通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,结果表明,利用该方法设计的PSS,在不同的干扰下都具有良好的性能,对系统的稳定性提升有较大帮助....

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Published in电力系统保护与控制 Vol. 38; no. 5; pp. 29 - 44
Main Authors 吴峰, 鲁晓帆, 陈维荣, 郑永康
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031%西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031 2010
浙江金华市电业局,浙江,金华,321001
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ISSN1674-3415
DOI10.3969/j.issn.1674-3415.2010.05.007

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Abstract TM712; 电力系统稳定器(PSS)的性能受其参数影响很大,如何对其参数进行协调优化是一个值得深入研究的问题.基于单机无穷大系统和4机2区域系统模型,通过采用 SFPSO算法对电力系统稳定器进行参数的协调优化,以抑制低频振荡.随机聚焦粒子群算法SFPSO(Stochastic focusing particle swarm optimization)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改进粒子群算法(PSO).通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,结果表明,利用该方法设计的PSS,在不同的干扰下都具有良好的性能,对系统的稳定性提升有较大帮助.
AbstractList TM712; 电力系统稳定器(PSS)的性能受其参数影响很大,如何对其参数进行协调优化是一个值得深入研究的问题.基于单机无穷大系统和4机2区域系统模型,通过采用 SFPSO算法对电力系统稳定器进行参数的协调优化,以抑制低频振荡.随机聚焦粒子群算法SFPSO(Stochastic focusing particle swarm optimization)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改进粒子群算法(PSO).通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,结果表明,利用该方法设计的PSS,在不同的干扰下都具有良好的性能,对系统的稳定性提升有较大帮助.
Author 陈维荣
鲁晓帆
郑永康
吴峰
AuthorAffiliation 浙江金华市电业局,浙江,金华,321001;西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031%西南交通大学电气工程学院,四川,成都,610031
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Issue 5
Keywords 电力系统稳定器
4机2区域系统
单机无穷大系统
参数优化
随机聚焦粒子群算法
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Title 电力系统稳定器参数优化的研究
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