引用本文:郭成,李群湛,王德林.基于Prony和改进PSO算法的多机PSS参数优化[J].电力自动化设备,2009,(3):
.Parameter optimization of multi-machine PSS using Prony and improved PSO algorithms[J].Electric Power Automation Equipment,2009,(3):
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基于Prony和改进PSO算法的多机PSS参数优化
郭成,李群湛,王德林
作者单位
摘要:
针对多机电力系统稳定器(PSS)的参数优化问题,提出了采用Prony算法辨识互联电力系统低频振荡的机电模式,利用基于T-S模型模糊自适应的改进微粒群优化(T-SPSO)算法协调PSS参数的控制策略.先采用基于Prony分析的留数法确定PSS的最优安装位置,然后通过对采样数据的Prony分析辨识系统振荡模式的特征值,最后利用所提T-SPSO算法协调优化多机PSS参数.T-SPSO算法根据当前种群最优适应值和惯性权重,自适应更新惯性权重取值,解决了PSO算法的早熟问题.针对IEEE 4机系统的仿真分析表明,基于T-SPSO算法优化后的多机PSS控制器,在2种典型运行方式下都具有更好的控制性能.
关键词:  电力系统稳定器  参数优化  Prony分析  微粒群优化算法
DOI:
分类号:TM711
基金项目:
Parameter optimization of multi-machine PSS using Prony and improved PSO algorithms
GUO Cheng  LI Qunzhan  WANG Delin
Abstract:
For the parameter optimization of multi-machine PSS(Power System Stabilizer),the control strategy is proposed,which uses Prony algorithm to identify the electromechanical mode of low frequency oscillation and improved T-SPSO algorithm,a fuzzy adaptive particle swarm optimization algorithm based on T-S model,to coordinate the parameters of PSS. The residue method based Prony analysis is used to choose the best position of PSS installation and to obtain the eigenvalues by analyzing the sampling data. T-SPSO a...
Key words:  T-SPSO

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