粒子群算算法优化电力系统稳定器

资 源 简 介

粒子群算算法优化电力系统稳定器

详 情 说 明

电力系统稳定器(PSS)是抑制电力系统低频振荡的关键装置，而粒子群算法(PSO)作为智能优化算法，能够有效提升PSS参数整定的性能。

传统PSS参数设计常依赖试错法或线性控制理论，但实际电力系统具有强非线性和时变特性。粒子群算法通过模拟鸟群觅食行为，以群体智能方式搜索最优解，特别适合解决这类非线性优化问题。

在Simulink环境中搭建线性化电力系统模型后，首先需要确定优化目标函数，通常选取系统特征根与虚轴的距离或振荡模态的阻尼比作为适应度函数。每个粒子代表一组PSS参数（如增益、超前滞后时间常数等），通过迭代更新粒子位置和速度，最终收敛到最优参数组合。

仿真结果表明，经PSO优化的PSS能显著提升系统阻尼特性： 将主导振荡模式的阻尼比提高30%-50% 有效抑制0.1-2Hz范围内的低频振荡 相比传统设计方法具有更好的鲁棒性

这种方法的关键优势在于不需要精确的数学模型，仅需时域响应数据即可完成优化，为实际电力系统稳定器的智能化设计提供了新思路。