.使用粒子群优化算法的两区域互联电力系统自动发电控制

资 源 简 介

.使用粒子群优化算法的两区域互联电力系统自动发电控制

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化方法，其灵感来源于鸟群或鱼群的觅食行为。在两区域互联电力系统的自动发电控制（AGC）中，PSO算法被用来动态优化系统频率和联络线功率偏差。

传统的AGC系统通常采用PID控制器，但其参数整定过程复杂且难以适应系统动态变化。PSO算法通过模拟粒子在解空间中的群体协作行为，能够更高效地搜索最优控制器参数组合。

在两区域互联系统中，每个区域的频率和联络线功率都需要保持稳定。PSO算法通过评估每个粒子位置对应的目标函数值（如频率偏差积分平方），引导粒子群向更优解移动。迭代过程中，粒子同时考虑个体最优经验和群体最优经验，最终收敛到全局最优或近似最优解。

这种方法相比传统优化技术具有明显优势：1）不需要系统精确数学模型；2）能够避免陷入局部最优；3）实现简单且计算效率高。实验结果证明，基于PSO的AGC系统在各种负荷扰动情况下都能保持更好的动态性能。