AGC 控制通过粒子群优化算法

资 源 简 介

AGC 控制通过粒子群优化算法

详 情 说 明

自动发电控制(AGC)在现代化电力系统中扮演着关键角色，特别是在可再生能源占比不断提高的背景下。传统火力发电机组面临着热应力等物理限制，而间歇性可再生能源的接入使得维持电网频率稳定更具挑战性。

粒子群优化(PSO)算法为AGC系统的PID参数整定提供了智能解决方案。这种群体智能算法通过模拟鸟群觅食行为，能够有效搜索PID控制器的最优增益参数组合。与传统试错法相比，PSO具有以下优势：

全局搜索能力避免陷入局部最优 不需要精确的数学模型 能够处理多目标优化问题

在电力调度应用中，PSO优化的AGC系统可以： 快速响应负荷突变 最小化频率偏差 降低传统机组的热应力 提高可再生能源的消纳能力

这种方法特别适合包含多种发电类型的混合电力系统，为实现经济可靠的电力供应提供了有效控制手段。