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      多機(jī)電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)最優(yōu)設(shè)計(jì)

      2017-12-19 | rar | 0.95 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　灰狼優(yōu)化（grey wolf optimizer，GWO）算法作為一種新的、高效的群體智能優(yōu)化算法，可應(yīng)用于電力系統(tǒng)優(yōu)化問題。提出了采用GWO算法的多機(jī)電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案。將傳統(tǒng)超前一滯后型電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）的參數(shù)設(shè)計(jì)建模為基于特征值的二次性能目標(biāo)優(yōu)化問題，通過向左半復(fù)平面移動(dòng)機(jī)電振蕩特征值實(shí)現(xiàn)對(duì)不同運(yùn)行狀態(tài)下機(jī)電模態(tài)阻尼系數(shù)的最大化進(jìn)行尋優(yōu)。GWO算法具有對(duì)初始取值不敏感，優(yōu)化效率較高和全局尋優(yōu)性能好等特點(diǎn)，因此被用來迭代搜索最優(yōu)PSS參數(shù)值。通過IEEE New England 39節(jié)點(diǎn)算例的特征值分析和非線性時(shí)域仿真，驗(yàn)證了基于GWO算法優(yōu)化整定的電力系統(tǒng)PSS在各種系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)下抑制系統(tǒng)機(jī)電振蕩的有效性和魯棒性，并通過與傳統(tǒng)相位補(bǔ)償方法設(shè)計(jì)的PSS阻尼性能對(duì)比，表明所提GWO算法優(yōu)化PSS參數(shù)具有明顯優(yōu)越性。進(jìn)一步的算法性能分析表明，GWO算法具有對(duì)初值不敏感和穩(wěn)健性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

      多機(jī)電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)最優(yōu)設(shè)計(jì)

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