基于粒子群优化算法的PSS参数优化
粒子群算法(PSO-ω)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。基于单机无穷大系统模型，通过采用PSO-ω算法对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化，以抑制低频振荡。该方法是以最优控制原理为基础，综合考虑PSS与励磁系统的性能，将PSS参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题，控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力(ITAE准则)。用MATLAB软件进行仿真，结果表明，利用该方法设计的PSS，它的稳定性有了较大的提高。
电力系统稳定器 粒子群算法 单机系统 参数优化 ITAE准则
吴峰 陈维荣 李奇 鲁晓帆
西南交通大学电气工程学院，四川 成都，610031
国内会议
烟台
中文
455-460
2008-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）