基于粒子交叉融合算法的pss参数优化研究

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1、兰州交通大学硕士学位论文摘要我国电力系统联网的规模还处在较早阶段，区域间的联系比较偏弱，这种情况下就会出现弱阻尼，从而可能引发区域电网的低频振荡，严重影响电力系统的安全稳定运行。电网规模的不断扩大，快速、高放大倍数励磁系统的投入，使得低频振荡己经成为影响互联电力系统稳定的重要问题之一。在电力系统中，引入电力系统稳定器，用来抑制低频振荡的发生，是克服这一问题的有利措施。PSS(PowerSystemStabilizer，电力系统稳定器1作为附加励磁，对采集到的与振荡相关的信号进行处理，为励磁系统提供一个附加信号。这样，发电机产生附加阻尼力矩，补偿振荡产生的负阻尼，会使得系

2、统的低频振荡得到抑制，电力系统稳定性得到改善。但是由于加装到系统的PSS一旦选取不适合的参数，控制结果就会偏离最佳控制点，这就减弱了稳定器的作用。甚至，会出现在抑制某一主振模态的同时却使得另一模态恶化的情形，这会进一步恶化系统稳定性。因此，需要通过优化的方法来协调配置PSS的参数，优化其工作状态。近年来，国内外已有多种算法用于PSS参数优化，包括模拟退火算法、禁忌搜索算法、粒子群算法等，但各种算法在应用过程中也都存在有一定的缺陷。为了更好地配置PSS参数，本文在对比了几种优化算法后，采用了一种改进的粒子群算法，即粒子交叉融合算法，来对PSS进行参数协调优化。本文分析了P

3、SS抑制低频振荡的原理，详细阐述了HPS0(HybirdParticleSwarmOptimization，粒子交叉融合算法)的物理意义、数学模型及算法流程。在此基础上，将HPSO算法用于PSS参数优化协调，并基于单机无穷大系统和四机两区域系统两个典型系统算例，建立了PSS参数优化的模型。最后，在Matlab环境下，进行了系统运行状态的仿真测试，并与不同算法的优化结果进行了对比。仿真结果表明，利用HPSO算法优化的PSS在系统发生小扰动的情况下，具有更好的工作性能，并且能够对低频振荡进行有效地抑制，维持系统的稳定，从而，验证了HPSO算法的有效性和优越性。关键词：电力系

4、统稳定器；低频振荡；粒子交叉融合算法；参数优化类型：应用基础研究基于粒子交叉融合算法的PSS参数优化研究AbstractThesizeofpowersystemnetworkinChinalSstillatitsearlystage．Theconnectionbetweentheareasisweak，theweakdampingwillappearunderthiscircumstance，andlowfrequencyoscillationsareeasytobetakenplace．Andthisphenomenonthreatensthesafetyoperat

5、ingofthewholesystem．Thedimensionofmodemisbecominglargerandlarger，withtheuseofrapidhighmagnificationexcitationsystemlowfrequencyoscillationhasbecameoneofthemainproblemsofpowersystemstability．Usingpowersystemstabilizers(PSS)inthepowersystem，tosuppressthelowfrequencyoscillation，itisabenefic

6、ialmethodtosolvetheproblem．Asadditionalexcitation，PSShandlesthesignalsrelatedtooscillation，andprovidesalladditionalsignaltoexcitationsystem．Thus，generatorswillproduceadditionaldampingtorque．Itcancompensatenegativedampingcausedbyoscillation．So，thelowfrequencyoscillationwillbesuppressed，an

7、dthestabilityofpowersystemwillbeimproved．Oncetheparametersarenotsuitable，thecontrolresultwilldeviatefromtheoptimalpointdecreasingtheeffectofPSS．PSSemployedinpowersystem，existstheconditionthatsuppressingonemainoscillationmodebutworseninganotheratthesametime，thendeteriorati