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基于差分进化粒子群算法的PSS参数优化与整定
基于差分进化粒子群算法的PSS参数优化与整定
摘要：电力系统稳定性是电力系统安全稳定运行的重要保障，而电力系统的频率稳定是其中的关键问题。功率系统稳定器（PowerSystemStabilizer，PSS）作为一种常见的调节装置，可以有效地提高电力系统的频率稳定性。本论文研究了基于差分进化粒子群算法（DifferentialEvolutionParticleSwarmOptimization，DEEPSO）的PSS参数优化与整定方法，通过对差分进化算法和粒子群算法的结合应用于电力系统的频率控制和调整问题，实现了PSS参数的快速优化和整定，提高了系统的稳定性和性能。
1.引言
电力系统是受到多个运行因素影响的复杂系统，频率稳定性是其安全稳定运行的重要指标之一。电力系统的频率稳定性受到负荷变化、发电机出力变化、线路故障等多种因素的影响，对此需要采取合适的控制策略来维持系统的稳定。功率系统稳定器作为一种常用的控制装置，可以减小系统频率偏差并提高系统的稳态和动态响应性能。
2.PSS参数优化与整定方法概述
PSS参数的优化和整定是一项复杂的任务，传统的优化方法往往不能满足实际需求。差分进化算法（DE）和粒子群算法（PSO）作为两种常见的优化算法，通过结合两者的优势，可以实现对PSS参数的快速优化和整定。
3.差分进化粒子群算法（DEEPSO）原理及优势
差分进化粒子群算法是对DE和PSO的结合应用，其中DE用于更新种群中的部分个体，PSO用于全局搜索。DEEPSO算法通过粒子群算法的速度更新和DE的差分操作，实现了对参数的全局搜索和局部搜索，有效提高了搜索的效率和精度。
4.PSS参数优化与整定的DEEPSO方法实现
本文通过对电力系统的稳定性分析，确定了PSS参数的优化目标和约束条件，同时将DEEPSO方法应用于PSS参数的整定。首先，使用DEEPSO初始化种群的位置和速度；然后，利用DE和PSO更新种群的位置和速度；最后，根据适应度函数评价种群的性能，并选择出最优解。
5.仿真实验与结果分析
通过对某个电力系统的PSS参数进行优化与整定实验，利用Matlab/Simulink进行仿真，得出了优化后的PSS参数值，并通过时域仿真和频域分析对系统的频率稳定性进行评估。结果表明，DEEPSO方法可以有效提高系统的稳定性和性能。
6.结论
本文基于差分进化粒子群算法的PSS参数优化与整定方法在电力系统的频率控制和调整问题中取得了良好的效果。该方法具有较高的搜索精度和效率，可以实现对PSS参数的快速优化和整定，为电力系统的稳定性提供了可靠的保障。
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