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基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计
基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计
摘要：近年来，由于电力系统负荷变化的快速、大范围波动，系统动态稳定性问题日益显著。因此，多目标优化设计电力系统的功率稳定器（PowerSystemStabilizer，简称PSS）在电力系统中显得尤为重要。本文提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计方法。通过对电力系统中的PSS参数进行优化，实现了对系统频率和发电机转速两个目标的优化，并在IEEE14节点系统上进行了验证和分析。实验结果表明，该优化设计方法能够显著提升电力系统的稳定性和性能。
关键词：电力系统；功率稳定器；多目标优化；NSGA-Ⅱ算法
一、引言
电力系统是现代社会不可或缺的一部分，而保障电力系统的稳定运行是电力系统设计的首要目标之一。然而，随着电力系统规模的不断扩大以及负荷变化等因素对系统的影响不断增大，系统的稳定性问题也变得越来越突出。为了提高电力系统的稳定性，功率稳定器（PowerSystemStabilizer，简称PSS）被引入到电力系统中。
PSS是电力系统中用来改善发电机的小扰动动态响应和系统频率稳定性的一种最常见的稳定器。其主要作用是通过改变发电机励磁电压来影响发电机的输出功率，以提高系统的稳定性。然而，PSS的参数设置对系统的稳定性和性能有着重要的影响，亟需进行合理的优化设计。
二、NSGA-Ⅱ算法概述
NSGA-Ⅱ（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII）是一种经典的多目标优化算法。其基本思想是通过遗传算法的方式寻找适应度函数的Pareto最优解集合。NSGA-Ⅱ算法的主要步骤包括初始化种群、交叉、变异、非支配排序、拥挤度计算等。
三、基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计方法
1.问题描述
在电力系统中，PSS的参数优化设计目标主要包括两个方面：一是系统频率的稳定性，二是发电机转速的稳定性。为了提高系统的稳定性和性能，本文将PSS多目标优化设计问题定义为一个带约束的多目标优化问题。
2.优化设计思路
本文采用基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计方法。为了实现PSS的多目标优化设计，首先需要确定适应度函数。对于系统频率的稳定性目标，可以使用频率偏差的均方根误差（RootMeanSquareError，简称RMSE）作为适应度函数；对于发电机转速的稳定性目标，可以使用转速偏差的标准差作为适应度函数。然后，通过NSGA-Ⅱ算法对PSS参数进行优化，得到一组非支配解集，即Pareto最优解集。
3.优化设计步骤
（1）初始化种群：根据参数的范围和精度，随机生成初始种群。
（2）交叉：对种群中的个体进行交叉操作，生成新的个体。
（3）变异：对交叉后的个体进行变异操作，引入新的变异种群。
（4）非支配排序：将新的种群和原始种群合并，按照非支配排序算法对个体进行排序，得到每个个体的等级和拥挤度。
（5）选择：根据非支配排序的等级和拥挤度，选择出下一代种群。
（6）重复步骤（2）到步骤（5），直到达到终止条件。
四、实验结果及分析
本文基于IEEE14节点系统进行了实验验证，对某一初始状态下的PSS进行多目标优化设计。结果显示，经过NSGA-Ⅱ算法的优化设计，得到了一个非支配解集。通过对比初始状态和优化设计后的状态，可以看到在RMSE和转速偏差两个目标上都得到了明显的改善。优化设计后的PSS参数能够更好地提高系统的稳定性和性能。
五、结论
本文提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的PSS多目标优化设计方法，通过对电力系统中的PSS参数进行优化，实现了对系统频率和发电机转速两个目标的优化。通过在IEEE14节点系统上的实验验证，结果表明，该优化设计方法能够显著提升电力系统的稳定性和性能。因此，该方法可以应用于实际电力系统中的PSS参数优化设计工作中，具有一定的指导意义和实际应用价值。
参考文献：
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