基于差分进化粒子群算法的PSS参数优化与整定

摘要

为了更好的解决电力系统稳定器(PSS)参数寻优的问题,将差分进化粒子群算法(DEPSO)应用到PSS参数优化中.DEPSO算法通过PSO种群和DE种群之间的信息交流机制以寻求全局最优位置,从而使算法具有动态自适应性,能够较容易地跳出局部最优.文中首先阐述了在低频范围(0.1-2.5Hz)内用差分进化粒子群算法对PSS超前—滞后环节及增益参数进行寻优的方法.然后利用MMLAB软件构建单机无穷大系统模型并进行仿真研究,结果表明利用该方法设计的PSS稳定性有了较大的提高,且效果优于基本PSO算法.采用该方法,基于机组实测无补偿相位特性,对安徽电网某机组PSS参数进行了整定,验证了该方法的有效性.