基于Prony方法的大型互联电网PSS参数优化设计

提出了一种完全基于仿真曲线Prony分析的电力系统稳定器(PSS)参数优化设计方法.该方法通过对仿真曲线的Prony分析辨识系统的弱阻尼区域振荡模式信息,以提高区域振荡模式下的阻尼为优化目标,在限定的参数空间中进行PSS参数优化设计.采用单纯形法对PSS参数进行优化,以Prony方法辨识的PSS参数作为单纯形区域的初始中心点可克服算法的收敛性问题.云南电网发电机组实际PSS参数优化设计的结果表明:在云南电网多种运行方式下,均可很好地抑制系统的区域振荡,验证了PSS参数优化设计方法的有效性和鲁棒性.所提出的基于Prony算法的PSS参数优化方法优于传统PSS设计方法,适用于大型互联电网发电机组的PSS设计.     

STATCOM阻尼控制器及发电机PSS参数协调设计

研究一种考虑STATCOM有功损耗的潮流算法,推导出协调设计STATCOM阻尼控制器及PSS参数的数学模型,提出采用修正单纯形—模拟退火(SSA)算法协调设计STATCOM阻尼控制器及PSS参数。该方法能够将系统有代表性运行方式下的机电模式及非机电模式特征值移动到复平面上指定的区域内。采用该方法在新英格兰典型10机系统上进行的算例研究验证了它的有效性及其潜在应用价值。     

基于自适应模拟退火遗传算法的多机系统PSS参数协调优化

针对基本遗传算法（SGA）易早熟收敛且收敛速度慢的问题,提出了一种改进的遗传算法——自适应模拟退火遗传算法（ASAGA）用于解决PSS参数优化问题。该算法采用轮盘赌选择和最佳个体保存策略相结合的机制,并结合自适应的交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期的收敛速度。一个针对Kunder四机两区域系统的PSS参数优化以及暂态稳定性仿真分析的算例表明。本文所设计的PSS对各种扰动均表现出了很好性能,同时也说明了该算法较强的全局寻优能力。     

基于电网动态等值的PSS参数智能优化方法

针对电网静态等值方法无法反映发电机近端机组的影响,提出一种新的电网等值方法,将发电机以外的系统等值为一台二阶动态机组和无穷大母线的并联,根据发电机机端数据,采用电网静态等值方法和递推最小二乘法辨识动态等值系统的参数;采用三机系统的线性化Heffron-Philips模型求得励磁控制系统的无补偿相频特性;根据相位补偿原理采用模拟退火粒子群优化算法对电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)参数进行智能优化。仿真结果表明,优化后的PSS参数能够提供更多的阻尼,更好地抑制低频振荡。     

基于混合粒子群优化算法的PSS参数优化

将一种新的进化算法-粒子群优化算法(PSO)应用到电力系统稳定器(PSS)参数优化当中,文中使用引入交叉操作的混合粒子群优化算法(HPSO),可以获得更好的全局搜索能力和收敛速度.先以低频振荡范围内(0.1～2 Hz)PSS产生的附加阻尼转矩△Te与△ω尽可能同相位为目标优化PSS超前-滞后环节参数;再以小扰动时发电机功率和角速度振荡最小为目标整定PSS放大倍数.优化结果表明,HPSO算法可以有效地解决PSS参数优化问题.     

免疫0-1规划在多机系统PSS参数优化中的运用

多机电力系统中,电力系统稳定器PSS的优化配置包括其安装地点的选择和参数的优化.提出了一种基于免疫0-1规划的PSS配置方法,这种方法采用二维编码策略,同时包含PSS安装地点和其参数.在PSS安装点选择部分,采用二进制编码实现PSS的选址;PSS参数优化部分运用十进制编码,采用免疫方法结合新型编码的交叉算子和变异算子对PSS的参数进行优化配置,采用免疫方法结合新型编码的交叉算子和变异算子对PSS的参数进行优化配置,采用免疫二次应答原理有效抑制了参数抗体在交叉、变异过程中的退化现象,提高了算法的收敛性和稳定性.仿真算例表明,该方法具有较好的PSS选址功能,同时对PSS参数优化也表现出良好的寻优能力,优化后的PSS用于系统后,系统低频振荡受到抑制,稳定性得到提高.     

基于粒子群优化算法的电力系统稳定器设计

基于单机无穷大系统模型,用粒子群优化算法(PSO)对发电机电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,来抑制低频振荡.介绍了基本的粒子群优化算法的原理,并用改进的带约束的粒子群优化算法优化PSS的参数,将PSS的整个设计过程转化为一组参数进行寻优的过程,提高了多参数寻优的效率.用Matlab仿真软件进行仿真,仿真结果表明,利用该方法设计的PSS,它的小信号稳定性有了较大的提高.     

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.     

基于随机聚焦粒子群算法的多机系统PSS参数优化

随机聚焦粒子群算法(SFPSO)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.通过采用SFPSO算法,对多机系统的PSS参数进行优化.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.通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,表明基于SFPSO算法优化的PSS在不同的干扰下都具有良好的性能,能够抑制低频振荡,并保持系统稳定,同时证明了SFPSO算法的有效性和优越性.     

模拟退火算法在信号高斯重构中的应用

模拟退火算法是一种有效地解决组合优化问题的方法。本文将模拟退火算法用于AGR算法的高斯函数的参数优化问题中,取得了令人满意的结果。     

Pole placement technique for PSS and TCSC-based stabilizer design using simulated annealing

A pole placement technique for power system stabilizer (PSS) and thyristor controlled series capacitor (TCSC) based stabilizer using simulated annealing (SA) algorithm is presented in this paper. The proposed approach employs SA optimization technique to PSS (SAPSS) and TCSC-based stabilizer (SACSC) design. The design problem is formulated as an optimization problem where SA is applied to search for the optimal setting of the proposed SAPSS and SACSC parameters. A pole placement-based objective function to shift the dominant eigenvalues to the left in the s-plane is considered. The proposed SAPSS and SACSC have been examined on a weakly connected power system with different disturbances, loading conditions, and system parameter variations. Eigenvalue analysis and nonlinear simulation results show the effectiveness and the robustness of the proposed stabilizers and their ability to provide efficient damping of low frequency oscillations. In addition, the performance of the proposed stabilizers outperforms that of the conventional power system stabilizer (CPSS). It is also observed that the proposed SACSC improves greatly the voltage profile of the system under severe disturbances.     

基于GATS混合算法的PSS与SVC控制器参数设计

随着电力网络规模的扩大,电力系统优化问题日益复杂,故提出了一种采用遗传禁忌GATS混合优化策略对电力系统稳定器PSS和静止无功补偿器SVC附加线性稳定控制器进行参数协调优化的设计方法。该方法结合遗传算法GA和禁忌搜索算法TS各自的优点,将禁忌搜索引入到遗传算法的变异操作,改进了遗传算法的变异算子,具有比常规遗传算法更强的局部搜索能力。在10机新英格兰电力系统上对该优化方法进行了测试。特征值分析表明,该设计方法能有效地将多种不同运行方式下系统的特征根移到复平面目标函数限定的区域内,保证了小扰动稳定性控制的鲁棒。同时还对不同优化方法的收敛性及计算时间进行了比对,结果表明遗传禁忌混合策略的性能优于常规遗传算法以及遗传模拟退火混合优化策略。     

An efficient heuristic optimization technique for robust power system stabilizer design

Design of a power system stabilizer (PSS) using simulated annealing (SA) heuristic optimization technique is presented in this paper. Two different PSSs are proposed, namely, simulated annealing based PSS (SPSS) and robust SPSS (RSPSS). The proposed approach employs SA to search for optimal or near optimal settings of (RSPSS). The proposed approach employs SA to search for optimal or near optimal settings of PSS parameters. An objective function that shifts the system eigenvalues associated with the electromechanical modes to the left in the s-plane is proposed. The robustness of the proposed SPSS and RSPSS over a wide range of loading conditions and system parameter uncertainities is investigated. The nonlinear simulation results show the effectiveness of the proposed PSSs to damp out the low frequency oscillations and work effectively over a wide range of loading conditions and system parameter uncertainities.     

提高电力系统稳定器增益的相位幅值协调优化方法

特高压互联电网的建设造成了系统低频振荡和阻尼的降低,增加了电网动态失稳的风险。电力系统稳定器(PSS)可以有效地提高系统的阻尼。由于常规的参数设置方法可能造成PSS运行增益偏小的问题,文中提出了一种新的参数设置思路和方法。通过相位和幅值协调优化,提升PSS增益的稳定裕度,从而大幅提高PSS正常运行时的交流增益,明显地增强PSS的阻尼效果。仿真及实际现场PSS投运试验验证了新的参数设置办法在基本不影响角度补偿的情况下,大幅提高PSS运行增益,提升抑制低频振荡的能力,提高小干扰稳定性和电网故障后的恢复能力。     

STATCOM versus SSSC for power system stabilization

Flexible alternating current transmission systems (FACTS ) are gaining more attention in power utilities because of their advantages of controllability, reliability, and operation over a wide range. Static synchronous compensator (STATCOM) and static series synchronous compensator (SSSC ) are prominent FACTS topologies; they have the ability to instantaneously regulate active/reactive powers and stabilize the power system following severe disturbances. In this paper, STATCOM and SSSC are compared with regard to their damping action on power system oscillations. The comparison is extended to the controller design strategies. Two distinct meta‐heuristic optimization approaches, namely chaos (CO) and simulated annealing (SA), are recommended for the optimal design of the SSSC and STATCOM damping controller. To assess the promising FACTS topology, a single‐machine infinite bus system is subjected to several disturbances while operating at different loading levels. MATLAB/Simulink is used as a platform to investigate the dynamic performance of the system under consideration with STATCOM and SSSC . Simulation results reveal the superiority of SSSC in damping power system oscillations in terms of response speed and stability margin. Moreover, the CO optimization scheme seems to outperform the SA algorithm in terms of computation requirements and global optimal convergence. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

双馈风电机组附加阻尼控制器与同步发电机PSS协调设计

针对大规模双馈风电机组接入电力系统后的区间低频振荡问题,提出了一种协调双馈风电机组附加阻尼控制器和同步发电机电力系统稳定器(PSS)的设计策略。首先,考虑风电机组的机械部分、电气部分和控制结构,建立了双馈风电机组的机电暂态模型和附加阻尼控制器模型。在闭环电力系统线性化模型的基础上,提出利用动态指标值的优化模型来协调整定双馈风电机组附加阻尼控制器和同步发电机PSS的控制参数,并使用粒子群算法求解优化模型的全局最优解。最后,通过2个标准仿真系统算例,对比传统的阻尼控制器设计策略,验证了所设计策略的有效性和实用性。     

基于改进遗传模拟退火算法的PMU优化配置

分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点,将具有较好全局寻优性能的遗传算法和具有较强局部搜索能力的模拟退火算法结合,形成的遗传模拟退火MGASA算法用于解决以电力系统状态完全可观测和PMU配置数目最小为目标的PMU优化配置问题.在寻优过程中,先将每一代群体进行遗传操作,再对产生的新群体中各个体进行模拟退火操作,同时在选择、交叉、变异和复制操作过程中实施最优保留策略,复制策略采用Metropolis判别准则.通过采用IEEE14和IEEE39节点系统对该算法进行验证表明,MGASA算法在解决PMU优化配置问题上具有较高的寻优性能和搜索效率.     

Effects of various power system stabilizers on improving power system dynamic performance

To ensure the small-signal stability of a power system, power system stabilizers (PSSs) are extensively applied for damping low frequency power oscillations through modulating the excitation supplied to synchronous machines, and increasing interest has been focused on developing different PSS schemes to tackle the threat of damping oscillations to power system stability. This paper examines four different PSS models and investigates their performances on damping power system dynamics using both small-signal eigenvalue analysis and large-signal dynamic simulations. The four kinds of PSSs examined include the Conventional PSS (CPSS), Single Neuron based PSS (SNPSS), Adaptive PSS (APSS) and Multi-band PSS (MBPSS). A steep descent parameter optimization algorithm is employed to seek the optimal PSS design parameters. To evaluate the effects of these PSSs on improving power system dynamic behaviors, case studies are carried out on an 8-unit 24-bus power system through both small-signal eigenvalue analysis and large-signal time-domain simulations.