基于自适应加速粒子群算法的PSS参数预整定

基于粒子群算法,提出了适用于PSS参数优化预整定的自适应加速粒子群算法(SAPSO)。对惯性权重和加速因子等参数进行动态自适应调整,并在粒子搜索过程中最容易陷入局部最优的阶段,有条件地引入随机变异环节来控制粒子寻优行为。建立PSS参数预整定仿真模型,利用SAPSO算法,对某网新投PSS设备进行了参数预整定研究。时域仿真和现场试验表明,预整定PSS参数阻尼效果更好,也验证了新投机组PSS参数预整定方法的有效可行。     

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(0.1~2Hz)PSS产生的附加阻尼转矩ΔTe与Δω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。     

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.     

基于SAPSO算法的新投PSS参数协调预整定

为指导PSS参数整定现场实验,提高电网动态安全稳定水平,对某网B厂新投机组PSS参数进行预整定。基于粒子群算法,动态调整惯性权重和加速因子自适应变化,并引入随机变异环节,以提高粒子寻优性能,从而提出适用于PSS参数预整定的自适应加速粒子群算法(SAPSO)。建立单机无穷大和两机协调预整定仿真模型,利用SAPSO算法,对某网新投PSS参数进行单机和两机协调预整定。时域仿真和现场试验表明预整定参数阻尼效果更好,对新投机组PSS参数采用预整定方法有效可行。     

基于自适应权重粒子群算法的PSS4B-W参数优化研究

介绍了一种智能优化算法-自适应权重粒子群算法(SWPSO)应用到电力系统稳定器PSS4B-W的参数整定过程中而建立的PSS4B-W参数优化模型。通过对权重系数的动态调整,从而获得更好的全局搜索能力。根据单机无穷大系统模型,在计算励磁系统无补偿相频特性基础上,应用该优化模型进行PSS4B-W相位补偿计算。仿真结果表明经自适应权重粒子群算法优化的PSS4B-W能够较好地抑制低频振荡,提高系统的稳定性。     

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.     

混合粒子群算法在PSS参数优化中的应用

通过采用一种新的混合粒子群算法对多机系统的电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,以达到更好的低频振荡抑制效果.引入交叉操作的混合粒子群优化算法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改进粒子群算法(PSO).用Matlab软件进行仿真,结果表明,该方法设计的PSS稳定性有较大提高.     

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。     

自适应混沌粒子群算法在PSS设计中的应用

该文采用一种改进的粒子群算法PSO———自适应混沌粒子群算法ACPSO,对多机电力系统稳定器参数进行优化设计,以抑制系统低频振荡。该算法通过混沌初始化粒子群,在迭代计算过程中根据粒子的适应值自适应地调整算法惯性系数,从而可以获得更好的全局搜索能力和收敛速度。选取系统机电振荡模式最小阻尼比最大化为目标函数,将PSS参数优化转换为带不等式约束的非线性优化问题。以3机9节点系统为例,特征值和非线性仿真结果表明,运用该方法设计的PSS能够有效地抑制外界扰动引起的低频振荡。     

基于HUCPSO算法的电力系统稳定器参数优化方法

电力系统稳定器(PSS)对于抑制电力系统低频振荡简单有效,因而得到了普遍应用。一般采用工程整定方法设计PSS参数,这种方法难以达到优化控制效果。利用辨识参数获得参数初值,采用基于分层多子群的均匀分布混沌粒子群算法(HUCPSO)优化PSS参数,利用2机5节点系统非线性仿真模型对所得参数进行仿真。结果表明,相比于传统方法及其他智能优化算法,采用该方法优化设计的PSS具有更好的性能,所得到的控制参数使系统动态调节性能得到提高。     

基于拟态物理学优化算法的微电网功率优化

考虑天气等因素对微电网有功功率平衡的影响,计及电力市场环境下的需求侧响应,将微电网负荷分为高赔偿可中断负荷(ILH)与低赔偿可中断负荷(ILL).在保证微电网功率平衡以及满足潮流、电压、频率偏移和开关损耗等约束的前提下,以微电网总收益最大为目标函数,建立考虑切负荷操作的微电网功率优化数学模型,并利用拟态物理学优化(APO)算法进行求解.微电网14节点系统的仿真结果验证了所提算法的有效性.     

混合整数无功优化问题的连续优化方法

通过对离散变量进行二进制编码,把每个离散变量表示成若干个取值在0、1之间的连续变量,从而将一个含有离散变量的混合整数无功优化问题转化为一个等价的连续优化问题,再用非线性原对偶内点算法求解。并且,在优化过程中根据二进制变量的权重系数逐步确定离散变量的取值,实现了离散变量在优化过程中的逐次归整。并以IEEE118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法作比较,验证了该算法的正确性和有效性。     

基于随机微粒群算法的电力系统无功优化

介绍保证以概率1全局收敛的随机微粒群算法,针对随机微粒群算法难以在有限进化代数搜索到全局最优解的问题,介绍一种改进的随机微粒群算法,这种算法对随机微粒群算法停止进化的微粒采用模拟退火方法生成,使得搜索更为有效.提出将两种算法分别应用于电力系统无功优化,通过对IEEE14节点系统的仿真计算,并与遗传算法、标准微粒群算法相比较,结果表明这两种算法取得了更好的优化效果,改进的随机微粒群算法更具有实用意义.     

基于粒子群算法的冷热电联供系统优化调度

近年来随着用户对供能形式的需求不断丰富,传统的以单一电能为形式的供能系统已经无法满足能源用户的需求.考虑了冷热电联供系统(combined cooling heating and power,CCHP)对不同能源协同供应的特点,对以风能、太阳能、天然气和储能协同供能的冷热电联供优化问题进行研究.综合考虑不同费率结构以及...     

混合整数无功优化问题的连续优化方法

通过对离散变量进行二进制编码,把每个离散变量表示成若干个取值在0、1之间的连续变量,从而将一个含有离散变量的混合整数无功优化问题转化为一个等价的连续优化问题,再用非线性原对偶内点算法求解.并且,在优化过程中根据二进制变量的权重系数逐步确定离散变量的取值,实现了离散变量在优化过程中的逐次归整.并以IEEE 118节点作为试验系统,与常规的离散优化算法作比较,验证了该算法的正确性和有效性.     

基于改进粒子群算法的多目标无功优化

提出了一种基于粒子群算法的多目标优化方法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优和全局最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分散性;采用动态惯性权重来平衡粒子的局部和全局搜索能力,并将该算法应用于IEEE14节点系统的多目标无功优化     

基于粒子群-差异进化混合算法的电力系统无功优化

针对传统粒子群算法中收敛速度快但易于陷入局部最优等特点,将差异进化算法与粒子群算法相结合,提出了一种粒子群-差异进化混合算法。该算法在粒子寻优过程中除跟踪个体极值和全局极值外,还跟踪粒子差异进化产生的第三个值;同时,当粒子在某一维上的速度小于给定值时,将重新初始化该维度粒子速度。建立了无功优化数学模型,并将合算法应用到无功优化中。通过MATLAB编程对IEEE-30节点系统进行优化计算,并与遗传算法和粒子群算法比较,结果表明本文提出的算法应用于无功优化拥有较快的收敛速度和全局寻优能力,具有广阔的发展前景。     

改进粒子群算法的无功优化

通过对传统梯度算法和粒子群算法的研究,提出了将梯度算法和粒子群算法(GPSO)相结合的梯度粒子算法.建立了无功优化的数学模型,将梯度粒子算法运用到无功优化中,通过算例验证,梯度粒子算法能够获得更好的全局最优解,此表明该算法运用到实际中将有利于在线电力系统无功优化.     

基于全局粒子群算法的无功优化

针对粒子群(PSO)算法的局限性,提出了全局粒子群(GPSO)算法,并将其应用于电力系统无功优化.建立基于全局粒子群算法的无功优化数学模型,给出全局粒子群算法的具体步骤.通过对IEEE30节点算例的测试,得到全局粒子群算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果.