| 基于社会学习的粒子群优化算法的电力系统稳定器参数协调优化设计 |
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| 引用本文： | 张程,邱炳林,刘佳静,匡宇.基于社会学习的粒子群优化算法的电力系统稳定器参数协调优化设计[J].电工电能新技术,2022,41(4):24-33. |
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| 作者姓名： | 张程 邱炳林 刘佳静 匡宇 |
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| 作者单位： | 福建工程学院电子电气与物理学院,福建 福州350118;智能电网仿真分析与综合控制福建省高校工程研究中心,福建 福州350118,福建工程学院电子电气与物理学院,福建 福州350118 |
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| 基金项目： | 福建工程学院科研启动基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 对于电力系统稳定器(PSS)参数优化整定的问题,为了更好地寻找最优参数,本文将社会学习机制引入到粒子群优化算法中,将社会学习粒子群优化算法(SLPSO)应用于PSS参数的优化整定中,相比于传统优化算法,本文算法优化P SS参数具有更好的动态自适应性,同时不易陷入局部最优,能够较快地寻找到全局最优值.通过四机两区的仿真算...
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| 关 键 词： | 电力系统 参数优化 电力系统稳定器 社会学习粒子群算法 |
Parameters coordinated optimization design of power system stabilizer by social learning based particle swarm optimization algorithm |
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| ZHANG Cheng,QIU Bing-lin,LIU Jia-jing,KUANG Yu.Parameters coordinated optimization design of power system stabilizer by social learning based particle swarm optimization algorithm[J].Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy,2022,41(4):24-33. |
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| Authors: | ZHANG Cheng QIU Bing-lin LIU Jia-jing KUANG Yu |
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