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。