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。

用基于PMU数据的理想电压源法实现混合动态仿真验证策略

基于相量测量单元(PMU)数据的混合动态仿真方法,利用动态仿真结果与实测值的差异可实现电力系统仿真验证。提出一种用理想电压源法实现的混合动态仿真验证策略,通过等值外部系统为理想电压源,将PMU实测的电压模值和相角信号注入仿真子系统的边界母线。在Matlab/Simulink仿真环境下,四机两区域系统验证了该方法的简单与有效。最后以南方电网发电机模型为例,结合PMU实测数据,将理想电压源法混合动态仿真应用于实际仿真验证中。