基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID参数具有优越性和有效性,为PID控制器的参数优化提供了参考。

基于改进型蚁狮混合优化系统模型负荷可调节能力预测

为解决传统灰色模型在电力负荷预测应用中存在的问题,文章研究一种电力负荷可调节能力预测模型的性能提升方法。所提方法在传统灰色模型和改进蚁狮优化算法的基础上,结合灰色关联分析方法和动态滚动机制,提出一种改进型蚁狮混合优化灰色预测模型。为验证模型效果,文章采用北京某台区用电负荷可调节量模拟数据建模,并同4种预测模型的结果进行比较,实验结果证明所提模型可有效提升电力负荷可调节能力预测模型的预测性能。

汽轮机侧机网耦合系统低频振荡特性与抑制策略研究

原动机侧诱发的电网低频振荡事件时有发生。建立汽轮机的机网耦合Phillips-Heffron模型,运用机械阻尼分析方法,分析系统阻尼特性。通过状态空间模型求解系统机电振荡模式。数值分析表明,汽轮机侧参数的不合理配置使得系统机电振荡模式越过虚轴偏移至右半平面,导致系统发散振荡。针对调速侧电力系统稳定器(GPSS)传统配置策略下低频振荡阻尼特性弱、鲁棒性差等问题,对蚁狮算法(ALO)进行改进,以系统阻尼特性为约束,使用改进型ALO优化设计GPSS。在仿真实例中,改进型ALO将系统最小阻尼比从0.050提升至0.249,小扰动下转子角速度偏差响应在4.5 s趋于稳定,各工况下的转子角偏差振荡曲线均能在4.2 s内平息,系统阻尼特性及鲁棒性提升显著。