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基于混合粒子群算法的PSS4B参数优化研究
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Research on Parameter Optimization of PSS4B Based on Hybrid Particle Swarm Algorithm
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    针对电力系统稳定器PSS4B的结构特点,将一种混合粒子群优化算法应用于PSS4B的参数整定.通过RTDS的模拟量输入输出板卡与NES6100型励磁调节器构成半实物仿真系统,在RTDS实时数字仿真平台上建立了单机无穷大模型.在实测发电机励磁系统无补偿相频特性基础上,经参数优化整定后依次进行了PSS4B临界增益试验、负载阶跃响应试验、短路扰动试验和反调验证试验,试验结果表明经优化的PSS4B在不同频段上均能够较好地抑制功率振荡,同时具有优良的抑制反调效果.

    Abstract:

    According to the structural features of power system stabilizer PSS4B, a hybrid PSO algorithm is applied to PSS4B parameter optimization in this paper. By connecting RTDS analog input/output interface card with NES6100 excitation regulator, the semi-physical simulation system is constituted, and the single machine infinite model is established on RTDS real-time digital simulation platform. Based on testing the phase frequency characteristic without compensation of generator excitation system and after parameter optimization, PSS4B critical gain experiment, step response test under load, short circuit disturbance test and inverse-regulation effect test are carried out in turn. The test results show that the optimized PSS4B can suppress power oscillation well in the different frequency bands, and have good inverse-regulation suppression effect.

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郭思源 ,刘海峰,李 理,李 辉,朱维钧.基于混合粒子群算法的PSS4B参数优化研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2018,45(4):112~121

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  • 在线发布日期: 2018-04-26
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