典型文献
基于天牛群优化算法的多机PSS参数优化
文献摘要：
为抑制多机电力系统的低频振荡,提出将天牛群优化(BSO)算法应用到多机电力系统稳定器(PSS)的参数协调优化中.采用传统的超前-滞后型PSS模型,将PSS参数的协调配置问题转化为一个函数优化问题.首先利用Prony算法对振荡信号进行机电模式辨识,然后通过BSO算法迭代寻优最佳PSS参数.通过MATLAB软件搭建IEEE四机两区域系统,将优化好的参数应用到多机电力系统仿真中测试其准确性.仿真结果表明,相比于粒子群优化(PSO)算法、分层多子群的均匀分布混沌粒子群优化(HUCPSO)算法,BSO算法具有更好的寻优能力,由该算法优化的PSS在改善系统阻尼和小信号稳定性方面具有良好的效果和性能.
文献关键词：
低频振荡;天牛群优化算法;电力系统稳定器;参数协调优化;Prony算法
中图分类号：
作者姓名：
王雨虹;张威
作者机构：
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105
文献出处：
引用格式：
[1]王雨虹;张威-.基于天牛群优化算法的多机PSS参数优化)[J].控制工程,2022(08):1345-1351
A类：
HUCPSO
B类：
天牛群优化算法,PSS,多机电力系统,低频振荡,BSO,算法应用,电力系统稳定器,参数协调优化,问题转化,函数优化问题,Prony,振荡信号,机电模式,模式辨识,迭代寻优,IEEE,四机两区域,区域系统,电力系统仿真,真中,多子群,均匀分布,混沌粒子群优化,寻优能力,算法优化,小信号稳定性
AB值：
0.325424
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