改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法技术方案

本发明专利技术提供改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，包括采用随机权重与杂交操作相结合的方法对基本PSO算法进行改进，再对PSS4B的传递函数进行部分简化，利用改进PSO算法对PSS4B中待优化参数进行寻优，单机无穷大系统与3机9节点系统利用改进PSO算法进行PSS4B的参数优化仿真。本发明专利技术克服了在IEEE给定的经典参数下，由于使用三分支的相位补偿环节，未能达到最优抑制效果的问题，通过使用改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B可定量分析PSS4B对低频振荡抑制的作用。

Improved PSO algorithm for configuring new power system stabilizer PSS4B

The invention provides a method of using improved PSO algorithm to configure a new power system stabilizer PSS4B, including improving the basic PSO algorithm by combining random weight with hybrid operation, partially simplifying the transfer function of PSS4B, optimizing the parameters to be optimized in PSS4B by using improved PSO algorithm, and uniprocessor infinite. Large scale system and 3 machine 9 node system use the improved PSO algorithm to carry out PSS4B parameter optimization simulation. The invention overcomes the problem that the optimal suppression effect can not be achieved due to the use of three-branch phase compensation link under the classical parameters given by IEEE. The effect of PSS4B on low frequency oscillation suppression can be quantitatively analyzed by using the improved PSO algorithm to configure the new power system stabilizer PSS4B.

【技术实现步骤摘要】
改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法
本专利技术属于电力系统
，尤其涉及改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法。
技术介绍
随着西电东送、南北互联的实施，我国电网规模逐渐扩大，将形成全国联网的巨型电力系统。电网互联虽然可提高发输电经济性，但同时也给电网的稳定带来了问题。在发电机重负荷、远距离输电、采用快速励磁系统励磁的情况下，可能使得系统的总阻尼变小甚至为负，极易引起低频振荡问题。低频振荡会影响系统的稳定性，严重时可能发生解列，引起大停电事故。因此，低频振荡问题给现代电力系统稳定运行带来极大挑战。当弱阻尼甚至负阻尼的系统中存在小扰动或无扰动时，可能引起系统不稳定，进而导致事故扩大化，对系统造成严重破坏。电力系统的低频振荡现象最早出现在柴油发电机并网时，当时称之为“晃动”，该问题通过在发电机转子上安装阻尼绕组基本得以解决。但是随着电力系统负荷不断增加，大区域之间的联网，电力网络逐步复杂，使得低频振荡现象时有发生，威胁系统的正常运行。目前，采用较多的PSS为单分支型电力系统稳定器，如PSS1A、PSS2A、PSS2B等。随着区域电网的大规模互联，低频振荡的振荡模式增多并且振荡频率越来越低，单分支型电力系统稳定为对低频振荡的抑制效果欠佳，加拿大魁北克电力局于2000年提出了多频段电力系统稳定器PSS4B，而PSS4B将输入信号分为低、中、高三个频段，可以分别调节相位、增益等参数，为不同频段提供合适的补偿相角，参数设置具有较高的灵活性。然而PSS4B结构复杂且参数众多，其参数整定较为灵活且难度较大。IEEE标准提供的PSS4B典型参数在0.1-2HZ范围内提供的相位超前幅度有限，不具有普遍适应性。对于常规自并励励磁系统和滞后特性较大的三机励磁系统，需要整定3个频段的超前滞后相位补偿环节，以提供足够的相位超前补偿。目前，我国对PSS4B的理论研究与参数整定方法较为欠缺，并且投入实际应用的例子非常少，因此需要对其进行进一步的分析研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述现有技术存在的缺陷，提供改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，能够克服在IEEE给定的经典参数下，由于未使用三分支的相位补偿环节，不能达到最优抑制效果的问题。本专利技术采用如下技术方案：1、改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，包括：S1.采用随机权重与杂交操作相结合的方式，对PSO算法进行改进；S2.简化PSS4B参数S3.利用特征值分析法进行非线性仿真和Simulink下仿真，定量分析PSS4B对低频振荡抑制的作用。本专利技术采用随机权重与杂交操作相结合的方式，对PSO算法进行改进，在简化PSS4B模型的基础上确定需要进行优化的参数为每个分支的带通滤波器、相位补偿与增益环节，并对随机权重与杂交操作相结合的方法对基本PSO算法进行改进，利用改进PSO算法对PSS4B中待优化参数进行寻优，将参数优化分两步进行，首先对带通滤波与增益环节进行优化，其次对各分支的相位补偿环节进行优化，利用单机无穷大系统与3机9节点系统改进PSO算法，进行PSS4B参数优化仿真，克服了在IEEE给定的经典参数下，由于未使用三分支的相位补偿环节，未能达到最优的抑制效果。附图说明图1为本专利技术的结构框图；图2为低频变换器频率响应图；图3为高频变换器频率响应图；图4为结构简化后的PSS4B传递函数模型图；图5为PSO算法优化PSS4B参数过程示意图；图6为单机无穷大系统示意图；图7(a)、图7(b)为目标函数群体最优适应度值变化曲线；图8(a)、8(b)、8(c)为小扰动时三种工况下发电机转速偏差与电磁功率变化图；图9(a)、9(b)、9(c)为大扰动时三种工况下发电机转速偏差与电磁功率变化图；图10为3机9节点仿真模型；图11(a)、11(b)群体最优适应度值变化曲线；图12(a)、12(b)为典型参数PSS4B在基本工况下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图；图13(a)、13(b)为典型参数PSS4B在重负荷下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图；图14(a)、14(b)为典型参数PSS4B在轻负荷下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图；图15(a)、15(b)为优化的GPSO-PSS4B在基本工况下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图；图16(a)、16(b)为优化的GPSO-PSS4B在重负荷下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图；图17(a)、17(b)为优化的GPSO-PSS4B在轻负荷下发电机G2转子转速偏差与电磁功率曲线变化图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在IEEE给定的经典参数下，由于未使用三分支的相位补偿环节引起的不利结果是：IEEE标准提供的PSS4B典型参数在0.1-2HZ范围内提供的相位超前幅度有限，不具有普遍适应性。对于常规自并励励磁系统和滞后特性较大的三机励磁系统，需要整定3个频段的超前滞后相位补偿环节，以提供足够的相位超前补偿。如图1所示，本专利技术的改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，包括：第一.采用随机权重与杂交操作相结合的方法对PSO算法进行改进；基本PSO算法通过寻找个体极值与群体极值寻优求解，属于群智能算法，原理简单且容易编程实现，相比遗传算法，收敛速度较快但随着迭代过程的进行，各粒子相似度逐渐增高，可能无法跳出局部最优，基本PSO算法因缺乏局部区域精细搜索能力，在算法后期也可能出现收敛不足，搜索精度不高的缺点。迭代开始惯性权重ω取值最大，随着迭代次数增加，ω线性减小。这种线性递减权重法主要针对PSO算法易早熟及算法后期易在最优解处产生振荡的现象，合适的权重与递减速度可在一定程度上改善算法性能。但是对于不同问题，每次迭代需要的比例关系不同，因此线性递减权重只能针对某些特定的问题。同时，若寻优初期不能找到最优点，随着ω的减小，局部搜索能力增强，则容易陷入局部最优；若寻优初期找到次优点，这时相对较小的ω可以使得算法很快搜索到最优点，但由于ω的线性减小使得算法收敛速度减慢，增加了搜寻时间，故引入随机权重：式中，ω为惯性权重，randn(0,1)为0至1间正态分布的随机数，rand(0,1)为0至1间均匀分布的随机数，μmax、μmin、μ分别为随机权重平均值的最大值、最小值和平均值；若在迭代初期已经比较接近最优点，若随机产生的权重值较小，则可加快算法收敛速度，有利于寻找到全局最优点，若在迭代初期未找到最优点，如果此时采用线性递减权重，ω的减小可能会使算法最终找不到优点而陷入局部最优，而权重的随机伸长可克服该局限性。引入压缩因子为使算法能在全局探测和局部开采间达到有效的平衡，Clerc构造了含有压缩因子的PSO算法以有效控制粒子飞行速度，其速度更新公式为：式中，称为压缩因子，典型取法为c＝4.1，引入杂交环节改进PSO算法在上述几种改进方法的基础上，引进了遗传算法中的杂交本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，其特征在于，包括：S1.采用随机权重与杂交操作相结合的方式，对PSO算法进行改进；S11.为平衡局部改良与全局搜索能力，采用随机权重如下式：

【技术特征摘要】
1.改进PSO算法配置新型电力系统稳定器PSS4B的使用方法，其特征在于，包括：S1.采用随机权重与杂交操作相结合的方式，对PSO算法进行改进；S11.为平衡局部改良与全局搜索能力，采用随机权重如下式：其中，ω为惯性权重，randn(0,1)为0至1间正态分布的随机数，rand(0,1)为0至1间均匀分布的随机数，μmax、μmin、μ分别为随机权重平均值的最大值、最小值和平均值；S12.为使算法能在全局探测和局部开采间达到有效的平衡，构造含有压缩因子的PSO算法以有效控制粒子飞行速度，其速度公式为：式中，称为压缩因子，取法为c＝4.1，c1、c2为学习因子；r1、r2为0到1之间均匀分布的随机数；Pid、Pgd分别为个体最优和全局最优，Xid为个体位置；S13.引入遗传算法中的杂交环节，即在每次迭代计算中，根据已经给定的杂交概率，选择指定数量的粒子放入杂交池内，池中粒子随机两两杂交，产生数目不变的子代粒子，并取代亲代粒子，子代粒子位置根据父代粒子位置算术交叉可得，即child(x)＝p·parent1(x)+(1-p)·parent2(x)其中，p为0至1之间的随机数；子代粒子的速度根据如下公式得：经历杂交环节后，产生的子代粒子将继承父代的优点；S2.简化PSS4B参数S21.优化带通滤波与增益环节；带通滤波环节设置的公式为：式中，TL1、TL2、TL7、TL8为低频段混合模块中传递函数的时间常数；KL1、KL2为低频段混合模块正、负分支的增益值；FL为低频滤波环节的中心频率；取R为1.2，则带通滤波环节待优化的参数仅为各分支中心频率FL、FI与FH，增益环节待优化参数为KL、KI与KH；带通滤波环节待优化可转化为下列带约束的优化问题：式中，KL、KI、KH分别为增益环节待优化参数；FL、FI、FH分别为低频、中频与高频带通滤波环节的中心频率；S22.优化各分支的相位补偿环节；所需优化的参数为TL5、TI5、TH5、TL6、TI6、TH6，相位补偿环节优化可转化为...

【专利技术属性】
技术研发人员：王德林，孙宁杰，刘英超，朱亚飞，徐慧，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51