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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:万源[1] 段志远[1] 陈子文[2] 熊建华[1] 谌艳红 张承学[2]
机构地区:[1]国网江西省电力公司调度控制中心,江西南昌330077 [2]武汉大学电气工程学院,湖北武汉430072
出 处:《现代电力》2014年第4期60-65,共6页Modern Electric Power
摘 要:为指导PSS参数整定现场实验,提高电网动态安全稳定水平,对某网B厂新投机组PSS参数进行预整定。基于粒子群算法,动态调整惯性权重和加速因子自适应变化,并引入随机变异环节,以提高粒子寻优性能,从而提出适用于PSS参数预整定的自适应加速粒子群算法(SAPSO)。建立单机无穷大和两机协调预整定仿真模型,利用SAPSO算法,对某网新投PSS参数进行单机和两机协调预整定。时域仿真和现场试验表明预整定参数阻尼效果更好,对新投机组PSS参数采用预整定方法有效可行。In order to guide field experiment of PSS parame- ters tuning and improve the dynamic security and stability level of power system, the PSS parameters of new invested units in B power plant was pre-tuned. To improve the opti- mization performance of PSO, a novel Self-adaptive Accel- eration PSO (SAPSO) algorithm is proposed, which dynami- cally adjusts inertia weight and acceleration factor, and adds random mutation factor to searching process. Time domain simulations of single-machine infinity system and two-ma- chine coordinated pre-tune system are studied and investiga- ted. PSS parameter of new invested units is pre-tuned with the SAPSO algorithm under single and coordination mode. The results of simulation and field experiment indicate that the low-frequency oscillation of power system is effectively suppressed and the pre-tune method for PSS parameter of new invested units is effective and feasible.
关 键 词:自适应加速 粒子群算法 电力系统稳定器 预整定 试验
分 类 号:TM761[电气工程—电力系统及自动化]
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