基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化研究

基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化研究基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化研究

摘要：随着电力系统规模的不断扩大，多机系统的稳定性和安全性问题日益突出。穩定高效的助力系统的发展至关重要。对于多机系统而言，助力机的参数协调优化是提高系统稳定性和抗干扰能力的关键。本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的多机系统助力机(PSS)参数协调优化方法。通过引入人工蜂群算法的思想，结合粒子群优化算法和改进差分进化算法，克服了传统算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提高了优化效果。同时，针对PSS参数协调优化中的特殊需求，通过引入优化因子和动态权重策略，进一步提高了算法的搜索性能。通过在IEEE14节点系统进行仿真实验，验证了所提方法的有效性和可行性。

关键词：多机系统；PSS参数协调优化；人工蜂群算法；粒子群优化算法；改进差分进化算法；搜索性能

1.引言

电力系统是现代工业社会的重要基础设施，多机系统是电力系统中的核心。由于电力系统的复杂性和不确定性，多机系统的稳定性和安全性问题日益突出。助力机(PSS)作为改善多机系统动态性能和稳定性的重要手段，其参数协调优化对于提高系统的响应能力和抗干扰能力至关重要。

2.相关研究

传统的PSS参数协调优化方法主要采用经验调整或试-and-error等方法，这种方法存在着效率低下、耗时长、易陷入局部最优等问题。近年来，启发式算法在PSS参数协调优化中获得了广泛应用。人工蜂群算法是一种基于迭代搜索和群体智能的优化算法，具有全局搜索能力和高收敛速度的特点。然而，传统人工蜂群算法的随机性和局部搜索能力有待改进，因此需要对其进行优化和改进。

3.方法

本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化方法。首先，将多机系统PSS参数优化问题转化为一个多目标优化问题，包括稳定裕度和干扰抑制能力。然后，结合粒子群优化算法和改进差分进化算法，引入了粒子群搜索和差分进化的思想，提高了算法的搜索能力和优化效果。此外，为了进一步提高算法的搜索性能，引入了优化因子和动态权重策略，使得算法能够动态调整搜索方向和策略。

4.实验结果

通过在IEEE14节点系统上进行仿真实验，验证了所提方法的有效性和可行性。实验结果表明，所提方法能够快速收敛到全局最优解，在提高系统稳定性和抗干扰能力方面具有明显的优势。与传统算法相比，所提方法在搜索效率和优化效果方面都有明显提升。

5.结论

本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化方法。通过引入人工蜂群算法的思想，结合粒子群优化算法和改进差分进化算法，克服了传统算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，提高了优化效果。同时，通过引入优化因子和动态权重策略，进一步提高了算法的搜索性能。实验结果表明，所提方法能够快速收敛到全局最优解，具有明显的优势。在实际应用中，本文提出的方法有望为多机系统PSS参数协调优化提供有力支持。

综上所述，本文提出了一种基于改进人工蜂群算法的多机系统PSS参数协调优化方法。通过引入粒子群搜索和差分进化的思想，并结合优化因子和动态权重策略，该方法在优化效果和搜索能力方面均有明显的提升。实验结果表明，该方法能够快速收敛到全