[发明专利]一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法

权利要求书

1.一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：AFSA、BFO算法参数的初始化；

步骤S2：令迭代次数gen＝1，进行迭代运算；

步骤S3：运行电力系统仿真模型，并采取电力系统仿真模型中各发电机以及联络线之间的信号；

步骤S4：从采取的信号中，获取电力系统低频振荡信号；

步骤S5：对所述电力系统低频振荡信号进行辨识分析，获取对应的振荡模态及特征值λ_i＝σ_i±jw_i；其中，σ_i代表特征值的实部，w_i代表特征值的虚部；

步骤S6：根据特征值的大小确定其阻尼比；

步骤S7：利用将阻尼比作为PSS参数优化的目标；

步骤S8：通过PSS的约束条件，进行PSS参数优化；

步骤S9：采用AFSA-BFO算法对目标函数进行寻优计算；

步骤S10：经过寻优计算后，产生一组新的个体极值为P_i(gen)、全局极值为P_g(gen)；

步骤S11：迭代次数gen＝gen+1；

步骤S12：判断迭代次数gen是否达到最大迭代数MAXGEN；

步骤S13：若迭代次数gen未达到最大迭代数MAXGEN，转到所述步骤S2继续进行迭代；

步骤S14：若迭代次数gen达到最大迭代数MAXGEN，将个体极值为P_i(gen)、全局极值为P_g(gen)输出；个体极值P_i(gen)即为寻优得到的PSS参数，全局极值P_g(gen)即为电力系统最优的阻尼比；

步骤S15：完成所有的计算，并结束；

其中，在所述步骤S9中，还包括如下步骤：

步骤S91：采用AFSA算法使鱼群快速收敛到全局最优解所在域；

步骤S92：判断AFSA算法是否收敛到全局最优的区域，且所采用的切换的判别方式采用如下方式：

或

式中：Y_k、Y_k+1、Y_n+1分别为AFSA算法第k、k+1、n+1次迭代得到的相应适应度值；α、β与γ为预设值；

步骤S93：当满足上式时，表明AFSA算法已经收敛到全局最优的区域，收敛开始变慢，此时，切换到BFO算法。

2.根据权利要求1所述的一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，在所述步骤S1中，在初始化过程程，记维度为D，种群数量为n，迭代次数gen，最大迭代数MAXGEN，最大尝试次数为TN，视野为Visual，步长为Step，拥挤度因子为z，细菌的趋化次数为Nc，趋化操作中单向运动的最大步数为Ns，复制操作步骤数为Nre，迁移操作数为Ned，迁移概率为Ped，且随机产生初始化参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，在所述步骤S6中，所述阻尼比为：

4.根据权利要求1所述的一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，在所述步骤S7中，目标函数为：

J＝min{ξ_i,j,i∈S,j＝1,...,k}

式中，k为优化过程中采用的运行方式的个数；S为振荡的集合；ξ_i,j表示第j种干扰方式下第i个机电振荡模态的阻尼比。

5.根据权利要求4所述的一种基于AFSA-BFO算法的电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，在所述步骤S8中，参数优化的表达为如下形式：

其中，增益K_i的范围为[0.1,50]，T_1i、T_3i的范围是[0.01,1]，PSS时间常数T_5i、T_2i、T_4i为预设值。