[发明专利]一种基于改进粒子群算法的超低频振荡抑制方法

权利要求书

1.一种基于改进粒子群算法的超低频振荡抑制方法，其特征在于，所述方法包括的步骤为：

S1：对多直流送出系统的每条直流分别施加相同的功率扰动，直至激发系统发生超低频振荡，并记录各条直流扰动下的超低频振荡模态幅值；

S2：比较各条直流扰动下的超低频振荡模态幅值，并根据超低频振荡模态幅值选择直流频率限制控制器的控制敏感点；

S4：将所述直流频率限制控制器的控制敏感点作为基础，通过TLS-ESPRIT算法辨识系统传递函数，建立系统频率偏差对时间的积分最小的粒子群算法优化模型；

S5：对所述粒子群设定最大迭代次数、初始粒子数目、加速常数、惯性权重取值范围、非线性调节因子、维度及解空间范围，并将当前迭代次数设定为1；

S6：采用粒子群算法对粒子的速度和位置进行更新；

S7：记录每个微粒经历过的最好位置，所述微粒经历过的最好位置为个体极值，并将个体极值与微粒的适应值相比较，并根据每个微粒个体极值的位置与适应值的位置，确定出当前最好的个体极值；

S8：将全局中微粒经历过的最好位置定为全局极值，并将每个微粒的适应值与全局极值作比较，并根据每个微粒全局极值的位置与适应值的位置，确定出当前最好的全局极值；

S9：使惯性权重的非线性减小，并更新惯性权重取值；

S10：判断当前迭代次数，如果当前迭代次数等于最大迭代次数，则输出直流频率限制控制器参数优化结果，反之则将当前迭代次数加1，并返回步骤S6。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进粒子群算法的超低频振荡抑制方法，其特征在于，步骤S9中的惯性权重的非线性减小采用的方法为：

式中，w代表惯性权重，w_max、w_min分别为惯性权重的最大、最小值；λ为非线性调节因子；t、T_max分别是当前进化代数和最大进化代数。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进粒子群算法的超低频振荡抑制方法，其特征在于，所述惯性权重的非线性减小采用的方法中引入非线性调节因子λ，并且根据不同的优化目标及条件，可改变λ的取值，来调整惯性权重w非线性减小的程度。