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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司漳州供电公司

摘要：本发明提供了一种电力系统PSS参数整定方法，包括以下步骤：（1）AFA、BFO算法参数的初始化；（2）令k=1，iter=0，g=h=l=1；（3）运行相应的仿真模型；（4）利用ITAE准则作为目标函数；（5）采用AFA‑BFO算法对目标函数进行寻优计算；（6）执行BFO算法操作；（7）迭代次数iter=iter+1；（8）判断迭代次数iter是否达到最大迭代数gen；（9）若迭代次数iter未达到最大迭代数gen，转到步骤7继续进行迭代；（10）若迭代次数iter达到最大迭代数gen，将个体极值、全局极值输出；个体极值即为寻优得到的PSS参数，全局极值即为电力系统的目标函数值。应用本技术方案可实现运用的两种算法之间的切换方式，在参数寻优的过程中可以在保证收敛精度下，提高算法收敛的速度。

主权项：1.一种电力系统PSS参数整定方法，其特征在于，包括以下步骤：1AFA、BFO算法参数的初始化；萤火虫数量为n，最大迭代次数gen，随机数系数α，光吸收系数γ，最大吸引力β0；细菌的趋化次数Nc，趋化操作中单向运动的最大步数Ns，复制操作步骤数Nre，迁移操作数Ned，迁移概率Ped，并随机产生初始化参数；2令k＝1，iter＝0，g＝h＝l＝1，g，h，l表示细菌的第g次趋向，h次复制，l次迁移，进行迭代运算；3运行相应的仿真模型，获取电力系统有功功率振荡曲线；4利用ITAE准则作为目标函数，定义目标函数： Pt为实际振荡的有功功率曲线，Preft为基准的有功功率曲线；考虑PSS的约束条件，PSS参数优化可以表达为如下形式： 其中，增益Ki的范围为[0.1,50]，T1i、T3i的范围是[0.01,1]；PSS时间常数T5i、T2i、T4i在优化之前给定；5采用AFA-BFO算法对目标函数进行寻优计算，6执行BFO算法操作，经过寻优计算后产生一组新的个体极值为Piiter、全局极值为Pgiter；7迭代次数iter＝iter+1；8判断迭代次数iter是否达到最大迭代数gen；9若迭代次数iter未达到最大迭代数gen，转到步骤7继续进行迭代；10若迭代次数iter达到最大迭代数gen，将个体极值为Piiter、全局极值为Pgiter输出；个体极值Piiter即为寻优得到的PSS参数，全局极值Pgiter即为电力系统的目标函数值；在步骤5中，具体还包括以下步骤：51AFA算法中萤火虫位置更新公式如下： 式中，k为算法的迭代次数；为萤火虫i和j所处的空间位置；βijrij为萤火虫i对萤火虫j的吸引力；rij为萤火虫i到萤火虫j的笛卡尔距离，α为常数,称之为步长因子；取0≤α≤1；是由高斯分布、均匀分布或者其他分布得到的随机数向量；AFA算法，使步长因子α随着迭代次数的增加而减少，自适应步长因子α的取值公式如下所示：α＝α10^-4α0^1gen其中，gen为算法的最大迭代次数，α0为初始步长因子；52先采用AFA算法使萤火虫快速收敛到全局最优解所在域；53判断AFA算法是否收敛到全局最优的区域，且切换的判别方式采用下列公式： 式中：yk、yk+1分别为AFA算法第k、k+1次迭代得到的相应适应度值；φ、与γ为预先设定的值，为常数；54当满足上式时，表明AFA算法已经收敛到全局最优的区域、收敛开始变慢，此时，考虑切换到BFO算法。

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