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粒子群算法在电力系统低频振荡辩识中的应用 被引量:5

Application of Particle Swarm Optimization in the Identification of Low-frequency Oscillation in Power System
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摘要 介绍了电力系统中常见的低频振荡现象,指出了各种常用的信号分析方法在分析低频振荡时存在的不足。利用粒子群算法对振荡信号的各个待测参数在指定的范围内寻优来求取振荡信号的各个参数,进而可以应用这种方法提取低频振荡信号的主导模式。通过仿真数据和现场数据的分析验证了该方法是有效可行的,是对低频振荡进行分析与控制的一种有效方法。 This paper introduces the common low frequency oscillation in power system, and points out the deficiency in the analysis of low-frequency oscillation when using various signal analysis methods. Particle Swarm Optimization (PSO) is used to search the optimal solution of various parameters of oscillation signal in designated area, then we can use this method to extract the dominant mode of the signal of low frequency oscillation. Finally the analysis of simulation data and practical data reveal that this method is effective and feasible. So it provides us with an effective tool for the analysis and control of low frequency oscillation in power system.
机构地区 佛山供电局
出处 《陕西电力》 2009年第3期35-38,共4页 Shanxi Electric Power
关键词 低频振荡 粒子群算法 主导模式 最优解 low frequency oscillation PSO dominant mode optimal solution
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参考文献1

二级参考文献1

  • 1赵书强.电力系统振荡模式分析与控制的分群等值方法研究[M].华北电力大学,1999..

共引文献74

同被引文献45

引证文献5

二级引证文献20

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