【摘 要】
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电力系统稳定器(PSS)是目前已经被证实的最有效的抑制低频振荡(0.2～2.5Hz)的手段，也是国际大电网会议推荐的首选措施。近年来随着电网规模的不断扩大，低频振荡的发生也越来越多，
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电力系统稳定器(PSS)是目前已经被证实的最有效的抑制低频振荡(0.2～2.5Hz)的手段，也是国际大电网会议推荐的首选措施。近年来随着电网规模的不断扩大，低频振荡的发生也越来越多，于是各国及各省纷纷在电网中大量投入PSS装置，以抑制低频振荡、加强系统阻尼、提高电网的动态稳定性。作为PSS设计的基本问题之一，PSS参数优化问题近年来已成为研究低频振荡的一个热点问题，对提高电力系统的稳定性具有非常重要的现实意义。本文以PSS为研究对象，主要对PSS的参数优化问题进行研究。
本文首先介绍了电力系统稳定性的定义及分类，分析了产生低频振荡的机理，并给出一些提高电力系统稳定性的措施。针对PSS抑制低频振荡、维持系统稳定运行的研究和运用现状进行了综述。
其次详细阐述了PSS抑制低频振荡的基本原理，建立了电力系统及其各组成元件的数学模型，利用特征值分析法进行小干扰稳定性计算，从频域角度定量分析PSS对抑制低频振荡的作用。对PSS在系统中的安装位置和安装台数进行了时域动态仿真，分析了PSS的引入对电力系统稳定性的影响。
然后研究了PSS参数优化，介绍了标准粒子群优化(PSO)算法的基本原理和流程，总结归纳了PSO的改进策略。针对PSO算法在寻优过程容易陷入局部极值的不足，结合混沌搜索技术，提出了一种基于种群收敛程度和个体适应值自适应调整惯性权重的自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO)。该算法基本保持了PSO算法简单、容易实现的特点，虽然运算量较PSO算法略微有所增加，但具有较快的收敛速度，且兼顾全局寻优和局部寻优，能够有效地避免早熟收敛。
最后利用ACPSO算法进行PSS参数优化，利用特征值分析法进行小干扰稳定分析和动态时域仿真，结果表明经ACPSO优化设计的PSS，在增强机电振荡模式阻尼、提高系统稳定水平的性能上较PSO优化结果更好，表明该算法对于多局部极值优化问题具有更好的全局寻优能力。
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