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考虑多振荡模式的多频段电力系统稳定器参数整定方法
摘要：
电力系统稳定器在多振荡模式和多频段情况下的参数整定一直是一个热门话题。本文通过分析多振荡模式和多频段情况下的系统稳定性问题，提出了一种基于神经网络和遗传算法的参数整定方法。该方法将系统稳定性指标作为目标函数，通过离线训练得到适当的神经网络结构和权值，然后利用遗传算法对神经网络的输出进行优化，从而得到最优的系统稳定器参数。
关键词：电力系统；稳定器；多振荡模式；多频段；神经网络；遗传算法
一、引言
电力系统稳定器是一种重要的控制装置，它可以用来提高系统的稳定性，并且减少系统的振荡。在多振荡模式和多频段情况下的稳定器参数整定成为了一个热门话题。在此情况下，传统的经验参数整定方法不能够提供有效的解决方案。因此，需要采用新的方法来解决这一问题。
二、多振荡模式和多频段电力系统稳定性问题
在电力系统中，振荡模式是指在系统中存在的一种稳定的周期性运动。当这些振荡模式出现并且不得到有效的控制时，将会导致系统的不稳定。多振荡模式情况下的稳定性问题是指存在多种振荡模式且它们之间相互影响时的系统稳定性问题。多频段问题是指在不同的频段内存在多种振荡模式时的系统稳定性问题。
三、基于神经网络和遗传算法的参数整定方法
针对多振荡模式和多频段的稳定性问题，我们提出了一种基于神经网络和遗传算法的参数整定方法。该方法通过离线训练得到适当的神经网络结构和权值，然后利用遗传算法对神经网络的输出进行优化，从而得到最优的系统稳定器参数。具体步骤如下：
1.设计系统稳定性指标；
2.对神经网络进行离线训练；
3.利用遗传算法对神经网络的输出进行优化；
4.得到最优的稳定器参数。
四、实验结果
我们在IEEE14节点标准电力系统上进行了实验，并与传统的经验参数整定方法进行了比较。实验结果表明，该方法在多振荡模式和多频段情况下，可以有效地提高系统的稳定性，从而减少系统的振荡。与传统方法相比，该方法不仅可以提供更好的稳定性调节效果，而且可以更快地实现参数整定。
五、结论
本文提出了一种基于神经网络和遗传算法的多振荡模式和多频段电力系统稳定器参数整定方法。实验结果表明，该方法可以有效地提高系统的稳定性，并且具有更好的效果和更快的速度。因此，可以应用到电力系统稳定器的实际应用中。