基于雪消融优化算法的多机电力系统3DOF-PID-TI控制器区间优化与动态性能提升研究

针对多机电力系统中低频振荡抑制难题，研究人员提出基于雪消融优化算法(SAO)的3DOF-PID-TI控制器参数优化方法。通过MATLAB平台验证，该方法较GWO、MOA等现有技术将控制效率提升至97%， settling time缩短至1.312秒，显著增强系统稳定性和动态响应性能，为复杂电网稳定性控制提供新思路。

　　

随着可再生能源大规模并网和智能电网发展，现代电力系统面临日益复杂的动态稳定性挑战。低频振荡（通常0.1-2.5Hz）作为多机互联系统的"顽疾"，可能引发连锁故障甚至全网崩溃。传统功率系统稳定器(PSS)采用固定参数PID控制，难以适应非线性、高维度的系统动态特性，导致阻尼效果不足、响应速度慢等问题。现有优化方法如灰狼算法(GWO)、蜉蝣算法(MOA)等存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷，亟需开发更高效的参数优化策略。

针对这一难题，研究人员提出基于雪消融优化算法(Snow Ablation Optimizer, SAO)的三自由度比例-积分-微分倾斜积分(3DOF-PID-TI)控制器参数优化框架。该研究通过MATLAB平台实现算法验证，在相同测试条件下，SAO优化后的控制器展现出显著优势：控制效率达97%，远超GWO(84%)、MOA(76%)和IWOA(64%)；调节时间(settling time)仅1.312秒，比对比方法缩短27%-56%。这些突破性进展为复杂电力系统稳定性控制提供了新范式。

关键技术方法包括：1) 建立多机电力系统动态模型，量化评估低频振荡特性；2) 设计3DOF-PID-TI控制器架构，增加自由度提升调节能力；3) 开发SAO算法实现控制器参数区间优化；4) 通过MATLAB/Simulink平台进行仿真验证，采用时域响应、频域分析等多维度评估指标。

主要研究结果

1. PSS在多机系统中的配置机制
   通过涡轮-发电机-励磁系统(AVR)协同控制框架，阐明3DOF-PID-TI控制器在补偿负载扰动、抑制区域频率振荡方面的独特优势。该架构通过附加自由度实现速度偏差、功率偏差和频率偏差的多变量协调控制。

2. SAO优化PSS参数的稳定性增强
   SAO算法通过模拟积雪消融过程中的能量转移机制，实现控制器参数的高效搜索。优化后的参数使系统在0.5Hz-1.5Hz低频段阻尼比提升40%以上，有效抑制模式振荡。

3. 动态性能对比分析
   时域响应显示SAO方案超调量降低62%，稳态误差小于0.5%。频域分析证实其相位裕度较GWO提高15°，具备更强的抗干扰能力。

4. 综合性能评估
   SAO以5.85×10^-6
   的适应度值创最优记录，较对比算法降低2-5个数量级。在阶跃扰动测试中，电压恢复时间缩短至0.8秒，验证了算法的工程实用性。

结论与展望
该研究创新性地将SAO算法应用于3DOF-PID-TI控制器优化，解决了传统方法收敛慢、参数敏感等瓶颈问题。实验证实该方法能显著提升多机系统的动态稳定性和抗扰动能力，特别适用于含高比例新能源的弱电网场景。未来研究可进一步探索算法在广域测量系统(WAMS)中的实时控制应用，以及与其他智能控制策略的协同优化机制。这项成果为《Renewable Energy Focus》期刊在能源系统控制领域提供了重要理论支撑和技术参考。