基于粒子群优化算法的WSCC系统小信号稳定性增强研究

推荐：本研究针对多机电力系统中PSS参数整定难题，采用六种PSO算法（AGPSO1-3、IPSO、MPSO、TACPSO）优化WSCC三机九节点系统的稳定器参数。通过实时仿真平台验证，显著提升了终端电压、转子速度等关键指标的动态响应性能，为复杂电网振荡抑制提供了创新解决方案。

　　

现代电力系统面临可再生能源并网和大规模互联带来的小信号稳定挑战，低频率振荡可能引发连锁故障。传统PSS参数整定方法在复杂多机系统中表现不佳，亟需智能优化算法。Western System Coordinating Council（WSCC）三机九节点系统作为典型测试平台，其振荡模式阻尼问题长期困扰工程界。

国内某研究机构团队在《Forest Policy and Economics》发表研究，创新性地将六种改进粒子群算法（AGPSO1-3、IPSO、MPSO、TACPSO）应用于PSS参数优化。通过构建包含IEEE Type 1励磁系统的同步发电机模型，采用ITAE/ITSE等四种性能指标评估，结合dSPACE实时仿真平台验证，解决了多机协调阻尼难题。

关键技术包括：1）建立三机九节点系统数学模型（含式1-7的转子绕组方程）；2）设计12变量优化目标函数（式14）；3）开发基于Control Desk的实时扰动测试系统；4）对比分析六种PSO算法的0.01%容差带 settling time。

研究结果显示：
1）IPSO算法使Machine 2电压 settling time缩短42%（图3）；
2）TACPSO在机械转矩扰动下保持 slip<0.001 p.u（图6）；
3）AGPSO3组实现转子角波动降低63%（图7d）；
4）实时测试中ITAE指标最优方案使参考电压阶跃响应稳定时间<5秒（图8a）。

该研究首次系统比较了六种PSO变体在多机PSS优化中的性能，证实非线性时变系数（如式8-13）能有效避免早熟收敛。通过dSPACE硬件在环验证，为智能算法在电力系统实时控制中的应用树立了新范式，对高比例新能源电网的稳定运行具有重要工程价值。