基于GA-BP算法的自适应电力系统稳定器及仿真分析
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- 摘 要 ：为解决常规电力系统稳定器中受控系统参数难以识别的问题, 提出了一种可以根据电力系统 运行工况自动调整控制参数的新型自适应电力系统稳定器（PSS），运用神经网络完成电力系统被控 模型的精确在线辨识。通过在线测量同步发电机的有功和无功参数，自适应电力系统稳定器可按照 相位超前补偿的设计原则实时自动调整稳定器参数, 以达到最佳的抑制低频振荡的效果。为了避免 BP 算法在神经网络训练当中陷入局部小等一系列缺点，引入了一种GA 和BP相结合的算法，将离 线计算所得的PSS 参数构成的样本对神经网络进行训练。通过在时域仿真结果表明自适应PSS 能 有效抑制电力系统低频振荡，极大的提高电力系统的动态和暂态稳定性。 关键词：电力系统稳定器，GA-BP算法; BP神经网络....
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