DE算法优化模糊PID控制器提升互联电力系统LFC性能

本文主要探讨了"基于DE算法优化的模糊PID控制器在可控串联补偿器负载频率控制中的应用"。随着电力系统的复杂性和互联性增强，传统的负荷频率控制（LFC）面临着非线性问题的挑战。为了提高系统的稳定性和响应速度，研究者Dillip K. Sahoo等人提出了一种创新的控制器设计策略，即利用微分进化算法（DE）来优化模糊比例积分微分（PID）控制器。 DE算法是一种强大的全局优化工具，它通过模仿自然选择和基因突变过程，寻找最佳控制参数。在这项工作中，研究人员特别关注了DE算法的步长和交叉概率这两个关键参数，通过调整它们的优化策略，旨在提升控制器的性能。这种优化方法旨在解决电力系统在小阶跃负荷扰动（SLP）下的频率稳定问题，确保在频繁的负荷波动下，系统频率和联络线潮流能保持在预设的范围内。 研究首先构建了一个适用于LFC的可控串联补偿器（TCSC）模型，这是一种用于改善电力系统动态性能的关键设备。模糊PID控制器与TCSC的协同控制性能被深入研究，以评估这种新型控制器在实际电力系统中的适应性和有效性。模糊逻辑在此发挥了重要作用，因为它能够处理模糊的输入和非线性关系，提高了控制器的自适应性和鲁棒性。 文章的实验部分展示了所提出的DE优化模糊PID控制器在随机负载条件下的性能对比，证明了其在复杂环境下的优越控制效果。研究结果发表在《电气系统与信息技术学报》上，并强调了这种方法对于满足发电率约束、提高电力系统动态稳定性的潜在价值。 这项研究不仅提供了优化控制策略的创新思路，还为电力系统的实时控制提供了实用的解决方案，有助于提升电力系统的稳定性，适应未来电力网络的复杂需求。该成果具有重要的理论意义和实际应用价值，特别是在智能电网和自动控制领域。