粒子群优化算法在VSC-HVDC控制参数优化中的应用

"该文探讨了基于粒子群优化算法对VSC-HVDC系统控制参数的优化策略。通过建立双端VSC-HVDC的小信号模型，利用特征根分析法来评估系统的动态特性，并以此为基础设计罚函数作为优化目标。文章提出了一种全局优化方法，运用粒子群优化算法对系统的全部控制参数进行整体优化，以提高系统在各种工况下的控制精度和稳定性。仿真结果证实了优化策略的有效性，表明系统在小扰动、大扰动、潮流反转和故障情况下的动态响应得到显著提升。" 本文主要关注的是高压直流输电技术中的一个重要分支——基于电压源型换流器的高压直流输电（VSC-HVDC）系统。VSC-HVDC技术因其灵活性和效率在电力系统中得到了广泛应用。对于VSC-HVDC系统的控制，精确的控制策略至关重要，其中涉及到多个比例积分（PI）控制器的参数设定。传统的试凑法耗时且效果不理想，因此需要更高效的优化方法。 文章指出，小信号模型能够通过线性化状态空间模型提供快速和精确的优化，特别是通过系统特征根分析，可以更直接地关联到系统动态特性和稳定性。作者引入了粒子群优化算法（PSO）作为参数优化工具，以振荡模式和衰减模式的罚函数为优化目标，旨在全局优化所有控制参数，而不仅仅是局部调整。这种方法不仅考虑了主导极点的影响，还兼顾了非主导极点对系统稳定性的影响，避免了在优化过程中可能出现的稳定性问题。 通过在PSCAD/EMTDC软件中进行仿真，研究证明了所提出的优化策略能够显著提高VSC-HVDC系统在各种操作条件下的控制性能，包括小扰动响应、大扰动恢复、潮流反转处理以及故障恢复。这一方法的实施使得系统在稳态和暂态特性上均有显著改进，为VSC-HVDC系统的控制参数整定提供了新的思路和工具。 这篇文章为VSC-HVDC系统的控制参数优化提供了新的理论依据和计算方法，强调了基于小信号模型和粒子群优化算法的整体优化策略在提升系统性能方面的优势，对于电力系统控制领域的研究具有重要的参考价值。