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Tuning of power system stabilizers using genetic algorithms

机译：使用遗传算法调整电力系统稳定器

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Several techniques exist for developing optimal controllers. This paper investigates the tuning of power system stabilizers (PSS) using genetic algorithms (GA). A digital simulation of a linearized model of a single-machine infinite bus power system at some operating point is used in conjunction with the genetic algorithm optimization process. The integral of the square of the error and the time-multiplied absolute value of the error performance indices are considered in the search for the optimal PSS parameters. In order to have good damping characteristics over a wide range of operating conditions, the PSS parameters are optimized off-line for a selected set of grid points in the real power (P)-reactive power (Q) domain. The optimal settings thus obtained can then be stored and retrieved on-line to update the PSS parameters based on measurements of the generator real and reactive power. Time domain simulations of the system with GA-tuned PSS show the improved dynamic performance under widely varying load conditions.
机译：存在开发最佳控制器的几种技术。本文研究了使用遗传算法（GA）调整电力系统稳定器（PSS）的方法。结合遗传算法优化过程，使用了单机无限母线电力系统在某些工作点的线性化模型的数字仿真。在搜索最佳PSS参数时，应考虑误差平方和误差性能指标的时间乘以绝对值的积分。为了在广泛的工作条件下具有良好的阻尼特性，针对有功功率（P）-无功功率（Q）域中选定的一组网格点，离线优化了PSS参数。然后，可以基于发电机的有功功率和无功功率的测量值，在线存储和检索由此获得的最佳设置，以更新PSS参数。带有GA调谐PSS的系统的时域仿真表明，在负载变化很大的情况下，动态性能得到了改善。

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