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-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-系列缺点，引入了-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