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灰狼優(yōu)化（grey wolf optimizer，GWO）算法作為一種新的、高效的群體智能優(yōu)化算法，可應(yīng)用于電力系統(tǒng)優(yōu)化問題。提出了采用GWO算法的多機電力系統(tǒng)穩(wěn)定器參數(shù)優(yōu)化設(shè)計方案。將傳統(tǒng)超前一滯后型電力系統(tǒng)穩(wěn)定器（PSS）的參數(shù)設(shè)計建模為基于特征值的二次性能目標優(yōu)化問題，通過向左半復平面移動機電振蕩特征值實現(xiàn)對不同運行狀態(tài)下機電模態(tài)阻尼系數(shù)的最大化進行尋優(yōu)。GWO算法具有對初始取值不敏感，優(yōu)化效率較高和全局尋優(yōu)性能好等特點，因此被用來迭代搜索最優(yōu)PSS參數(shù)值。通過IEEE New England 39節(jié)點算例的特征值分析和非線性時域仿真，驗證了基于GWO算法優(yōu)化整定的電力系統(tǒng)PSS在各種系統(tǒng)運行狀態(tài)下抑制系統(tǒng)機電振蕩的有效性和魯棒性，并通過與傳統(tǒng)相位補償方法設(shè)計的PSS阻尼性能對比，表明所提GWO算法優(yōu)化PSS參數(shù)具有明顯優(yōu)越性。進一步的算法性能分析表明，GWO算法具有對初值不敏感和穩(wěn)健性強等優(yōu)點。
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