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基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化
引用本文:魏星,张青松,黄辉.基于改进粒子群算法的水轮机调速器参数优化[J].电力科学与工程,2005(3):48-51.
作者姓名:魏星  张青松  黄辉
作者单位:1. 武汉大学,电气工程学院,湖北,武汉,430072
2. 贵州省龙里县供电局,贵州,龙里,551200
摘    要:PSO(粒子群算法)是一种随机全局优化技术.该算法简单,易实现,且功能强大.文章研究了水轮机PID调节器参数的优化问题,利用改进PSO对系统所处的不同状态和工况进行了PID参数寻优.仿真结果表明,此种PID控制器比常规PID有更好的动态调节特性和鲁棒性,不失为一种具有较好实用价值的PID参数优化方法.

关 键 词:改进粒子群算法  水轮机调节
文章编号:1672-0792(2005)03-0048-04
修稿时间:2005年4月17日

Optimization of Hydro Turbine Governor Parameters Based on Improved Particle Swarm
WEI Xing,ZHANG Qing-song,HUANG Hui.Optimization of Hydro Turbine Governor Parameters Based on Improved Particle Swarm[J].Power Science and Engineering,2005(3):48-51.
Authors:WEI Xing  ZHANG Qing-song  HUANG Hui
Abstract:Particle swarm optimization (PSO) is a stochastic global technique. This method is easy to implement and possesses excellent performance. The optimization of PID parameters in hydro turbine governor is studied. The PID parameters can be adjusted to the varying state of the system. Simulation results show that the PSO-based PID controller is better than ordinary PID controller in fast response and strong robustness. It is a practical method in the hydro-turbine governing systems.
Keywords:PID
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