[發明專利]基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法

在審

• 申請號: 202011125690.5
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112241602A
• 公開（公告）日: 2021-01-19
• 發明（設計）人: 李宏強;宋炎侃;張爽;郭藝潭;張迪;沈沉;田蓓;薛飛;周雷;楊慧彪;王超
• 申請（專利權）人: 國網寧夏電力有限公司電力科學研究院;清華四川能源互聯網研究院
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06N3/00;G06Q50/06
• 代理公司: 寧夏合天律師事務所 64103
• 代理人: 鄭重

1.一種基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.獲取初始電磁暫態仿真函數；

b.根據初始電磁暫態仿真函數，對全部參數進行軌跡靈敏度分析；

c.量化軌跡靈敏度，并對軌跡靈敏度進行排序，選取軌跡靈敏度較大的若干參數作為待優化參數；

d.基于PSO算法，運行電磁暫態仿真模型，獲取優化后的電磁暫態仿真參數。

2.如權利要求1所述的基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，步驟d中，所述“基于PSO算法，運行電磁暫態仿真模型，獲取優化后的電磁暫態仿真參數”包括以下步驟：

d1.連接電磁暫態仿真模型與PSO主程序；

d2.設定PSO參數：包括設定C1值、C2值、粒子數量、速度上下限、粒子位置上下限、最大迭代次數、收斂條件；同時設定適應函數；

d3.運行PSO主程序，包括以下步驟：

d31.初始化各粒子的狀態，包括在設定范圍內隨機選取粒子位置與粒子速度；

d32.對每個粒子位置計算其對應的適應函數值，此時會以各粒子位置所對應的參數值帶入仿真模型并運行仿真，通過收集仿真結果的狀態進而計算適應函數值；根據適應函數值對每個粒子更新pbest參數，并隨之記錄每個粒子的pbest所對應的粒子函數值；

d33.找到該代所有粒子中適應函數最小的粒子，并與gbest對應函數值比較，若小于此值，則更新gbest為該粒子的位置，并隨之記錄gbest所對應的適應函數值；

d34.對每個粒子，更新粒子速度；

d35.根據各粒子更新后的粒子速度，更新粒子的位置；

d36.檢測是否滿足終止條件：若滿足終止條件，則跳出循環終止程序并輸出gbest及其對應的位置，否則返回步驟d32。

d4.根據獲得的gbest，輸出所對應的粒子參數，該粒子參數即為優化后的電磁暫態仿真參數；將粒子參數帶入電磁暫態仿真模型，運行仿真，觀測結果是否和gbest的適應函數相同，若相同則完成校驗。

3.如權利要求2所述的基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，步驟d34中，所述“對每個粒子，更新粒子速度”中，粒子速度的更新方式如下式：

V_ik+1＝w×V_ik+c₁×rand1×(pbest-X_ik)+c₂×rand2×(gbest-X_ik)

其中，V_ik+1代表更新后的粒子速度，V_ik代表更新前的粒子速度，w為慣性權重，c₁，c₂代表權重因子，rand1，rand2均為(0,1)區間內的隨機數，X_ik代表本時刻粒子的位置；

此時，步驟d35中，所述“根據各粒子更新后的粒子速度，更新粒子的位置”中，粒子的位置的更新方式如下式：

X_ik+1＝X_ik+V_ik+1

其中，X_ik+1代表更新后的粒子位置。

4.如權利要求3所述的基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，粒子的位置更新完畢后，檢查是否出現粒子越限的情況；若粒子超出設定的界限，則將粒子的位置設定為界限值，并更新粒子速度。

5.如權利要求1所述的基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，步驟d36中，所述終止條件包括達到最大迭代次數或達到預期優化效果。

6.如權利要求2所述的基于粒子群優化的電磁暫態仿真參數優化方法，其特征在于，步驟d中，所述“基于PSO算法，運行電磁暫態仿真模型，獲取優化后的電磁暫態仿真參數”還包括以下步驟：

d5.根據優化后的電磁暫態仿真參數，優化PSO算法，進行二次局部PSO。