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