基于动态插值粒子群算法的VSG鲁棒性优化策略

丁文沛; 刘颂凯; 张磊; 李彦彰; 艾宇坤; 吴宇恒

doi:10.26963/j.psce.2026.01002

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基于动态插值粒子群算法的VSG鲁棒性优化策略

更新时间：2026-04-24

- 基于动态插值粒子群算法的VSG鲁棒性优化策略
- Vol. 42, Issue 1, Pages: 13-21(2026)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 新能源微电网湖北省协同创新中心
  3. 国网湖北省电力有限公司武汉市供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2026.01002
  CLC： TM341;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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丁文沛, 刘颂凯, 张磊, et al. 基于动态插值粒子群算法的VSG鲁棒性优化策略[J]. 2026, 42(1): 13-21.
DOI：

丁文沛, 刘颂凯, 张磊, et al. 基于动态插值粒子群算法的VSG鲁棒性优化策略[J]. 2026, 42(1): 13-21. DOI： 10.26963/j.psce.2026.01002.

摘要

针对虚拟同步发电机（virtual synchronous generator

VSG）的参数选择缺乏系统性优化方法，传统策略难以在多约束条件下兼顾动态性能与运行鲁棒性，提出一种基于动态插值粒子群算法（dynamic interpolation particle swarm optimization

DI-PSO）的VSG鲁棒性优化策略。基于系统小信号（small signal

SS）模型构建适应度函数，通过DI-PSO结合特征值分析对VSG参数进行优化，重点解决参数选择过程中动态稳定性与多工作点适应性的协调问题。该方法在确保系统稳定裕度的前提下，利用特征值实部最小化策略提升动态响应性能，并通过电磁暂态仿真验证了优化参数在不同运行条件下的有效性。仿真结果表明，相较于传统参数整定方法，所提策略显著增强了VSG在复杂电网环境中的动态调节能力与运行弹性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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