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基于粒子群优化算法的PSS参数优化
关键词：电力系统稳定器粒子群算法单机系统参数优化 ITAE准则
粒子群算法(PSO-ω)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。基于单机无穷大系统模型,通过采用PSO-ω算法对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,以抑制低频振荡。该方法是以最优控制原理为基础,综合考虑PSS与励磁系统的性能,将PSS参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题,控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力(ITAE准则)。用MATLAB软件进行仿真,结果表明,利用该方法设计的PSS,它的稳定性有了较大的提高。
基于OpenMP的小波和小波包多核并行计算方法

本发明公开了一种基于OpenMP的小波和小波包多核并行计算方法，首先利用IntelParallel?Amplifier找出小波与小波包串行应用程序的热点部分，即耗时最为严重的代码段。通过分析热点的潜在并行性，对卷积计算与数据回存的过程分别提出并行策略。接着，在OpenMP环境下，利用OpenMP编译指导语句，对小波与小波包循环体实现并行分解。另外在对小波包并行化中提出嵌套与非嵌套并行方式，并比较并行计算与串行计算的结果。本发明算法可以避免多机结构由于维修、通信等等带来的冗余开销，同时在适应当今多核处理器的应用前景下，能够大大提高小波与小波包变化的计算速度，增加它们的实用性。

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