1.一种计及超低频振荡的调速器PID参数鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、基于ITAE准则，建立计及超低频振荡在各种工况下的调速器参数优化目标函数J；

u＝[kp‑1,kD‑1,kP‑1,TD‑1,…kp‑n,kD‑n,kP‑n,TD‑n]w＝[Tw‑1,…Tw‑n]

u∈U

w∈W

其中，u为全部待优化调速器参数的集合，即计及超低频振荡的控制变量；w为全部调速器水锤效应参数的集合，即计及超低频振荡的不确定性变量；

(2)、引入两阶段松弛求解算法对目标函数J的鲁棒性优化求解；

(2.1)、第一阶段松弛求解算法对目标函数J求解初始化不确定性变量w，初始迭代次数m＝1；

引入辅助变量δ，第一阶段松弛后极小化问题表示为：J(u,w)≤δ

u∈U

在u的可行域U内，利用粒子群优化算法对上式进行循环迭代，得到最优解uj，δj，j表示第j次迭代；

(2.2)、利用uj替代步骤(1)中目标函数J中的u，再对更新后的目标函数J求解极大值；

w∈W

在w的可行域W内，利用粒子群优化算法对上式进行循环迭代，得到最优解wi，从而得到相应的极大值J(uj,wi)，i表示第i次迭代；

(3)、检验算法是否满足收敛条件：设置一足够小的正数ε，如果满足J(uj,wi)≤δj+ε，则J(uj,wi)收敛，wi即为最终解，wi集合内的各个元素即为鲁棒优化所得的调速器PID参数；否则，令m＝m+1，再添加约束条件J(uj,w)≤δ至步骤(1)的目标函数J，然后重复上述步骤(1)‑(3)，直至目标函数J满足收敛。

2.根据权利要求1所述的一种计及超低频振荡的调速器PID参数鲁棒优化方法，其特征在于，所述步骤(2.1)中，利用粒子群优化算法求解最优解uj，δj的方法为：

1)、设置粒子群优化算法的收敛条件：算法的最大迭代次数为600次或目标函数持续

200次未发生改变；设置种群数量m，并在参数约束空间U随机产生初始种群u1；

2)、将产生的种群u1内部的个体中所携带的全体调速器待优化参数信息更新至控制变量u中，再对计及超低频振荡系统进行时域仿真，得到暂态信息；

3)、提取暂态信息，并根据提取的暂态信息结合步骤(2.1) 中的表达式计算目标函数J，得到最优质的个体信息；

4)、根据粒子群优化算法法则，利用最优质的个体信息更新u1内部的个体，产生新一代种群u2；

5)、重复步骤2)‑4)，直到满足粒子群优化算法的收敛条件为止，再输出此时的种群信息uj，以及最优辅助变量值δj。

3.根据权利要求1所述的一种计及超低频振荡的调速器PID参数鲁棒优化方法，其特征在于，所述步骤(2.2)中，利用粒子群优化算法求解最优解wi的方法为：

1)、设置粒子群优化算法的收敛条件：算法的最大迭代次数为600次或目标函数持续

200次未发生改变；设置种群数量m，并在参数约束空间W随机产生初始种群w1；

2)、将种群w1内部个体所携带的不确定性变量信息 更新至系统的不确定性变量w中，再对计及超低频振荡系统进行时域仿真，得到暂态信息；

3)、提取暂态信息，并根据提取的暂态信息结合步骤(2.2) 中的表达式计算目标函数J，得到最优质的个体信息；

4)、根据粒子群优化算法法则，利用最优质的个体信息更新w1内部的个体，产生新一代种群w2；

5)、重复步骤2)‑4)，直到满足粒子群优化算法的收敛条件为止，再输出此时的种群信息wi。