广东电力
廣東電力
엄동전력
GUANGDONG ELECTRIC POWER
2013年
8期
5-11
,共7页
韩文花%沈晓晖%徐俊%陈旭%贺帅鹏
韓文花%瀋曉暉%徐俊%陳旭%賀帥鵬
한문화%침효휘%서준%진욱%하수붕
动态电压恢复器%电压凹陷%补偿策略%自学习粒子群优化算法
動態電壓恢複器%電壓凹陷%補償策略%自學習粒子群優化算法
동태전압회복기%전압요함%보상책략%자학습입자군우화산법
针对电压凹陷发生概率较高、危害大,严重影响电能质量的问题,通过理论分析和仿真实验,研究单相动态电压恢复器(dunamic voltage restorer,DVR)的补偿策略来改善电压凹陷,其内容主要包括对单相DVR已有的传统补偿策略进行理论分析与比较,并在此基础上提出一种基于自学习粒子群优化算法(self-learning particle swarm optimization,SLPSO)的优化补偿策略,通过仿真实验验证了该策略的正确性和可行性.
針對電壓凹陷髮生概率較高、危害大,嚴重影響電能質量的問題,通過理論分析和倣真實驗,研究單相動態電壓恢複器(dunamic voltage restorer,DVR)的補償策略來改善電壓凹陷,其內容主要包括對單相DVR已有的傳統補償策略進行理論分析與比較,併在此基礎上提齣一種基于自學習粒子群優化算法(self-learning particle swarm optimization,SLPSO)的優化補償策略,通過倣真實驗驗證瞭該策略的正確性和可行性.
침대전압요함발생개솔교고、위해대,엄중영향전능질량적문제,통과이론분석화방진실험,연구단상동태전압회복기(dunamic voltage restorer,DVR)적보상책략래개선전압요함,기내용주요포괄대단상DVR이유적전통보상책략진행이론분석여비교,병재차기출상제출일충기우자학습입자군우화산법(self-learning particle swarm optimization,SLPSO)적우화보상책략,통과방진실험험증료해책략적정학성화가행성.
