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蚁群优化PI控制器在静止无功补偿器电压控制中的应用 总被引:9,自引:3,他引:6
静止无功补偿器(static var compensator,SVC)通常用来进行负荷补偿或系统补偿,在系统补偿时往往用于电压稳定控制,针对电压稳定控制的工况,文中提出一种采用蚁群算法优化PI控制器参数的方法,克服了常规PI控制对被控对象数学模型的依赖性,简单易于实现。蚁群优化算法中,以时间与误差绝对值乘积积分(integral of time-weighted absolute error,ITAE)准则作为寻优目标函数,对PI控制器的比例、积分参数进行调整、寻优,使SVC系统的响应过程达到最优。仿真和实验结果表明,该最优PI控制器能快速跟踪SVC系统的电压设定值,基于该PI控制器的SVC能迅速进行无功补偿,具有较强的适应性和较高的补偿精度。 相似文献
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基于改进的同步旋转参考坐标变换的静止无功补偿装置 总被引:5,自引:0,他引:5
静止无功补偿器(SVC)用于负荷补偿时,补偿导纳的计算对其补偿性能有着重要的影响。笔者提出了一种基于改进的同步旋转参考坐标变换的补偿电纳计算方法。该方法利用电网电压中的一相电压构造虚拟的对称三相系统,由其形成的合成矢量作为同步旋转坐标系中的d轴,将负载电流矢量投影到电网电压矢量上,通过低通滤波器后便可得到正序电流和负序电流,由此可以准确计算所需的补偿电纳。该方法计算简单,基于该法的静止无功补偿器不需要硬件锁相环,能够快速、准确地补偿负荷的无功功率,维持电网电压的稳定。仿真和实验结果证明了所提补偿电纳计算方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和人眼视觉特性的图像密写。该密写方法将对比度和纹理敏感度作为特征向量,并通过自组织特征映射神经网络将像素分为视觉敏感类与视觉不敏感类,将较多秘密信息嵌入属于视觉不敏感类的像素,而将较少秘密信息嵌入属于视觉敏感类的像素。实验结果表明,与SOC算法相比,该算法有更大的嵌入量,并保持了良好的载密图像质量。 相似文献