基于自学习粒子群优化算法的单相动态电压恢复器补偿策略

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。     

恒压供水系统的MCP-PID控制

针对恒压供水系统的控制改进需求,研究了MCP-PID控制器用于恒压供水系统的参数整定和性能测评问题,导出了按调整时间计算的MCP-PID控制器整定公式。应用MCP-PID控制的恒压供水系统仿真试验表明：与传统的ZN-PID控制相比,MCP-PID控制具有鲁棒性强、超调量小和调整时间短的优点。