简介:摘要:随着电力系统的不断发展,无功补偿在电力系统优化和稳定运行中起着越来越重要的作用。传统的无功补偿方法主要是通过手动调节和固定设备来实现,但这种方式存在着一些局限性,如难以适应系统负荷变化、难以实现精确控制等问题。随着智能优化算法的兴起,研究人员开始利用这些算法来解决无功补偿问题。智能优化算法具有自主学习、自适应和高效的特点,可以有效地应对复杂的电力系统运行情况和负荷变化。本文主要分析基于智能优化算法的无功补偿策略研究。
简介:探讨了粒子群优化(PSO)算法在二级偏振模色散补偿器中的应用,分析了用PSO算法动态控制可变时延线的二级偏振模色散补偿器的搜索与跟踪能力.实验表明PSO算法在搜索过程中能够快速发现全局最佳值,而不陷入局部最佳值,同时有着良好的抗噪声性能;并且能够成功地跟踪PMD随时间的变化.
简介:摘要:惯性导航测量过程中的零偏作为系统误差之一对惯性器件的精度影响更为巨大。因此,采用离散平滑滤波法对惯性器件固定位置下的温循数据进行处理,将处理数据作为实际补偿零偏系数。采用分立式标定方法对惯性器件进行常温标定,将标定得到的惯性量采用最小二乘算法得到常温系统误差系数。将其误差系数和带有全温实际补偿零偏的系统误差系数进行离散化,将系数带入数学模型进行全温补偿简化标定方式。通过实验结果表明,该模型能够通过离散温度补偿模型简化标定方法,惯性器件三温补偿后的零位均满足指标要求。