12、LMS算法在电压骤降缓解中的应用及区块链在智能电网电力供应链的解决方案

LMS算法在电压骤降缓解中的应用及区块链在智能电网电力供应链的解决方案

LMS算法在电压骤降缓解中的应用

在电力系统中，电压骤降是一个常见且影响较大的问题。为了研究基于LMS（最小均方）算法的动态电压恢复器（DVR）在缓解电压骤降方面的性能，进行了一系列模拟实验。

模拟实验环境

模拟实验设定了特定的环境，相关参数如下表所示：
| 序号 | 研究环境 | 备注 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 骤降条件 | 参考表5.2 |
| 2 | 模拟运行时间 | 0 - 2.0 s |
| 3 | 骤降持续时间 | 0.5 s |
| 4 | 考虑结果的模拟时间 | 0.6 - 2.0 s |
| 5 | 源电压中骤降开始的模拟时间 | 0.9 s |
| 6 | 骤降结束的模拟时间 | 1.4 s |
| 7 | 考虑的性能指标 | 误差的2 - 范数、MSE、ISE、RMSE、绝对最小误差、绝对最大误差 |

不同的电压骤降条件分为以下几种情况：
| 序号 | 情况 | 骤降条件 | 各相骤降情况（a、b、c相） |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 情况I | 平衡 | 30%、30%、30% |
| 2 | 情况II | 不平衡 | 30%、20%、10% |
| 3 | 情况III | 两相 | 30%、30%、0% |
| 4 | 情况IV | 单相 | 30%、0%、0% |

性能研究结果