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🔥内容介绍
为满足正式表述需求，我将优化措辞，突出技术严谨性与信息完整性，明确模型核心要素、实现方式及适配性：
该模型为基于 PI 控制与重复控制相结合的有源电力滤波器谐波抑制策略模型。模型通过 Simulink 仿真平台搭建实现，依托无功补偿技术与 PI + 重复控制算法的协同作用，达成了优异的谐波抑制效果，最终使总谐波畸变率（THD）控制在 1% 以内。为适配不同版本 MATLAB 软件的运行需求，仿真模型已同步提供 2015 版与 2017 版两个版本，确保应用场景的兼容性。
🔥运行结果
仿真模型：
LCL滤波器：
PI重复控制模块：
THD展示模块：
上下曲线分别代表网侧电压和电流（三相）。
分别代表负载侧电压和电流
自上而下分别是：网侧电流、输出电流和负载侧电流。
通过运行图能够看出，受非线性负载的影响，输出电流出现畸变，在PI+重复控制启动后，网侧电流逐渐恢复，不再受非线性负载的影响，PI+重复控制作用明显。
🔥部分代码
🔥参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
