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供电质量优化器人工神经网络(ANN)

人工神经网络具有自适应和自组织能力，可以根据输入、输出学会它们之间的非线性关系，而不需要系统的数学模型;ANN的容错性和自适应性可以复杂系统在运行过程中的众多不确定因素，提高系统的抗干扰能力;ANN固有的并行结构和并行处理能力使它可以快速处理系统的大量数据。可以将其他控制方法与模糊控制相结合，如变结构控制、人工神经网络等，从而改善模糊控制的性能。

供电质量优化器发展趋势

电能质量评价指标的科学界定以及各项指标的合理计算方法，配网供电质量优化器，新的分析与控制方法的研究，新的电能质量控制装置并网运行对系统可能产生的影响(包括稳态与动态性能)等积极采用其他领域的新技术，为电能质量控制技术带来新的活力：采用基于高速数字信号处理器(DSP)的数字化控制装置取代传统的用模拟量控制的电能质量控制装置，用固态电子开关取代常规高压开关以实现同步开断，利用燃料电池和微型燃汽轮机等分布式清洁能源提高供电可靠性和电能质量，计算机和通信技术的发展使得电能质量远程监测成为可能，

供电质量优化器的分类

对于供电质量优化器的划分，主要包括两种形式，即稳态电能质量和动态电能质量，稳态电能质量问题的主要特征是波形的畸变，配网供电质量优化器厂家，而且这种畸变持续时间一般保持在一分钟以上，配网供电质量优化器报价，主要表现在电压上，如电压不稳、电压过高和电压过低等。动态电能质量主要表现为暂态持续时间，如电压突升、电压跌落、电压瞬变、电压闪变。