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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，配网供电质量优化器公司，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，湖北配网供电质量优化器，从而改善模糊控制的性能。

供电质量优化器未来发展

目前国外有关电能质量控制的研究正掀起高潮，配网供电质量优化器报价，其内容包括所适用的功率理论的扩展，电能质量评价指标体系的建立，新的电能质量分析方法的提出，以及基于用户电力技术的电能质量控制装置的设计与实现。我国在电能质量方面的研究总的来说才刚刚起步，大部分研究都局限在谐波和无功补偿的范围内，与国外还存在着很大的差距。各种APF，SVC，UPQC，DVR等电能质量补偿装置仍处在理论研究和实验研究阶段

供电质量优化器非线性鲁棒控制

考虑SMES(超导储能装置)实际运行时会受到各种不确定性的影响，因此可通过对SMES的确定性模型引入干扰，配网供电质量优化器价格，得到非线性二阶鲁棒模型。对此非线性模型，既可应用反馈线性化方法使之全局线性化，再利用所有线性系统的控制规律进行控制;也可直接采用鲁棒控制理论设计控制器。以某种性能指标的优化为设计依据的鲁棒控制理论典型的代表就是加拿大学者G.Zames于1981年的H∞控制理论。该理论目前已经发展得比较成熟，成为分析和设计不确定系统的有力工具。