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，配网供电质量优化器设备，如变结构控制、人工神经网络等，从而改善模糊控制的性能。

供电质量优化器自适应控制

实际的SMES系统在运行过程中必然会受到负载扰动及其他环境因素变化的影响。采用常规的控制器，配网供电质量优化器哪家好，以一组不变的控制器参数去适应各种变化显然难以取得满意的结果。自适应控制方法可以在线辨识系统模型，然后根据系统模型和控制指标及时整定控制器参数，北京配网供电质量优化器，实现高精度控制。直接反馈线性化(DFL——directfeedbacklinearization)方法即通过对系统非线性因素的补偿，将原系统转换为线性系统，即可用线性控制理论加以控制。

供电质量优化器电压偏差

GB/T12326-2008《电能质量电压波动和闪变》规定：电力系统公共连接点，配网供电质量优化器价格，在系统运行的较小方式下，以一周（168h）为测量周期，所有长时间闪变值Plt满足：≤110kV，Plt=1；>110kV，Plt=0.8。以及单个用户的相关规定。GB/T12325-2008《电能质量供电电压偏差》中规定：35kV及以上供电电压正、负偏差的之和不超过标称电压的10%；20kV及以下三相供电电压偏差为标称电压的土7%；220V单相供电电压偏差为标称电压的+7%，-10%。

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