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，esc设备，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。

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，esc价格，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，吉林esc，如变结构控制、人工神经网络等，esc报价，从而改善模糊控制的性能。

供电质量优化器无差拍控制

K.P.Gokhale等人在1987年首先提出逆变器无差拍控制方法，它的主要思想是根据系统的状态方程和当前的状态信息推算出下一周期的开关控制量，终达到使输出量跟踪输入量的目的。采用无差拍控制可以消除稳态误差，并在短的时间内结束过渡过程;但它也存在鲁棒性较差、瞬态响应超调量大、计算实时性强因而对硬件要求很高等缺点。采用带扰动状态观测器的无差拍控制或优预见控制技术都可以大大改善无差拍控制的性能。

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