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，esc供应商，稳态电能质量问题的主要特征是波形的畸变，esc报价，而且这种畸变持续时间一般保持在一分钟以上，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，esc价格，如电压突升、电压跌落、电压瞬变、电压闪变。

供电质量优化器技术

可自关断电力电子器件与现代控制技术相结合研制出新型的电能质量调节装置，超导电力装置(SMES和SFCL(超导故障限流器))也将在提高供电质量方面发挥重要的作用。
大力发展用户电力技术(custompower)：这是一种应用现代电力电子技术和控制技术为实现电能质量控制和为用户提供用户特定要求的电力供应的技术。
DVR和DSTATCOM是用户电力技术控制器的典型代表。
用户电力技术与FACTS本质上是一样的，甘肃esc，其差别仅是额定电气值不同，前者应用于配电网，后者应用于输电网，因此用户电力技术也可称为配电网的FACTS技术

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