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。
供电质量优化器控制方式
基于电力电子技术、通过变流器与电力系统相连接的电能质量控制装置,例如SVG(静止无功发生器)、APF(有源电力滤波器)、DVR(动态电压恢复器)、DSTATCOM(即并联型DVR)、UPQC等的控制方法更多。对变流器PWM控制技术是目前常用的控制方法,通过调节导通角∆和调制脉宽Η可以四象限控制能量存储装置与电网间的有功或?和无功交换,而且可以有效地抑制交流侧的谐波。
衡量电能质量的主要指标
1、电压偏差:电压偏差指的是供电电压不稳定,存在电压上升或下跌情况。
2、频率偏差:所有电网对电网频率要求相同,不会因不同的电能用户而改变,频率偏差每个国家都有相应的规定。
3、电压三相不平衡:三相电压的值超过规定标准。
4、谐波和间谐波:频率是基波整数倍表现为正弦的电流或电压称之为谐波。非整数倍的则统称为间谐波。
5、电压波动和闪变:电网内电压有规则的变动称为电压波动,或是变化幅度倍数在0.9-1.1之间的随机变化。闪变则是指电压的不稳定对灯泡照明的视觉影响。
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