【摘 要】
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电能质量的衰减是配电系统的主要问题之一.由于配电系统中开关器件、电力电子转换器等非线性器件的存在,会对电源的效用、系统效率和功率因数等产生不利影响.无功功率因功率因数的降低而增加,对能量的转移没有任何贡献,因此需要对无功功率进行补偿.文章提出一种基于人工神经网络(Artifi cial Neural Network,ANN)和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,ANFIS)的三相配电网静止同步补偿器控制方法(Distribution Stat
【机 构】
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黔西南民族职业技术学院,贵州黔西南 562400;天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂,贵州黔西南 562400
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电能质量的衰减是配电系统的主要问题之一.由于配电系统中开关器件、电力电子转换器等非线性器件的存在,会对电源的效用、系统效率和功率因数等产生不利影响.无功功率因功率因数的降低而增加,对能量的转移没有任何贡献,因此需要对无功功率进行补偿.文章提出一种基于人工神经网络(Artifi cial Neural Network,ANN)和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,ANFIS)的三相配电网静止同步补偿器控制方法(Distribution Static Synchronous Compensator,DSTATCOM),用于补偿无功功率并解决当前相关的电能质量问题.利用SIMULINK工具箱在MATLAB环境下对这些控制方法进行仿真,仿真结果表明,与ANN相比,ANFIS方法获得的源电流波形失真更小.
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