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基于模糊神经控制器的电能质量动态电压恢复器控制

摘要

电能质量是衡量电能效率的一个指标，电能效率是从发电点传递给用户的。电能质量是一组参数，如供电连续性和电压特性，如幅度、频率、对称性和波形。目前，电能质量是导致财务问题的一个问题。许多调查表明，电能质量差给工业部门造成了巨大的经济损失，由于电能质量问题，如凹陷、膨胀、谐波、闪烁等，大量的电能被浪费。本文利用MATLAB/Simulink实现了动态电压恢复器(DVR)的建模与仿真。在此基础上，给出了基于模糊神经系统和基于模糊逻辑的DVR的性能比较。结果表明，模糊控制器在线性和非线性负载下都能快速有效地将负载电压恢复到标称值。但当3-ph可编程源在电压凹陷和电压膨胀上叠加2次和3次谐波时，模糊控制器无法将谐波含量恢复和降低到IEEE标准的可接受值，即单个电压为3%，三相电压为5%。而模糊神经控制器在不同的故障和非线性负载情况下都能有效地将负载电压恢复到预凹陷值，使其平滑，并使谐波在所有情况下都保持在允许的范围内。

Abdul Jabbar Fathel Ali, Wael Hussein Zayer和Samhar S Shukir

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