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在这个研究中,我们使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)设计了一个具有静止无功补偿(SVC)的电力系统的模糊控制。我们的目标是通过使用ANFIS来改善电力系统的稳定性和性能,并减少电力系统中的振荡和不稳定性。ANFIS是一种基于模糊逻辑和神经网络的混合方法,可以通过学习和自适应来优化控制系统的性能。通过将ANFIS应用于电力系统中的SVC,我们可以实现更精确和智能的控制,以提高系统的响应能力和稳定性。这项研究将为电力系统的控制和优化提供新的方法和技术,为电力行业的发展做出贡献。