随州智能电能质量分析仪销售商
测量时段的选择谐波电压或电流的测量应选择在电网正常供电时可能出现的*小运行方式及在谐波源工作周期中产生的谐波量大的时段内进行，如电弧炉的溶化期、电气化机车的启动运行期等。当测量点附近安装有电容器组时，应在电容器组的各种运行方式下进行测量。测量次数的选择测量的谐波次数一般为第2次～9次，根据谐波源的特点或测试分析结果，可适当变动谐波次数测量的范围。测量对象的选择对于负荷变化快的谐波源，如炼钢电弧炉、晶闸管变流设备供电的轧机、电气化机车等，测量的间隔时间不大于2MIN，测量次数应满足次数统计的要求，一般不少于30次；对于负荷变化慢的谐波源，如化工整流设备、直流输电换流站等，对测量的时间间隔和持续时间不作规定。
长期以来，电能质量的概念和电力供应可靠性几乎是等同的。如何描述供电与用电双方的相互作用和影响，并且给出相应的技术定义仍是人们不断探索的问题。不管对电能质量给出什么样的定义，电能质量的内涵应该包括如下几个方面的内容，已经取得了普遍的共识解决电能质量测试设备。
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其可以定义为:导致用电设备故障或不能正常工作的电压、电流或频率的偏差，其内容包括频率偏差、电压偏差、电压波动与闪变、三相不平衡、暂时或瞬态过电压、波形畸变（谐波）、电压暂降、中断、暂升以及供电连续性等。 在现代电力系统中，电压暂降和中断已成为重要的电能质量问题。电力系统的谐波问题早在20世纪20年代和30年代就引起了人们的注意。当时在德国，由于使用静止汞弧变流器而造成了电压、电流波形的畸变。1945年J.C.Read发表的有关变流器谐波的论文是早期有关谐波研究的经典论文。
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神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模平行计算的基础，它既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络法的优点是:（1）可处理多输入－多输出系统，具有自学、自适应等特点。（2）不必建立数学模型，只考虑输入输出关系即可。缺点是:（1)存在部小问题，会出现部收敛，影响系统的控制精度；（2)理想的训练样本提取困难，影响网络的训练速度和训练质量；（3)网络结构不易优化。