运城智能电能质量分析仪厂家报价
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。
电能质量分析仪的特点如下:
1.多功能性:电能质量分析仪具备多种测量、分析和监测功能，能够准确地捕捉电能质量的各种问题。
2.高精度:电能质量分析仪采用高精度的测量技术和先进的算法，能够准确地测量和分析电能质量的各个参数。
3.数据通信:电能质量分析仪支持数据通信功能，可以通过RS485、RS232、USB、以太网等接口与计算机或监控系统进行数据通信，实现数据的传输和远程监控。
4.易于操作:电能质量分析仪通常具备友好的操作界面和简单的操作流程，用户只需按照操作指南进行操作即可轻松完成测量和分析工作。
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频域分析方法主要包括频率扫描、谐波潮流计算和混合谐波潮流计算等，该方法多用于电能质量中谐波问题的分析。频率扫描和谐波潮流计算在反映非线性负载动态特性方面有一定限性，因此混合谐波潮流计算法在近些年中发展起来。其优点是可详细考虑非线性负载控制系统的作用，因此可描述其动态特性。缺点是计算量大，求解过程复杂。基于变换的方法在电能质量分析领域中广泛应用的基于变换的方法主要有Fourier变换、神经网络、二次变换、小波变换和Prony分析等5种方法。
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需要关注电能质量参数与在线监测的相关领域:变电站、电科院、新能发电，以及焊接车间、电信机房、配电所、检测认机构、教育教学、电梯能耗测试等等。新能源领域:通过DT-7760高精度测试与分析，地帮助新能源在转变电能以及与电网并网的过程中，转化新能源达到规定的参数标准，从而有效抑制波动，成功实现合并转网，保障稳定的能量供应，助力减排的同时提升电网性，让新能源能够被大规模利用。电能质量(Power Quality)，从普遍意义上讲是指供电，包括电压质量、电流质量、供电质量和用电质量。