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链式STATCOM非线性控制方法及PWM策略研究.pptx

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汇报人：目录PARTONEPARTTWO链式STATCOM的基本结构和工作原理链式STATCOM的特点和应用领域国内外研究现状和发展趋势PARTTHREE非线性控制方法的基本原理和分类非线性状态反馈控制方法在链式STATCOM中的应用非线性输出反馈控制方法在链式STATCOM中的应用线性控制方法：简单易行，但难以处理非线性问题 非线性控制方法：能够处理非线性问题，但计算复杂，需要大量计算资源 自适应控制方法：能够根据系统状态自适应调整控制参数，但需要大量计算资源 模糊控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量计算资源，且需要大量的专家知识 神经网络控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量计算资源，且需要大量的训练数据 遗传算法控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量计算资源，且需要大量的训练数据 粒子群优化控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量计算资源，且需要大量的训练数据 基于模型的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和专家知识 基于数据的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于知识的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和专家知识 基于智能体的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和专家知识 基于多智能体的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和专家知识 基于强化学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于深度学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于迁移学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于联邦学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于元学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于强化学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于对抗学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于生成对抗网络的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于自监督学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据 基于半监督学习的控制方法：能够处理非线性问题，但需要大量的计算资源和训练数据23. 23.PARTFOURPWM策略的基本原理和分类基于电压空间矢量的PWM策略在链式STATCOM中的应用基于电流跟踪的PWM策略在链式STATCOM中的应用PWM策略的比较和选择PARTFIVE仿真模型的建立和验证实验平台的搭建和测试实验结果分析和比较实验结果与仿真结果的比较和分析PARTSIX本论文的主要工作和结论研究的不足和局限性未来研究的方向和展望THANKYOU