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在电力系统控制领域,DVR(动态电压恢复器)与PI控制器的结合常采用ANFIS(自适应神经模糊推理系统)进行建模优化。这种方法的实现可分为三步:首先预设模型结构,包括输入/输出变量的隶属度函数和模糊规则库的参数化形式;其次通过实验或仿真采集系统的输入输出数据,将其整理为ANFIS可处理的训练数据集;最后利用梯度下降等算法调整隶属度函数参数,使模糊推理系统的输出误差最小化。ANFIS的独特优势在于能同时融合神经网络的学习能力和模糊逻辑的可解释性,特别适用于DVR这类非线性系统的动态特性建模。通过训练后的ANFIS模型,可以优化传统PI控制器的参数自适应能力,提升电压暂降补偿的响应速度与精度。