一旦檢測、分析出存在的有關電能質量問題的信息，就必須采用有效的控制方法消除或抑制這些信息。采用何種控制方法與電能質量問題類型以及控制裝置密切相關。

傳統的一些用于穩態電壓調整的裝置，如并聯電容器、并聯電抗器、變壓器分接頭等都是機械式的，它們對電能質量問題反應速度慢、控制不、調節能力有限，過去一般采用手動控制的方法，現在有一部分裝置采用了自動投切的方法，其控制策略既有非常簡單的開環控制，也有采用模糊控制、智能控制等現代控制策略的。

基于電力電子技術、通過變流器與電力系統相連接的電能質量控制裝置，例如SVG(靜止無功發生器)、APF(有源電力濾波器)、DVR(動態電壓恢復器)、DSTATCOM(即并聯型DVR)、UPQC等的控制方法更多。對變流器PWM控制技術是目前常用的控制方法，通過調節導通角?和調制脈寬Η可以四象限控制能量存儲裝置與電網間的有功或?和無功交換，而且可以有效地抑制交流側的諧波。根據提取出的電能質量擾動信號來確定終變流器的觸發信號，目前研究及應用比較廣泛的控制方法有以下幾種：

a.PID控制：這是電力系統中常用的方法，其理論完善、魯棒性強、穩定性好、穩態精度高，易于在工程中實現。經典PID控制采用比例、積分、微分等典型的控制模塊，加上幾種校正網絡，能改善系統動態、穩態性能。但PID控制也存在響應有超調、對系統參數攝動和抗負載擾動能力差等缺點，因此出現了變參數PID控制、將PID與變結構控制相結合等控制方法。

b.滯環比較控制：目前在跟蹤諧波電流方面應用廣泛的控制方法是滯環比較控制。滯環比較控制的原理是將被控制量與它的給定值在給定范圍內進行比較以確定電能變換器開關元件的開關時序。滯環比較控制具有反應速度快、控制精度高、容易實現和不需要了解負載特性等優點;主要缺點是開關頻率不固定，用于三相三線系統時有嚴重的相間干擾，在負載換路時被控制量往往不能得到有效控制等。與矢量控制等方法相結合可以有效地克服上述缺點。

c.空間矢量控制：空間矢量控制的原理是將測量得到的基于三相靜止坐標系的交流量(abc)經過Park變換得到基于兩相旋轉坐標系的直流量(dq)，實現解耦控制，具有良好的穩態性能與暫態性能。常規的矢量控制方法需要進行復雜的正弦、反正切函數運算，一般采用DSP進行處理;為了縮短實時運算時間和降低對硬件的要求，可以采用一些簡化算法。

d.無差拍控制：K.P.Gokhale等人在1987年首先提出逆變器無差拍控制方法，它的主要思想是根據系統的狀態方程和當前的狀態信息推算出下一周期的開關控制量，終達到使輸出量跟蹤輸入量的目的。采用無差拍控制可以消除穩態誤差，并在短的時間內結束過渡過程;但它也存在魯棒性較差、瞬態響應超調量大、計算實時性強因而對硬件要求很高等缺點。采用帶擾動狀態觀測器的無差拍控制或預見控制技術都可以大大改善無差拍控制的性能。

e.反饋線性化：直接反饋線性化(DFL——directfeedbacklinearization)方法即通過對系統非線性因素的補償，將原系統轉換為線性系統，即可用線性控制理論加以控制。

f.非線性魯棒控制：考慮SMES(超導儲能裝置)實際運行時會受到各種不確定性的影響，因此可通過對SMES的確定性模型引入干擾，得到非線性二階魯棒模型。對此非線性模型，既可應用反饋線性化方法使之全局線性化，再利用所有線性系統的控制規律進行控制;也可直接采用魯棒控制理論設計控制器。以某種性能指標的優化為設計依據的魯棒控制理論典型的代表就是加拿大學者G.Zames于1981年開創的H∞控制理論。該理論目前已經發展得比較成熟，成為分析和設計不確定系統的有力工具。

g.自適應控制：實際的SMES系統在運行過程中必然會受到負載擾動及其他環境因素變化的影響。采用常規的控制器，以一組不變的控制器參數去適應各種變化顯然難以取得滿意的結果。自適應控制方法可以在線辨識系統模型，然后根據系統模型和控制指標及時整定控制器參數，實現高精度控制。

h.模糊邏輯控制：用經典控制理論的“頻域法”和現代控制理論的“時域法”設計控制器時，必須知道被控對象的數學模型。自適應控制、自校正控制雖然在很大程度上降低了對建模精度的要求，但需要使用大量的先驗數據，而且要對模型進行在線辨識，算法復雜、計算量大，限制了其應用范圍。模糊控制作為一種智能控制方法，不需要對系統建立的數學模型，通過對系統特征的模糊描述，可以大大降低獲取系統動態和靜態特征量付出的代價。模糊控制有較強的魯棒性，對外來干擾、過程參數變化和非線性因素均不敏感。但模糊控制存在穩態誤差，在工作點附近容易引起小范圍振蕩。可以將其他控制方法與模糊控制相結合，如變結構控制、人工神經網絡等，從而改善模糊控制的性能。

i.人工神經網絡(ANN)：人工神經網絡具有自適應和自組織能力，可以根據輸入、輸出學會它們之間的非線性關系，而不需要系統的數學模型;ANN的容錯性和自適應性可以應付復雜系統在運行過程中的眾多不確定因素，提高系統的抗干擾能力;ANN固有的并行結構和并行處理能力使它可以快速處理系統的大量數據。