以高压静止无功补偿器(static var compensator,SVC)为研究对象,针对传统比例-积分-微分(proportional integral differential,PID)控制器难以对设定值进行有变化的跟踪和对扰动进行抑制的缺陷,提出在传统PID控制器的基础上加入一个2阶微分控制环节以实现公共连接点的电压稳定控制,并采用改进的神经网络粒子群优化算法对控制器的参数进行优化,使得系统瞬态响应性能和控制性能达到最佳。仿真和实验结果验证了所提出的控制方法能够保证快速、无超调的跟踪电压设定值,具有较强的鲁棒性、适应性,提高了SVC系统的补偿精度。
为了改善电网稳定性和提高功率因数,提出了一种高压静止无功补偿器(static var compensator,SVC)的整体设计和参数计算。首先介绍了系统的构成和控制,系统由以数字信号处理器(DSP)为核心的位于低电位的下位机监控系统将上位机以以太网的形式发来的触发命令及自身产生的检测命令通过光纤传输给高电位的触发板,去控制晶闸管的触发以及运行状态的检测,触发板并将检测到的状态通过光纤回报给下位机监控系统;随后介绍了能实现功率因数及不平衡度的实时补偿的控制算法以及晶闸管的选型、回路电感和均压电路的设计与参数计算;为了改善无源滤波器的效果还介绍了Logistic映射的混沌特性,并通过混沌优化算法优化了无源滤波器的参数。仿真和实验结果证明该系统补偿效果好,可靠性高,可减少电网畸变率。
