摘要：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。

关键词：高压静止无功补偿器 神经网络 粒子群优化算法 

单位：湖南大学电气与信息工程学院 湖南省长沙市410082