基于模糊神经网络静止无功补偿装置模型的仿真分析

摘要

电力行业的迅速发展使通过无功补偿来降低输电线电能损耗变得极为重要。我国现有大部分电气设备负荷无功波动很大，严重影响系统功率因数，故对现有的静止无功补偿装置（SVC）的工作特性，如实时性和稳定性等有了更高要求。本文从无功补偿入手，通过对SVC工作特性的分析，利用MATLAB设计了基于自适应模糊神经网络（ANFIS）的控制技术，系统仿真结果证明ANFIS控制算法比利用PI控制算法更加有优势，提高了静止无功补偿装置所要求的实时性，即进一步提高了无功控制的速度和稳定性。