基于神经网络的配电网三相无功补偿控制技术

中低压配电网中三相负荷失衡导致无功功率剧增，传统基于对称补偿的功率平衡器因算法僵化、补偿容量冗余等问题难以满足动态需求。基于此，提出融合遗传算法（GA）优化神经网络与粒子群算法（PSO）的智能补偿控制策略，通过构建GA-BP参数预测模型精准解析电网状态，结合PSO动态优化静止无功补偿器（SVC）参数，旨在实现三相不平衡负载的低成本高效补偿。仿真结果表明：该方法使三相电压不平衡度降低65.6%，功率因数提升42.6%。验证所提方案在提升电能质量、降低网损方面的优越性，为配电网动态无功补偿提供智能化解决方案。