单相动态电压恢复器补偿电压凹陷或过电压研究附Simulink仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着现代工业与智能楼宇的发展，对电能质量要求日益严苛。电压凹陷与过电压现象频繁威胁敏感设备正常运行，单相动态电压恢复器（DVR）作为关键治理手段备受关注。本文深入剖析 DVR 工作原理，基于 p-q-r 理论提出创新检测算法，结合改进型比例积分（PI）控制与脉宽调制（PWM）技术，实现对电压凹陷及过电压精准、快速补偿。经仿真与实验验证，该方案能将电压偏差控制在 ±5% 以内，响应时间缩短至 10ms，显著提升电能质量，为保障设备稳定运行提供有力支撑。

关键词

单相动态电压恢复器；电压凹陷；过电压；p-q-r 理论；补偿策略

一、引言

在当今数字化、自动化的时代背景下，工业生产中的精密制造设备、智能楼宇内的信息通信系统等对电能质量高度敏感。据统计，电压暂态问题引发的生产中断、设备损坏等事故，每年给全球工业造成数十亿美元经济损失。电压凹陷（Voltage Sag）指工频条件下电压均方根值骤降至 0.1 - 0.9 倍额定电压，持续时间从数毫秒到数秒，多由电网故障、大功率设备启动冲击所致；过电压（Overvoltage）则是电压均方根值上升至 1.1 - 1.8 倍额定电压，源于雷击、电容器组投切等情况。单相动态电压恢复器作为用户特定电力技术关键装备，串联于电网与负荷间，通过注入补偿电压矫正电压偏差，成为解决此类电能质量问题的核心方案，对提升电力系统可靠性、保障用户设备稳定运行意义重大。

二、单相动态电压恢复器工作原理

2.1 系统架构

单相 DVR 主要由储能单元（如超级电容器、蓄电池）、电压源逆变器（Voltage Source Inverter，VSI）、串联注入变压器及控制电路构成。正常工况下，电网直接向负荷供电，DVR 处于监测状态；当检测到电压异常，储能单元迅速为 VSI 供电，经逆变器将直流逆变为交流，通过注入变压器向电网注入幅值、相位可控的补偿电压，与电网电压叠加，确保负荷端电压稳定在额定值。

三、补偿策略与控制技术

四、结论与展望

本文研究的单相动态电压恢复器，通过创新检测算法、优化补偿策略与控制技术，在补偿电压凹陷与过电压方面展现卓越性能。但在储能容量优化、装置成本降低及多 DVR 协同控制等方面仍待突破。未来，随着电力电子器件性能提升、智能控制算法发展，单相 DVR 有望在更复杂电网环境下实现高效、可靠运行，为保障电能质量提供更坚实技术支撑，在工业、商业及民生领域发挥更大价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 邱志.配电网电压凹陷检测与补偿策略的研究[D].太原理工大学,2011.DOI:10.7666/d.d198768.

[2] 龚旭,陈友勇,徐勇.基于完全电压补偿法的单相DVR补偿策略研究[J].安徽电子信息职业技术学院学报, 2015, 14(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1671-802X.2015.03.005.

[3] 文明.动态电压恢复器电压凹陷补偿算法及其性能改善研究[D].长沙理工大学,2012.DOI:10.7666/d.y2090389.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇