林俊波，蒋程

(1.广西电网公司北海供电局，广西 北海 536000;2.华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206)

1 引言

静止同步串联补偿器(static synchronous series compensator，SSSC)作为FACTS家族中的重要成员，是串联在输电线路上的补偿装置，不仅可以提高输电线路的传输能力，而且可以通过SSSC装置的控制改变线路有功功率的流向，提高电力网络的潮流和电压的可控性，改善电力系统的静态和暂态稳定性［1］。SSSC装置对输电系统进行控制的基本原理是向线路注入一个与线路电流相差90°的可控电压，以快速控制线路的有效阻抗，从而进行有效的系统控制［2］。

SSSC的数学模型是研究SSSC的基础，按描述的对象不同，SSSC的模型可分为静态模型和动态模型，静态模型主要考虑SSSC的输入输出特性，而动态模型则要分析系统的动态特性和行为，从而便于电磁暂态过程的数值仿真，目前针对SSSC的建模方法主要有两种:输出建模法和拓扑建模法［3］。

文献［4-7］只是简单地把SSSC看成一个同步电压源，未考虑逆变器的损耗、串联变压器的漏抗、逆变器中直流电容电压的波动等。文献［8-11］在两相旋转d-q坐标系下利用开关函数建立了基于三相电压源逆变器的SSSC动态拓扑模型。

综上所述，不管是输出建模法还是拓扑建模法，其主要思想都是用具体的数学表达式来描述SSSC的输入输出以及其内部的关系。此类建模法的优点在于理论完善，模型简单，但它要求对象的数学概念清晰，且有显示的解析式。神经网络模型是基于被控对象的输入/输出的一个近似模型，它是通过对样本数据的训练来使神经网络的输出逼近被控系统的实际输出，从而具有被控对象的动态特性。……