随着电子产品的不断更新,现在对于电力电子装置的使用日益增加,特别在电网中电力电子这种元器件性能极佳,使用范围很广。不过这种元件也有一定的弊端,由此就产生了一系列的问题,如电网中此类元件会产生许多冲击负荷,使谐波含量、动态无功,已经无法被传统补偿方式有效控制了,使得电网损耗越来越大,电能质量日益降低,对低压电网产生了一定的考验。近些年,人们对这方面问题不断重视,使得一种新型的补偿方式应运而生,即静止无功发生器(SVG)。这种补偿器拥有很好的动态特性,可以跟踪补偿,符合现代电网特性需求。并且由其补偿原理所致,使得它不会对电网产生任何谐波含量。所以它拥有很大的优势,成为目前中外研究的热点。然而低压之中SVG补偿速度和时效性一直都不是特别精确,故而本文设计了一种可以消除速度和时效性上误差的静止无功发生器。本文首先选取了电压型主电路的整体结构,对它的原理进行了建模,验证这种方法在数学上的可行性。运用此模型,对电流检测环节进行深入探讨,提出了一种基于线性对消原理的RBF神经网络检测手段,这是一种快速、灵敏且有自适应能力的方法,它比传统的瞬时功率理论方法要有更好的智能性,可以很好地提高系统自适应能力。其次,对控制方法进行了优化,在电流控制的手段中,选择了适应于低压电网的、快速的直接控制方法中的一种,即三角波比较法,为了使这种控制方法的延时可以很好地实时跟踪,在三角波比较法中运用PR调节器,使传统的载波移相更加迅速,且可以很好地控制谐波含量,符合低压网的波动性与灵敏性。最后,对其中硬件与软件进行了部分搭建,硬件上对整体电路进行了选型,软件上对编程流程进行了搭建。在选取了软硬件后,基于此,用SIMULINK软件,搭建了SVG内部模块,加入了无功和谐波两个分量,对其是否能补偿无功且消除部分谐波进行了仿真验证。仿真结果表明,本文研究出的SVG可以很好的补偿无功、治理谐波。