统一潮流控制器(UPFC)是灵活交流输电系统(FACTS)中最具代表性和最多样化的装置。它能实现对输电系统的电压、阻抗、功角、有功功率和无功功率参数的快速动态调节，扩大输电系统的输送能力，提高电力系统的稳定性，优化电力系统运行，是当前FACTS的研究热点之一。论文利用综合智能控制技术，对UPFC的变换器及潮流控制进行了研究，具有重要的价值意义。 论文研究了UPFC的控制特性，控制系统结构以及UPFC的串、并联补偿功能。采用等效变换的机理，构建了UPFC的等效电路模型，研究了潮流控制的功能。在三相坐标系下，推导了切UPFC的动静态数学模型。 论文对UPFC的构成器件功率变换器进行研究，研究了电压型的PWM整流器的控制方法。在传统的PWM整流控制的基础上，研究了基于预测电流的PWM控制方法，基于PID控制的方法。PID控制的功率变换器是线性电流调节器的常用控制方法，但自适应能力较差，论文研究了基于单神经元自适应PID控制的直接电流控制方法，根据变换器的运行状况自动调整PID调节器的参数，提高了直流电压的稳定，大大提高了系统的响应时间，对提高整流器的控制效果、适应能力、鲁棒性有很大的作用。 论文研究了UPFC的智能潮流控制方案。在传统PI控制潮流方案的基础上，介绍了模糊神经网络的特点，由于常规模糊神经网络的结构和参数是固定不变，不能在线自动调整。论文研究了将模糊控制和神经网络相结合，设计了自组织模糊神经网络潮流控制器。这种控制器具有结构和参数自学习能力，它能在线调整模糊神经网络的结构、产生模糊控制规则、调整控制规则参数以改变控制性能。仿真结果表明，与传统的PI控制器相比，这种智能控制器在系统响应和动静态性能上都有很大的提高，对有功和无功的变化具有很好的追踪控制能力和鲁棒性。 总之，论文运用综合智能控制理论，研究了功率变换器的单神经元PID控制，仿真结果表明，系统能适应负载扰动及非线性变化，有很强的鲁棒性。而且整个控制方案简单，运算量小。论文采用自组织模糊神经网络设计了UPFC潮流控制器，仿真对比表明，这种智能潮流控制器比传统PI控制器更具有较强的自适应性、跟踪性和鲁棒性，有利于电力系统的稳定，动态分配潮流，优化电力系统的功能。