SVG和SVC的区别

发布网友 发布时间：2022-04-24 22:34

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懂视网 时间：2022-04-10 13:52

最近在搞容器的监控,遇到influxdb这个库,搞了两天,些许明白了些套路,做个记录,备忘....

小结如下:

influxdb go语言编写

默认情况influxdb创建的库关联autogen的RP(存储策略),即数据会保留永久

监控和日志的区别

最近搞监控,所谓监控就是监控服务肉体是否健康(还活着/生病? 各项指标是否正常?)

区分日志搜集: 分析服务的精神状态是健康(服务的一个履历/日记)

如何做一个监控

参考: https://segmentfault.com/a/1190000011082379

回想到如果是你自己去做一个监控, 能够做到记录每分钟 CPU 的空闲率是多少, 要怎么做?

 搞一个数据库, 用来放数据的
 写一个脚本, 用来获取 CPU 的相关数据, 加上时间戳, 然后保存到数据库
 创建一个定时任务, 一分钟运行一次脚本
 写一个简单的程序, 从数据库查到数据, 然后根据时间戳, 绘制成图表.

telegraf搜集器 + influxdb(存储) + grafana(展示) grafana 的套路基本上跟 kibana 差不多，都是根据查询条件设置聚合规则，在合适的图表上进行展示，多个图表共同组建成一个 dashboard，熟悉 kibana 的用户应该可以非常容易上手。另外 grafana 的可视化功能比 kibana 强得多，而且 4 以上版本将集成报警功能。

grafana主机监控效果图:

之前用metricbeat做的主机监控效果图-进程级别

监控的对比influxdb vs 普罗

特性对比

参考: http://gitbook.cn/books/59395d3d5863cf478e6b50ba/index.html

influxdb集成已有的概念，比如查询语法类似sql，引擎从LSM优化而来，学习成本相对低。
influxdb支持的类型有float，integers，strings，booleans，prometheus目前只支持float。
influxdb的时间精度是纳秒，prometheus的则是毫秒。
influxdb仅仅是个数据库，而prometheus提供的是整套监控解决方案，当然influxdb也提供了整套监控解决方案。
influxdb支持的math function比较少，prometheus相对来说更多，influxdb就目前使用上已经满足功能。
influxdb支持event log，prometheus不支持。

注: 已上对比的是普罗v1 ,现在普罗有v2版本了,听说比influxdb更强悍了. 而且influxdb集群方案已闭源.

influxdb的特性和特点

influxdb中文翻译官方的文档,感觉很棒 https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/ https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Concepts/key_concepts.html

参考: http://www.ttlsa.com/monitor-safe/monitor/distributed-time-series-database-influxdb/

influxdb 它的特性 它有三大特性：

1. Time Series （时间序列）：你可以使用与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等）
2. Metrics（度量）：你可以实时对大量数据进行计算
3. Eevents（事件）：它支持任意的事件数据

时序性（Time Series）：与时间相关的函数的灵活使用（例如最大、最小、求和等）；
度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。

influxdb 它的特点 参考: http://dbaplus.cn/news-73-1291-1.html

schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
无特殊依赖，几乎开箱即用（如ElasticSearch需要Java）
自带数据过期功能；
自带权限管理，精细到“表”级别；
原生的HTTP支持，内置HTTP API
强大的类SQL语法，支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计。

influxdb最佳实践

1.登录 建库 查询

参考: https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/Introduction/getting_start.html

influx -precision rfc3339 # -precision参数表明了任何返回的时间戳的格式和精度,针对查询时候显示的时间格式
CREATE DATABASE mydb
SHOW DATABASES
USE mydb
INSERT cpu,host=serverA,region=us_west value=0.64
SELECT "host", "region", "value" FROM "cpu"

INSERT temperature,machine=unit42,type=assembly external=25,internal=37
SELECT * FROM "temperature"


> SELECT * FROM /.*/ LIMIT 1
> SELECT * FROM "cpu_load_short"
> SELECT * FROM "cpu_load_short" WHERE "value" > 0.9

2.了解influxdb基本概念

参考: http://dbaplus.cn/news-73-1291-1.html

InfluxDB中的名词	传统数据库中的概念
database	数据库
measurement	数据库中的表
points	表里面的一行数据

InfluxDB中特有的概念

Point相当于传统数据库里的一行数据，如下表所示： Point由时间戳（time）、数据（field）、标签（tags）组成。

line-protocol格式

<measurement>[,<tag-key>=<tag-value>...] <field-key>=<field-value>[,<field2-key>=<field2-value>...] [unix-nano-timestamp]

INSERT temperature,machine=unit42,type=assembly external=25,internal=37

更多如:

cpu,host=serverA,region=us_west value=0.64
payment,device=mobile,product=Notepad,method=credit billed=33,licenses=3i 1434067467100293230
stock,symbol=AAPL bid=127.46,ask=127.48
temperature,machine=unit42,type=assembly external=25,internal=37 1434067467000000000

Tag: 被索引
上面的location和server就是tag key，us和host1是tag value，tag是可选的。不过写入数据时最好加上tag，因为它可以被索引。tag的类型只能是字符串。

Field: value支持的类型floats，integers，strings，booleans
上面的temperature是field key，82是field value。field value会用于展示，value支持的类型有floats，integers，strings，booleans。

Timestamp
格式是：RFC3339 UTC。默认精确到纳秒，可选。

Series:
measurement, tag set, retention policy相同的数据集合算做一个 series。理解这个概念至关重要，因为这些数据存储在内存中，如果series太多，会导致OOM

Retention Policy:
保留策略包括设置数据保存的时间以及在集群中的副本个数。默认配置是：RP是autogen，保留时间是永久，副本为1。这些配置在创建数据库时可以修改。

Continuous Query:
CQ是预先配置好的一些查询命令，定期自动执行这些命令并将查询结果写入指定的measurement中，这个功能主要用于数据聚合。具体参考：CQ。

Shard:
存储一定时间间隔的数据，每个目录对应一个shard，目录的名字就是shard id。每一个shard都有自己的cache、wal、tsm file以及compactor，目的就是通过时间来快速定位到要查询数据的相关资源，加速查询的过程，并且也让之后的批量删除数据的操作变得非常简单且高效。

2.实操如下: 理解 point&measurement&series(field set)(被索引的tag set)

向库中插入如下数据:

属性	值
库名	my_database
measurement	census
field key	butterflies和honeybees
tag key	location和scientist

name: census
-————————————
time     butterflies honeybees location scientist
2015-08-18T00:00:00Z 12   23   1   langstroth
2015-08-18T00:00:00Z 1   30   1   perpetua
2015-08-18T00:06:00Z 11   28   1   langstroth
2015-08-18T00:06:00Z 3   28   1   perpetua
2015-08-18T05:54:00Z 2   11   2   langstroth
2015-08-18T06:00:00Z 1   10   2   langstroth
2015-08-18T06:06:00Z 8   23   2   perpetua
2015-08-18T06:12:00Z 7   22   2   perpetua

sql语句如下

‘INSERT census,location=1,scientist=langstroth butterflies=12,honeybees=23‘
‘INSERT census,location=1,scientist=perpetua butterflies=1,honeybees=30‘
‘INSERT census,location=1,scientist=langstroth butterflies=11,honeybees=28‘
‘INSERT census,location=1,scientist=perpetua butterflies=3,honeybees=28‘
‘INSERT census,location=2,scientist=langstroth butterflies=2,honeybees=11‘
‘INSERT census,location=2,scientist=langstroth butterflies=1,honeybees=10‘
‘INSERT census,location=2,scientist=perpetua butterflies=8,honeybees=23‘
‘INSERT census,location=2,scientist=perpetua butterflies=7,honeybees=22‘

造数据用到的2个脚本 为了模拟隔多久插入数据 模拟插入数据时,随机赋值

$ cat fake_data.sh 
arr=(
‘INSERT orders,website=30 phone=10‘
‘INSERT orders,website=39 phone=12‘
‘INSERT orders,website=56 phone=11‘
)

#while :;do
for((i=0;i<${#arr[*]};i++));do
 /usr/bin/influx -database ‘my_food‘ -execute "${arr[i]}"
 sleep 10
# echo "${arr[i]}"
done
#done

$ cat data.sh 
#!/bin/bash

function rand(){
 min=$1
 max=$(($2-$min+1))
 num=$(date +%s%N)
 echo $(($num%$max+$min))
}


while :;do
 /usr/bin/influx -database ‘my_database‘ -execute "INSERT census,location=2,scientist=perpetua butterflies=$(rand 1 50),honeybees=$(rand 1 50)"
 sleep 2;
# echo "INSERT orders,website=$(rand 1 50) phone=$(rand 1 50)"
# break
done

field value就是你的数据，它们可以是字符串、浮点数、整数、布尔值，因为InfluxDB是时间序列数据库，所以field value总是和时间戳相关联。 在示例中，field value如下：

12 23
1 30
11 28
3 28
2 11
1 10
8 23
7 22

在上面的数据中，每组field key和field value的集合组成了field set，在示例数据中，有八个field set：

butterflies = 12 honeybees = 23
butterflies = 1 honeybees = 30
butterflies = 11 honeybees = 28
butterflies = 3 honeybees = 28
butterflies = 2 honeybees = 11
butterflies = 1 honeybees = 10
butterflies = 8 honeybees = 23
butterflies = 7 honeybees = 22

注意，field是没有索引的。如果使用field value作为过滤条件来查询，则必须扫描其他条件匹配后的所有值。因此，这些查询相对于tag上的查询（下文会介绍tag的查询）性能会低很多。

在上面的数据中，tag set是不同的每组tag key和tag value的集合，示例数据里有四个tag set：

location = 1, scientist = langstroth
location = 2, scientist = langstroth
location = 1, scientist = perpetua
location = 2, scientist = perpetua

现在你已经熟悉了measurement，tag set和retention policy，那么现在是讨论series的时候了。 在InfluxDB中，series是共同retention policy，measurement和tag set的集合。 以上数据由四个series组成：

理解series对于设计数据schema以及对于处理InfluxDB里面的数据都是很有必要的。 最后，point就是具有相同timestamp的相同series的field集合。例如，这就是一个point：

name: census
-----------------
time    butterflies honeybees location scientist
2015-08-18T00:00:00Z 1   30  1  perpetua

例子里的series的retention policy为autogen，measurement为census，tag set为location = 1, scientist = perpetua。point的timestamp为2015-08-18T00:00:00Z。

数据采样--> 理解cq和rp

Continuous Query (CQ)是在数据库内部自动周期性跑着的一个InfluxQL的查询，CQs需要在SELECT语句中使用一个函数，并且一定包括一个GROUP BY time()语句。+

Retention Policy (RP)是InfluxDB数据架构的一部分，它描述了InfluxDB保存数据的时间。InfluxDB会比较服务器本地的时间戳和你数据的时间戳，并删除比你在RPs里面用DURATION设置的更老的数据。单个数据库中可以有多个RPs但是每个数据的RPs是唯一的。

实例数据: db: food_data mesurement: orders

name: orders
------------
time    phone website
2016-05-10T23:18:00Z 10 30
2016-05-10T23:18:10Z 12 39
2016-05-10T23:18:20Z 11 56

目标:

自动删除1h以上的原始2秒间隔数据 --> rp实现
自动删除超过5min的30s间隔数据 --> rp实现

自动将2秒间隔数据聚合到30s的间隔数据 ---> cq实现

2s中插入一次数据:(脚本参考上面fake数据)

create databaes food_data
CREATE RETENTION POLICY "a_hour" ON "food_data" DURATION 1h REPLICATION 1 DEFAULT
CREATE RETENTION POLICY "a_week" ON "food_data" DURATION 1w REPLICATION 1

CREATE CONTINUOUS QUERY "cq_10s" ON "food_data" BEGIN SELECT mean("website") AS "mean_website",mean("phone") AS "mean_phone" INTO "a_week"."downsampled_orders" FROM "orders" GROUP BY time(10s) END

在步骤1里面创建数据库时，InfluxDB会自动生成一个叫做autogen的RP，并作为数据库的默认RP，autogen这个RP会永远保留数据。在输入上面的命令之后，a_hours会取代autogen作为food_data的默认RP。

验证:

select * from "a_week"."downsampled_orders";
select * from "orders";

influxdb数据聚合

参考

表名都可以正则
select * from /.*/ limit 1

查询一个表里面的所有数据
select * from cpu_idle

查询数据大于200的。
select * from response_times where value > 200

查询数据里面含有下面字符串的。 
select * from user_events where url_base = ‘friends#show’

约等于 
select line from log_lines where line =~ /paul@influx.com/

按照30m分钟进行聚合，时间范围是大于昨天的 主机名是server1的。 
select mean(value) from cpu_idle group by time(30m) where time > now() – 1d and hostName = ‘server1′
select column_one from foo where time > now() – 1h limit 1000;
select reqtime, url from web9999.httpd where reqtime > 2.5;
select reqtime, url from web9999.httpd where time > now() – 1h limit 1000;

url搜索里面含有login的字眼，还以login开头
select reqtime, url from web9999.httpd where url =~ /^/login//;

还可以做数据的merge
select reqtime, url from web9999.httpd merge web0001.httpd;

influxdb备份恢复

参考 参考: http://stedolan.github.io/jq/

#!/bin/bash
 
function parse_options {
 function usage() {
 echo -e >&2 "Usage: $0 dump DATABASE [options...]
	-u USERNAME	(default: root)
	-p PASSWORD	(default: root)
	-h HOST		(default: localhost:8086)
	-s		(use HTTPS)"
 }
 if [ "$#" -lt 2 ]; then
 usage; exit 1;
 fi
 
 username=root
 password=root
 host=localhost:8086
 https=0
 shift
 database=$1
 shift
 
 while getopts u:p:h:s opts
 do case "${opts}" in
 u) username="${OPTARG}";;
 p) password="${OPTARG}";;
 h) host="${OPTARG}";;
 s) https=1;;
 ?) usage; exit 1;;
 esac
 done
 if [ "${https}" -eq 1 ]; then
 scheme="https"
 else
 scheme="http"
 fi
}
 
function dump {
 parse_options $@
 
 curl -s -k -G "${scheme}://${host}/db/${database}/series?u=${username}&p=${password}&chunked=true" --data-urlencode "q=select * from /.*/" | jq . -c -M
 exit
}
 
function restore {
 parse_options $@
 
 while read -r line
 do
 echo >&2 "Writing..."
 curl -X POST -d "[${line}]" "${scheme}://${host}/db/${database}/series?u=${username}&p=${password}"
 done
 exit
}
 
case "$1" in
 dump) dump $@;;
 restore) restore $@;;
 *) echo >&2 "Usage: $0 [dump|restore] ..."
 exit 1;;
esac

python调用influxdb实现数据增删

utils/db.py

# - * - coding: utf-8 - * -

from influxdb import InfluxDBClient


def get_db_connection():
 db_conn = InfluxDBClient(host="192.168.x.x", database="pachongdb")
 return db_conn

main.py

#!/home/ansible/.venv/bin/python
# - * - coding: utf-8 - * -

from influxdb.exceptions import InfluxDBClientError, InfluxDBServerError
from utils import db


def insert_success_point_2db():
 db_conn = db.get_db_connection()
 # 写入成功记录，success字段值约定为1
 success_point = [{
 "measurement": "wake",
 "tags": {
  "isp": "mobile",
  "region": "上海",
 },
 "fields": {
  "mobile": 159123456xx,
  "success": 1,
 }
 }]

 try:
 db_conn.write_points(success_point)
 except InfluxDBClientError as e:
 print("influxdb db client error: {0}".format(e))
 except InfluxDBServerError as e:
 print("influxdb db server error: {0}".format(e))
 except Exception as e:
 print("influxdb error: {0}".format(e))
 finally:
 if db_conn is not None:
  db_conn.close()


def insert_fail_point_2db():
 db_conn = db.get_db_connection()
 # 写入失败记录，fail字段值约定为0
 fail_point = [{
 "measurement": "wake",
 "tags": {
  "isp": "mobile",
  "region": "上海",
 },
 "fields": {
  "mobile": 1591234xxxx,
  "fail": 0,
 }
 }]
 try:
 db_conn.write_points(fail_point)
 except InfluxDBClientError as e:
 print("influxdb db client error: {0}".format(e))
 except InfluxDBServerError as e:
 print("influxdb db server error: {0}".format(e))
 except Exception as e:
 print("influxdb error: {0}".format(e))
 finally:
 if db_conn is not None:
  db_conn.close()


def main():
 insert_success_point_2db()
 insert_fail_point_2db()


if __name__ == ‘__main__‘:
 main()

requirements.txt

certifi==2017.11.5
influxdb==5.0.0

[svc]influxdb最佳实战-监控对比

标签：host   tag   主机名   实例   数据保存   hang   日记   数据架构   生成   

热心网友 时间：2022-04-10 11:00

SVG和SVC的区别：

1、响应时间不同，SVC需要20ms，而SVG只需要10ms。

2、谐波不同，SVC受系统谐波的影响大，自身产生大量谐波。SVG受谐波影响小，可抑制系统谐波。

3、损耗不同，SVC的损耗相对较大，而SVG的损耗相对较小。

4、体积不同，SVC相对较大，SVG则相对较小。

5、基本作用不同，SVC是静止无功补偿器，而SVG是电力电子设备，基本功能好作用不同。

SVC是一种静止无功补偿器。静止无功补偿器是由晶闸管所控制投切电抗器和电容器组成，由于晶闸管对于控制信号反应极为迅速，而且通断次数也可以不受*。包括：TSC、TCR等，“静止”是与同步调相机对应，一般来说将使用晶闸管进行控制的补偿装置成为“SVC"。

SVG是典型的电力电子设备，由三个基本功能模块构成：检测模块、控制运算模块及补偿输出模块。

参考资料：SVG—百度百科    SVC—百度百科

热心网友 时间：2022-04-10 12:18

SVG和SVC的区别：

首先说SVG，它可分为电压型和电流型两种，其既可提供滞后的无功功率，又可提供超前的无功功率。简单地说，SVG的基本原理就是将自换相桥式电路通过电抗器或者直接并联在电网上，适当调节桥式电路交流侧输出电压的相位和幅值，或者直接控制其交流侧电流，就可以使该电路吸收或者发出满足要求的无功电流，实现功率无功补偿的目的。

然后说SVC，它是用于无功补偿典型的电力电子装置，它是利用晶闸管作为固态开关来控制接入系统的电抗器和电容器的容量，从而改变输电系统的导纳。按控制对象和控制方式不同，分为晶闸管控制电抗器（TCR）和晶闸管投切电容器（FC）配合使用的静止无功补偿装置（FC+TCR）和TCR与机械投切电容器（MSC）配合使用的装置。

扩展资料：

静止无功补偿器是由晶闸管所控制投切电抗器和电容器组成，由于晶闸管对于控制信号反应极为迅速，而且通断次数也可以不受*。当电压变化时静止补偿器能快速、平滑地调节，以满足动态无功补偿的需要，同时还能做到分相补偿。

对于三相不平衡负荷及冲击负荷有较强的适应性；但由于晶闸管控制对电抗器的投切过程中会产生高次谐波，为此需加装专门的滤波器。目前，中国电网的建设和运行中长期存在的一个问题是无功补偿容量不足和配备不合理，特别是可调节的无功容量不足，快速响应的无功调节设备更少。

近年来，随着大功率非线性负荷的不断增加，电网的无功冲击和谐波污染呈不断上升的趋势，无功调节手段的缺乏使得母线电压随运行方式的改变而变化很大。

参考资料：百度百科——svc

热心网友 时间：2022-04-10 13:52

目前来说，SVG和SVC均可以称为动态无功补偿装置，这里的动态是指对无功的实时动态调节。两者的本质区别在于：SVC依靠传统的无源器件（电容、电抗）来实现对容感性无功的调节；SVG是通过对电力电子器件构成的变流器来实现对容感性无功的调节。

扩展资料

SVG即可缩放矢量图形是基于可扩展标记语言（标准通用标记语言的子集），用于描述二维矢量图形的一种图形格式。它由万维网联盟制定，是一个开放标准。

SVG可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics）是基于可扩展标记语言（XML），用于描述二维矢量图形的一种图形格式。

SVG是W3C("World Wide Web ConSortium" 即 " 国际互联网标准组织")在2000年8月制定的一种新的二维矢量图形格式，也是规范中的网络矢量图形标准。SVG严格遵从XML语法，并用文本格式的描述性语言来描述图像内容，因此是一种和图像分辨率无关的矢量图形格式。

SVC是Switching Virtual Circuit的缩写，意思是交换虚拟电路。信息包交换虚拟线路（节点之间只在需要传送数据时才建立逻辑连结） 面向连接的网络中，从一台计算机到另一台计算机的连接。

SVC是虚拟的，因为路径是从路由表中得到的，而不是建立物理线路。SVC是交换的，因为它能按需要建立，类似于一次电话呼叫。

参考资料

百度百科。SVG

百度百科。SVC

热心网友 时间：2022-04-10 15:44

浅析SVC与SVG的异同点
周文1,毛志芳2，毛志强3
（1.河北省电力研究院，石家庄 050021；2.石家庄供电公司,石家庄 050051；3.行唐供电公司,石家庄 050600）
摘要：分别介绍了TCR、TSC和MCR 3种类型的静止补偿器(SVC)与静止无功发生器(SVG)的工作特性与基本原理，重点针对SVC与SVG在响应时间、谐波特性等方面进行了分析比较。并得出了SVG是今后无功补偿与谐波抑制综合技术的发展方向，以及为电能质量领域研究的重点内容。
关键词：静止补偿器，静止无功发生器，无功补偿，SVC，SVG
1．引言
现代工业系统中，诸如交流电弧炉、电气化铁路、大型轧钢机等均属于动态变化的非线性负荷。这类负荷的特点是有功功率与无功功率随时间作快速变化，由于其非线性和不平衡的用电特性，使供电电网的电压波形发生畸变，引起电压的波动、闪变以及三相不平衡，甚至引起系统频率的波动，而且向系统注入大量的谐波，对电网的电能质量构成了严重的威胁。近年发展起来的静止型无功补偿装置(Static Var Compensation，以下简称SVC)[1]，是一种快速调节无功功率的装置，已成功地应用于冶金、采矿和电气化铁路等冲击性负荷的补偿上。这种装置在调节快速性、功能多样性、工作可靠性以及投资和运行费用的经济性等方面都比同步调相机有明显的优点，取得了较好的技术经济效益，因而在国内外得到较快的发展与实际应用。基于在SVC技术研究的基础之上，随着GTO、IGCT、IGBT等大功率电力电子器件的发展和应用，静止无功发生器(Static Var Generation，简称SVG)成为最新一代动态无功补偿技术，具备响应速度快、吸收无功连续、产生的高次谐波量小、调节范围广、损耗与噪音小等突出优点，在电能质量与无功补偿研究的领域发挥越来越大的作用。下面对SVC与SVG两种典型的特性做比较分析，以利于新技术的推广与应用。
2．静止无功补偿装置(SVC)
SVC目前广泛应用于输电系统和负载无功补偿，其典型代表是晶闸管控制电抗器＋固定电容器（TCR＋FC）、晶闸管投切电容器（TSC）、以及磁控电抗器＋固定电容器（MCR+FC）等。
2.1晶闸管控制电抗器TCR＋FC
TCR通过调节晶闸管的触发角α，实现连续调节补偿装置的无功功率。利用TCR回路吸收的感性无功功率，可以对无功功率进行动态补偿，使得并联滤波器中多余的无功功率得到平衡，确保补偿点的电压接近维持不变。其基本组成如下图1所示。

图1 TCR＋FC基本组成
2.2晶闸管投切电容器TSC
一般情况下，按照一定的比例设计成多组支路的滤波器，在基波频率下成容性，分级改变补偿装置的无功出力，滤波支路在某次谐波下偏调谐，兼滤该次谐波。TSC只能分组投切，必须和TCR配合才能进行连续调节。TSC的基本电路有3种[2]，如图2、图3和图4所示，图2为星形有中线连接，图3为三角形外部连接，简称角外接法，图4为三角形内部连接，简称角内接法。在这3种电路的基础上又衍生出很多其他的拓扑结构，比如将每相的一个晶闸管换成二极管，或者为了节约成本去掉某相的晶闸管开关。选用何种拓扑结构应结合现场负荷实际情况及技术经济等因素综合考虑。

图2 星形有中线连接 图3 三角形外部连接 图4 三角形内部连接
2.3磁控电抗器MCR＋FC
MCR利用直流助磁原理，通过附加直流励磁磁化电抗器铁芯，通过调节磁控电抗器的饱和程度来改变铁芯的磁导率，实现电抗值的连续、快速调节。从而实现无功容量的连续可调。其基本组成如下图5所示。

图5 MCR＋FC基本组成
3．静止无功发生器（SVG）
SVG不仅能动态补偿无功，也可动态补偿瞬时有功或者进行相间功率交换。国际上通常称为静止补偿器，即STATCOM是柔*流输配电技术FACTS的重要设备。
SVG基本原理主要是将逆变器经过电抗器或者变压器或者直接并联在电网上，通过调节逆变器交流侧输出电压的幅值和相位，或者直接控制其交流侧电流的幅值和相位，迅速吸收或者发出所需要的无功功率，实现快速动态调节无功的目的。其基本电路有2种，如图6和图7所示，图6为电压源型逆变电路，图7为电流源型逆变电路。

图6为电压源型逆变电路 图7 电流源型逆变电路
4.SVC与SVG的比较
各种SVC的共同缺点是含有较多的无源器件，体积和占地面积都比较大；工作范围较窄，无功输出随着电压下降而下降更快，系统最需要无功时不能提供足够的无功支持；本身对谐波没有抑制能力，例如TCR本身还会产生大量低次谐波，需要额外的滤波器。
4.1响应时间
一般而言，SVC的响应时间约20-40ms，而SVG的响应时间不大于5ms。对于闪变补偿而言，在无功容量足够的情况下，补偿装置输出无功的响应时间是闪变补偿效果的主要决定因素。图8所示为日本电热委员会实测的闪变补偿效果与补偿容量和响应时间的曲线。由图中可看出，在相同的补偿容量下，响应时间越小的补偿装置对电压闪变的补偿效果越好；在同等闪变改善率下，响应时间越小的补偿装置所需要的补偿容量也越小。

图8闪变补偿效果与补偿容量和响应时间曲线
4.2闪变抑制效果
图9为电弧炉熔化期内SVC与SVG闪变抑制效果对比图。从图9可以看出受响应时间*，即使增大容量，SVC抑制电压闪变的效果存在局限性。而SVG则非常有效地抑制电压闪变。

图9 电弧炉熔化期内SVC与SVG闪变抑制效果对比图
4.3 占地面积[3]
SVG由于使用的电抗和电容等无源器件远比SVC少，因此大大缩小装置的体积和占地面积。SVC中的电抗器不仅本身体积大，而且要考虑相互间的安装间隔，整体占地面积非常大。在相同的补偿容量下，SVG的占地面积比SVC减少1/2～2/3。
4.4 受母线电压的影响
SVC是阻抗型特性，输出容量受到母线电压影响很大。SVG具有电流源的特性，输出容量受母线电压影响很小。这一优点使SVG用于电压控制时具备很大的优势，系统电压越低，越需要动态无功支撑电压，SVG输出无功电流与系统电压没有关系，可以看作是一个可控恒流源；而系统电压越低，SVC输出无功电流的能力越下降。图10为SVC和SVG补偿的电压电流特性比较。由图中可看出，SVG的无功电流输出能力与系统电压无关，而SVC的补偿容量随着系统电压的下降而线性降低。

图 10 SVC和SVG补偿的电压电流特性
4.5谐波特性
SVC中的TCR中采用相控技术，利用可控硅控制电抗器的等效基波阻抗，会产生大量的谐波电流，电压总谐波畸变率THD最大时会超过20%，必须配套采用滤波器组，滤除SVC自身产生的谐波。SVG动态补偿装置采用三电平单相桥技术，单相可输出5电平电压波形。采用载波移相的脉冲调制方法，最低次的显著谐波频率为载波频率，低次谐波含量少。如图11所示，计算到75次的电压总谐波含量为1.32%。
与SVC相比，SVG在采用多重化、多电平或脉宽调制(PWM)技术等措施后可大大减少补偿电流中的谐波含量。

图11 SVG三电平单相桥的输出电压波形
4.6 受系统参数的影响
SVC是阻抗型补偿装置，对系统参数很敏感，当SVC参数配置不合理或者运行一段时间后，系统参数发生变化时，很容易引起系统谐振或谐波电流放大，谐振或谐波电流放大不仅危害SVC自身的设备安全，对系统其他设备的安全也是隐患。而SVG是电流可控型，对系统参数不敏感，安全性与稳定性较好。不会发生谐波放大的情况，根据需要，还可以补偿谐波电流，起到抑制谐振的效果。
4.7 工程实施与造价
SVC工程实施比较容易，已有成熟工程应用经验。与SVC相比，SVG受到元器件容量*，大容量的SVG实施困难用，工程造价相当高。
5.结论
SVC无功补偿装置，目前应用比较广泛，但由于损耗大，自身谐波较多，技术上较为先进，对其采用先进的智能控制方法，可以使该方法得到最佳的补偿性能，是目前世界上各先进工业国家和国内科研机构普遍重视的课题。SVG补偿装置由于响应速度快、谐波含量少、无功调节能力强等优点，可以大大改善电网的电能质量，目前已成为无功补偿技术的发展方向。
随着GTO、IGCT、IGBT等大功率电力电子器件的进一步发展，SVG技术将会逐渐步入成熟应用阶段，作为最新一代动态无功补偿技术，其在冶金化工、电铁、风电等行业的应用有着不可估量的应用前景。
参考文献
[1]翁利民，张莉.SVC与SVG的比较研究[J]，冶金动力，2005，5（111）：1-4.
[2]田林静，石新春，MSC＋TSC型低压无功补偿装置的实现[J]，大功率变流技术，2008，6：50-54.
[3]庄文柳，张秀娟，刘文华，静止无功发生器SVG原理及工程应用的若干问题[J]，华东电力，2009，8（37）：1295-1299.
周文(1978—)，男，工程师，主要从事发供企业电气二次专业的研究，Email：HTUhbdyyzhw@163.comUT。

热心网友 时间：2022-04-10 17:52

目前来说，SVG和SVC均可以称为动态无功补偿装置，这里的动态是指对无功的实时动态调节。两者的本质区别在于：SVC依靠传统的无源器件（电容、电抗）来实现对容感性无功的调节；SVG是通过对电力电子器件构成的变流器来实现对容感性无功的调节。

STATCOM与SVC相比具有的优越性：
（1） STATCOM输出电流不依赖于电压，表现为恒流源特性，具有更宽的运行范围。而SVC本质是阻抗型补偿，输出电流和电压成线性关系。因此系统电压变低时，同容量STATCOM可以比SVC提供更大的补偿容量。
（2） 采用数字控制技术，系统可靠性高，基本不需要维护，可以节省大量的维护费用；
（3） STATCOM比SVC具有更快的响应速度，因而更适合抑制电压闪变。STATCOM响应时间在10 ms以内，而SVC响应时间一般在20～40 ms。STATCOM从额定容性无功功率变为额定感性无功功率(或相反)可在1 ms之内完成，这种响应速度完全可以胜任对冲击性负荷的补偿。
（4） STATCOM采用桥式交流电路的多重化技术、多电平技术或PWM技术来消除次数较低的谐波，并使如7、11等较高次数谐波减小到可以接受的程度。而SVC本身要产生一定量的谐波，如TCR型的5、7次特征次谐波量比较大，占基波值的5%～8%；其他如SR，TCT等也产生3、5、7、11等次的高次谐波，这给SVC 系统的滤波器设计带来许多困难。
（5） 在故障条件下，STATCOM比SVC具有更好的控制稳定性。SVC使用了大量电容器电抗器，当外部系统容量与补偿装置的容量可比时，SVC会产生不稳定性。STATCOM对外部系统运行条件和结构变化不敏感。
（6） 同容量STATCOM占地面积小于SVC。由于STATCOM使用直流电容器储能，因而可以减小电容器体积，且不需要并联电抗器即可以控制无功功率平滑变化，因此安装尺寸大大减小。
（7） STATCOM能够在一定范围内提供有功功率，减少有功功率冲击。SVC只能提供无功功率，不具备提供有功功率的功能。
（8） STATCOM中电容、电感等元件采用了与SVC完全不同的技术和制作工艺，运行过程中电磁噪声显著降低。

热心网友 时间：2022-04-10 20:16

SVC是静止式动态无功补偿装置，分TCR和TSC两种。SVG是SVC的升级版，在很多方面优于SVC。
SVC的无功补偿不能连续可调，而且只能输出容性。SVG动态无功补偿可从感性到容性连续调节，占地面积小，安全性高。

热心网友 时间：2022-04-10 22:58

SVC是静止式动态无功补偿装置，分TCR和TSC两种。SVG是SVC的升级版，在很多方面优于SVC。
SVC的无功补偿不能连续可调，而且只能输出容性。SVG动态无功补偿可从感性到容性连续调节，占地面积小，安全性高。赞同1| 评论(1)