近年来,随着国家电网公司建设“结构合理、技术先进、安全可靠、智能高效的配电网”的总体目标不断落实,智能配电网已然成为现今电力系统建设的主要内容。随着智能配电网的快速发展,开关设备除了满足常规的开断和关合要求外,还出现大量柔性控制和保护的特殊应用需求。针对这些需求可以通过相控开关技术来满足,但是相控开关技术要求开关开合速度尽可能快且操作时间的分散性足够小。现阶段,断路器本身的固有稳定性和速度已经可以满足相控开关技术的要求,但是断路器的操作时间还是会受到各种因素的影响,所以研究断路器分散性仍然是相控开关技术的关键问题。本文主要研究基于永磁-斥力混合机构快速开关的操作时间随着环境温度、电容电压、电容劣化、机械磨损和预击穿电压等影响因素的变化规律,并最终对上述影响因素进行补偿。首先通过理论研究各个因素对混合机构操作时间的影响机制,然后对本文使用的混合机构进行电磁场建模和仿真,分析本文使用的混合机构采用双线圈并联永磁合闸与双线圈盘式斥力分闸的快速性与优势,同时为了降低快速开关受各个因素影响的灵敏度,确定了混合机构的电气参数范围。通过特定试验数据仿真混合机构随环境温度、电容电压和电容容量的变化规律。对于机械磨损和预击穿电压的影响通过数学模型的方式分析。在理论和仿真的基础上,采用10k V快速开关试验样机搭建试验回路,构建试验模型。通过控制变量法研究了快速开关温度、电容电压对混合机构操作时间的影响;电容容量变化对混合机构操作时间的影响,混合机构动作频次对电容容量和内阻的影响;机械磨损与动作频次的关系;预击穿电压与触头间距的关系,再根据试验数据与各个影响因素的理论与仿真分析相互对比,确定其影响规律。将试验和仿真数据整理分析形成数据库。使用基于广义回归神经网络的智能算法进行操作时间预测,GRNN神经网络具有出色的预测、自学习、非线性映射以及良好的容差能力,设计广义回归神经网络的模型结构,然后通过一部分试验数据对设计好的GRNN模型进行训练和参数寻优,确定光滑因子SPREAD。再通过另外一部分试验数据对构建好的神经网络进行验证,经过验证基于广义回归神经网络算法的补偿控制器针对合闸时间的预测误差小于0.2ms。通过GRNN神经网络算法完成快速开关的前馈时间补偿方案,提高了快速开关选相控制的精准性。