随着全球经济的发展，冲击性无功负荷对电网的影响愈加严重。传统的无功补偿装置，由于不能快速动态补偿和补偿范围小的原因无法满足用户需要。静止无功发生器（SVG）作为一种新型静止无功补偿装置，克服了上述不足，显现出了巨大的优越性。该项技术已成为国内外争相研究的重要课题之一。所以，本论文对SVG的关键技术进行了研究。本论文首先介绍了SVG的发展历史、最新发展方向；分析了考虑损耗和不考虑损耗两种情况的等效电路和工作原理；引入了基于三相瞬时无功功率理论（基于旋转矢量积、基于0坐标变换、基于dq0坐标变换）的数学模型。在比较了电流间接控制、电流直接控制两类SVG控制策略优劣的基础上，选择了基于dq0坐标变换的直接电流控制方法。其次，分析比较了各种无功电流检测方法的局限性和适用性；重点介绍了基于神经网络的无功电流检测方法，并研究了其在本论文中的实现原理。然后，对SVG系统总体结构和总体流程进行了研究。并重点设计了主要硬件电路（主电路部分、主控制器部分、信号调理电路部分）和主要软件模块（过零检测模块、PI控制模块）。最后，在MATLAB环境下对用于无功检测的神经网络进行了训练，得到了训练过程图、训练状态图、训练误差曲线和仿真拟合曲线；在Simulink仿真环境下搭建了SVG的系统模型，对感性补偿、容性补偿两种情况进行了仿真分析。