作为自动电压控制系统的关键环节,二级电压控制(Secondary voltage control,SVC)在维持电压水平和提高电压稳定性方面举足轻重。目前工程广泛应用的SVC是基于相邻区域无功弱耦合,利用无功电压的灵敏度关系,建立连续二次规划模型来设计的,主要考虑区域内的发电机无功协调控制。现有二级电压控制器设计方法仍有改进的空间,如,控制精度依赖灵敏度的精确估计,无功裕度增大与无功出力均衡之间存在矛盾,忽略了各控制区域无功之间的耦合作用,处理离散无功源的有效方法偏少,等。自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)法作为一种非线性智能方法,经过适当训练后计算速度快,适合于大规模电网的协调控制。论文应用ADP来设计SVC控制器,提高控制精度和无功裕度、使无功出力均衡和解决区域无功间耦合、协调容抗器和发电机的调节。针对上述问题,本文开展了以下工作:1)提出了采用ADP设计二级电压控制器,提高电压控制精度,以最小化控制代价来增大无功裕度。将大电网分成多个区域,每个区域设计一个ADP二级电压控制控制器,控制器采用离线学习在线使用的模式。建立构建反映主导节点电压偏差和机端电压参考值增量的效用函数,然后对未来阶段效用函数累加建立代价函数。根据Bellman最优化原理,建立Bellman差分方程,根据迭代的ADP算法,推导出最优控制量。采用BP神经网络,构建组成ADP控制器的评价网络和执行网络。以负荷爬坡的断面数据,对每个控制器进行离线训练,根据Bellman差分方程训练评价网络,以推导出的最优控制量训练执行网络。完成所有区域的控制器训练后,固定执行网络权值,应用于在线控制。2)提出用样本方差衡量发电机无功出力均衡程度,建立新型的描述无功出力均衡的函数项。提出通过引入动量因子,消除由于区域间耦合带来的主导节点电压振荡。考虑到ADP二级电压控制周期短,相邻阶段区域内发电机组无功出力的均值变化小,求解样本方差时,用前一阶段无功出力均值代替当前阶段无功出力均值。结合主导节点电压偏差和无功均衡为目标,建立效用函数,根据最优控制条件,推导出最优控制量分成两部分:无功均衡相关部分的控制量可直接计算,而与主导节点电压偏差相关部分的控制量迭代计算。当前阶段执行网络产生的控制量,叠加上一阶段控制量的一部分,作为当前阶段实际的控制量。动量因子起到了阻尼作用,减小在实际控制过程中,控制量的振荡,从而改善了主导节点的控制效果。3)提出了一种新型单网络的混合整数ADP算法,以协调具有容抗器和发电机的调节。该算法融合了二进制粒子群优化(Binary particle swarm optimization,BPSO)。在建立Bellman方程后,将发电机机端电压参考值增量离散化,从而将混合离散连续控制变量的最优控制问题转化为只含离散控制变量的最优控制问题,利用BPSO求解Bellman方程。为加快收敛速度,提出一种加速技术:将所有控制变量当成连续变量,根据常规ADP推导出最优控制变量,然后找出该变量的各分量所落入的离散空间,将各个相邻离散档位,组成一个待选子集,用于初始化部分粒子。通过在两个省级电网的仿真,结果表明所提方法能提高故障后的主导节点电压到其参考值附近,同时加速技术的引入能大幅缩小计算时间。