本文通过分析无功功率平衡和电压水平的关系,指出了电力系统电压调整的复杂性,然后讨论了变电站电压无功控制的原理,给出了控制的数学模型。在着重分析工程中使用较多的传统九区图控制策略的缺陷的基础上,提出了全新的控制方法,该方法以九区图为基础,并且在容易引起频繁动作的边界上采用BP前向人工神经网络预测变压器分接头调节和电容器投切后的电压无功,以决定采用何种控制方式,充分利用了BP网络的预测功能减少装置在九区图边界区域上动作的盲目性,从而大大降低有载调压变压器分接头调节和补偿电容器投切的动作次数。为了更好地发挥人工神经网络的作用,笔者深入研究了BP前向人工神经网络,讨论了初始权值的影响与设置,隐含层层数的设定和神经元个数的选择,激活函数的选择等,并且在基本的BP学习算法的基础上给出了带冲量的自适应学习速率算法。仿真算例证明,运用分析所得到的结论建立的BP网络模型在预测中达到了满意的精度,并且表现出了较强的泛化能力(generalization capability)。论文在变电站变压器高压侧无功功率和目标侧母线电压的最佳变化曲线的基础上,给出了九区图电压无功上下限值的整定方法。由该方法整定的九区图和人工神经网络的结合使用,可以发挥控制策略的最佳控制性能,取得满意的控制效果。在研究上述控制策略的基础上,笔者研制了一种基于PC工控机硬件平台和Windows操作系统的高性能电压无功控制装置,解决了过去变电站电压无功控制装置由于软硬件的限制和控制方法的局限性而产生的各种缺陷。