智能电网、自愈电网、弹性电网等概念的相继提出推动着现代电力系统进一步向互动、自愈、高安全性与高可靠性发展,大停电后的系统恢复控制也越来越受到重视。随着特高压交直流混联输电系统的建设以及高比例可再生能源的接入,日益复杂的电网形态和不断提升的电压等级给电力系统恢复控制带来了新的挑战。电能消费占终端能源消费的比例日渐增加,大停电事故对社会造成的影响越来越深刻,合理可行的有功无功优化控制方案是实现系统安全快速恢复的基础。本文在学习和借鉴已有研究工作的基础上,沿着从网架重构前期到网架重构后期的时序线索,针对不同阶段的核心问题,对系统恢复过程中的有功无功优化控制问题进行了深入研究。整个研究包括网架重构前期的持续工频过电压优化控制、网架重构后期的负荷优化选择以及网架重构后期的机组出力优化控制问题,涉及策略分析、模型构建、算法求解等多个方面的内容。论文的主要研究工作和创新成果如下：(1)针对当前持续工频过电压控制静态优化方法的局限,以恢复序列为优化周期,以线路投运为分段标志,建立了网架重构前期的动态多目标工频过电压优化控制模型,实现一个恢复周期内的全过程优化。根据恢复过程需要,结合系统恢复方案,定义了恢复过程中的工频过电压优化控制的目标函数,综合考虑恢复序列的操作风险、电压控制方案的操作时间以及系统的电压偏差对电压控制方案的影响。利用改进的强度Pareto进化算法(Improved strength Pareto evolutionary algorithm, SPEA2)求解模型的Pareto最优解,并采用字典序法选择出适应不同恢复场景的最优方案。最后采用山东电网实际算例分析对比了不同恢复场景下的电压控制方案,验证了本文所提模型的有效性。(2)针对不确定条件下的负荷恢复问题,采用梯形模糊参数表示待恢复节点的负荷接入量,将确定性的有功功率平衡和频率约束转化为模糊参数下的机会约束,综合考虑负荷恢复效益和负荷过载风险对负荷优选的影响,建立了网架重构后期的负荷优化选择模型。在计算负荷权重时,引入模糊熵量化负荷的不确定性,将负荷重要度和不确定度纳入负荷评价指标。最后采用模糊机会约束的清晰等价类将负荷恢复的不确定模型转化为确定性的0-1规划模型,该模型可以借助成熟的混合整数规划方法求解。仿真算例表明本文所提模型能够平衡恢复过程中的负荷恢复效益和负荷过载风险,得到的决策方案对负荷的模糊不确定性具有更好的适应性。(3)针对面向模糊负荷的机组出力匹配问题,以机组有功功率调整时间最短为目标函数,兼顾无功功率平衡和电压约束,同时引入正负旋转备用模糊机会约束应对负荷预测误差对恢复进程带来的影响,建立了网架重构后期的机组出力优化模型,为系统恢复提供合理的系统运行方式。在对模型进行求解时,将模糊机会约束转化为其清晰等价类,并对清晰等价类进行了线性化处理。针对潮流方程的非线性问题,分别采用基于直流潮流和近似线性化潮流(Linear programming approximation of AC power flows, LPAC)方法将系统有功和无功功率平衡约束进行近似线性化处理,将机组出力优化问题转化为混合整数线性规划问题。最后采用IEE30节点算例验证了本文所提机组出力优化控制模型的有效性以及求解算法的精确性。