该文针对当前变电站电压无功控制中所存在的分接头调节频繁及负荷变化大时调节性能差等问题,首次提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的负荷预测和进化规划优化决策相结合的变电站电压无功综合控制策略.首先,在考虑系统电压调节原则的基础上,以电压偏差最小为目标函数,计及补偿电容和变比的上下限约束及分接头日调节次数限制,建立了变电站电压无功控制的数学模型;其次,在比较几种典型的神经网络方法计算性能的基础上,该策略采用RBF径向基函数神经网络,实现了快速、准确地预测变电站一天24小时的负荷情况,并以之作为优化决策的输入辅助数据;同时,基于该模型,利用进化规划方法的无可微要求和随机寻优特性,计算得到变电站全天电压无功控制的补偿电容投切和分接头切换计划,在保证满足运行时限制(如分接头日调节次数)的前提下,实现了运行调节性能的全局最优化.在此方法的基础上,编制实现了算法程序,并通过对实际算例的仿真分析,证明了该方法的可行性有有效性.