西电东送、区域联网是我国能源发展的基本战略，是解决中国能源分布与经济发展不平衡的客观需要，也是中国电力工业发展的客观要求。高压直流输电由于不受同步运行的稳定性限制，具有传输容量大、输电距离远、功率调节迅速灵活等特点，在远距离、大容量输电和大区电网互联方面具有独特优势，已成为电网互联的主要方式之一。直流输电系统的换流器由电力电子开关器件构成，能通过触发角的调节迅速改变传输功率，起到调节潮流、改善交流系统稳定性的作用。目前，高压直流输电系统仍采取经典的PI控制。交/直流输电系统是一个典型的强非线性、时变系统，经典的控制器很难保证在所有的运行方式下取得满意的控制效果。本文以交直流混合电网为研究对象，探讨了神经网络理论在直流阻尼控制中的应用，设计了新型在线自学习直流阻尼调制控制器。主要研究工作包括： ⑴对智能控制技术在高压直流输电控制领域的研究与运用现状进行综述，探讨现有的各种控制方法的优缺点及研究中存在的问题，为本文研究新型神经网络直流控制奠定基础。 ⑵分析人工神经网络的结构与原理，重点研究BP神经网络学习算法，奠定本文的理论基础。 ⑶分析高压直流输电系统的工作原理与控制特性，基于Matlab/Simulink工具箱建立两区域交/直流并联输电系统仿真模型。仿真计算验证了模型的合理性。 ⑷验证神经网络抽取发电机机/电动态的能力，对神经网络的特征输入和样本空间组织等关键性问题进行初步探讨。以一种非线性直流调制策略为训练器，设计神经网络直流阻尼控制器，仿真算例表明了NN控制的有效性和优越性。 ⑸分析NN在线自学习领域已有的研究成果与存在的问题，借鉴一种神经网络在线自学习方案，设计基于受控系统逆动态的神经网络直流阻尼控制器（IDNNHVDC）。数字仿真表明所设计的控制器能有效改善交直流系统的动态稳定性，并具有良好的鲁棒性和适应性。