随着电力科学技术的发展及应用,船舶综合电力系统的规模不断扩大,各种拖动、监控、保护设备逐渐实现电气自动化,对电力的需求大量增加。同时船舶综合电网中的单台负荷容量也越来越大,冲击性负荷并网造成船舶综合电网电压骤降的情况时有发生,因此船舶综合电力系统暂态电压稳定性的研究受到了越来越多的重视。本文在总结前人研究成果的基础上,对船舶综合电网大扰动下暂态电压稳定性问题中的几个关键方面进行了深入的研究。分析了船舶综合电力系统及大负荷冲击下的暂态电压失稳场景的特点,指出船舶综合电力系统暂态电压稳定性的研究具有其特殊性。然后基于上述特点对船舶综合电力系统进行了数学建模,运用电力系统暂态稳定分析中的时域仿真法对数学模型进行大扰动下的暂态电压稳定数值仿真。以某船舶综合电力系统为仿真算例证明了数学模型及数值积分方法的正确性。该内容可作为进一步研究暂态电压稳定性的基本方法与验证手段。提出了一种判断船舶综合电力系统是否处于暂态电压失稳边界的时变特征分析方法。该方法首先回顾了小扰动分析中特征分析法的主要结论,结合船舶综合电力系统暂态过渡过程的综合数学模型,提出在每一时步将系统状态方程组按泰勒级数展开,获得在该时步的线性化Jacobian表达式并进行小扰动分析；通过求解出全部特征根、左右特征向量及定义重要状态变量与之对应特征向量的动态相关因子,给出船舶综合电力系统是否处于暂态电压失稳状态的理论判据。通过某船舶综合电力系统的仿真算例进行了验证,证明了上述方法的有效性。提出了一种基于BP神经网络的船舶综合电网暂态电压稳定边界上的CUEP计算方法。该方法在电力系统稳定域边界理论基础上,建立系统受扰后各切除时刻状态及达到稳态后系统状态间的高维非线性映射关系；通过多次不同大扰动切除时刻的暂态稳定数值仿真,记录下多组受扰后各切除时刻状态变量及达到稳态后系统状态变量,将其分别作为输入与输出样本训练BP神经网络；估算持续故障轨迹与该故障模式主导下稳定流形的交界点,并以此作为大扰动临界切除时刻的依据,将此刻的系统状态变量输入训练好的人工神经网络即可输出CUEP。通过IEEE-39节点系统证明了该方法的正确性与有效性,并且较传统的牛顿法具有一定的优势与实用价值。提出了一种基于DNSPPSO算法的船舶综合电网暂态电压失稳后的快速重构方法。该方法将船舶综合电力系统受到大扰动后的紧急控制问题转化为船舶电网重构问题,并基于船舶电网安全性及实时性要求提出了一种快速的新型粒子群优化算法。该算法融合了小种群技术与动态邻域技术：小种群技术可显著减小种群规模,并经过一定迭代次数后,在保留全局最优位置与适应度值的基础上重新生成全部粒子；采用动态邻域法克服了以往权重法处理多目标优化问题的缺陷,可根据船舶综合电力系统的特定任务直接输出最终的计算结果,无需人为从Pareto解集中挑选最终解。数值仿真采用某8节点船舶电网实例并对比SPPSO与DPSO算法,证明了该方法的有效性。