现代电力系统是一个十分庞大的动力学系统,由不同类型的发电机组、众多变电所和电力负荷、不同电压等级的电力网络以及不同传输方式的输电线路所构成。随着电网结构的日益庞大,并列运行在系统中的发电机台数越来越多,使得稳定性问题极为突出。因为电力系统本身及其各个单元与环节均具有复杂的动力学特性,所以电力系统的数学模型是一个具有复杂非线性关系的高维状态方程组。因此,将非线性控制理论中的策略与成果应用于电力系统鲁棒控制的研究,对于进一步提高和改善电力系统运行的动态品质具有非常重要的意义。在总结前人研究工作的基础上,本文针对电力系统的非线性模型,重点解决系统中结构或参数由突发的大变化所导致的不稳定问题。深入研究了受到大扰动时系统的暂态稳定控制问题,以保证系统在突然承受较大扰动时,控制器仍能保持良好性能,可以有效去除外部扰动的负面影响,确保系统对外界干扰不具敏感性。本文的主要工作包括：考虑具有励磁-汽门开度协调控制的电力系统模型,研究基于Backstepping方法的大干扰抑制控制算法设计问题。针对该模型不具备严格反馈结构的特点,调整了虚拟反馈控制律的设计步骤,给出了逆推解决方案,完整的保留了原有的非线性特性。采用Minimax方法有效的解决了大干扰的抑制问题,在进行具体的控制器设计之前,先通过所构造的检验函数推算出系统所能承受的最大临界干扰程度,控制器的设计充分考虑了干扰的影响程度,从而保证系统具有良好的抗干扰能力。将基于Minimax与Backsteping方法的干扰抑制策略推广到n阶非线性系统,在逆推过程中逐步扩展调节输出所包含的变量,解决了构造的检验函数破坏系统原有的下三角结构问题。同时考虑系统存在参数不确定的情况,采用参数映射机制设计自适应律,保证参数辨识的范围限定在预先指定的区间。将所提控制策略应用于汽轮机全程发电机组,通过仿真对比实验分析,验证了所设计的干扰抑制控制器在提高系统暂态稳定性和改善动态品质方面具有优越性。针对静态无功补偿器(SVC)系统,提出了一种改进的干扰抑制鲁棒控制方法。在反馈控制律的设计过程中引入κ类函数,提高了系统的动态响应速度,长期看来又没有过分增加控制器增益。采用一种特殊的函数实现了对系统中原有不确定参数的非线性重构,通过设计辅助变量的估计器,间接得到未知参数的估计值,在不破坏控制器光滑性的前提下,限定了参数估计的范围,提高了估计效率。计算机技术的快速发展使得现代控制系统多为数字控制信号与模拟量被控对象构成的采样系统,为避免直接将连续控制器应用到计算机采样系统中,而使得系统随采样周期增加而趋于不稳定,提出Minimax逆推大干扰采样抑制策略,进一步改善电力系统的鲁棒性和对大干扰的不敏感性。并应用该方法设计了静止同步补偿器(STATCOM)的非线性采样镇定控制器,显著的提高了系统的鲁棒性和对干扰的不敏感性。应用哈密顿(Hamilton)方法设计了晶闸管控制串联补偿器(TCSC)的自适应干扰抑制控制器。针对存在未知外部干扰的情况,提出了一种L2增益干扰抑制算法,将Minimax方法引入耗散Hamilton系统,消除了以往不等式假设条件的约束；降低了传统干扰处理方法的保守性。考虑系统模型含有不确定参数,采用参数映射机制设计自适应律,充分考虑可用的未知参数属性,提高了参数跟踪效率。只要完成非线性系统的Hamilton结构实现,即可方便的设计控制器,可有效避免计算膨胀问题,为复杂高阶非线性系统的控制器设计提供了思路。文章的最后总结了本文所做工作的成果,并展望了下一步的研究工作。