在日趋繁杂的电网中,当系统产生严重的多重故障,如果保护装置误动作或决策者操作不当,将会导致电力系统产生连锁反应,甚至引发大规模停电事故或全网崩溃,解列产生多个脆弱的全黑孤网。为了加快孤网的恢复进程,充分考虑恢复过程的不确定性,需要制定一套并行的恢复方案,平衡系统有功、无功出力,实现源荷协调恢复。本论文围绕大停电后孤网源荷恢复策略进行如下相关研究:(1)研究了基于图论及聚类分析的孤网源荷分区方法。首先以黑启动机组为核心,研究基于网络拓扑特性的孤网分区模型,建立与黑启动机组等量的分区。该分区模型以恢复时间最短为目标,综合考虑网络平衡等约束,应用图论中复杂网络理论求解待启动机组分区模型,将待启动机组划至对应的分区;接着基于得到的机组分区信息,使用K-Means聚类算法进一步求解孤网源荷分区模型,将负荷划分至相应的分区。孤网分区是为了实现孤网并行恢复,减少恢复步骤,加快恢复进程。所得研究结果对孤网源荷恢复路径寻优打下了基础。最后,以IEEE39节点和张家港-常熟电网为例,证明了本章方法的有效性和准确性。(2)提出了一种考虑权重因子评估的孤网源荷恢复网架寻优方法,该方法在分区的基础上构建恢复网架,充分利用孤网恢复阶段的有限资源。首先定义一套针对线路和负荷节点的评估指标,接着对指标分类并通过DEA/AHP评估模型定义线路、负荷的权重因子,克服了AHP的主观随意性,同时解决了DEA无法实现完全排序的局限性。以权重因子最大为优化目标,将复杂的孤网结构简化为树状拓扑。在此基础上,通过加权最小树法以路径权重因子最大为优化目标求解源荷恢复网架,该优化方法有效的减少了路径搜索空间,为后续不确定性的引入分析提供了平台。最后,以IEEE39节点为例,证明了本章方法的有效性和准确性。(3)提出了一种考虑双重不确定性的孤网源荷协调恢复方法,该方法在分区恢复网架的基础上充分考虑的恢复过程中的不确定性问题,研究了源荷恢复的具体时间和顺序,为电力工作人员制定方案提供指导。首先研究了双重不确定性条件下源荷时域恢复特性。在此基础上,建立了以机组恢复出力和负荷加权恢复量最大为目标的多目标不确定优化模型,凭借源荷时域特性对目标函数进行耦合,实现分时步交叉协调恢复。进一步,采用IGDT将不确定优化模型转变为达到最低恢复要求的确定优化模型,结合非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行计算求解。最后,以IEEE39节点为例,证明了本章方法的有效性和准确性。