随着新型电力系统构建的逐步深入、新能源的大规模并网和电力电子设备的广泛应用,未来电力系统呈现出运行特性复杂、运行场景多变的特征,对电力系统潮流计算提出了更高要求。当前,牛顿-拉夫逊（Newton-Raphson,NR）法已在电力系统潮流计算中得到广泛应用,但初值选取不合理导致NR法潮流计算收敛速度慢甚至不收敛,实际计算时NR法雅可比矩阵易奇异等问题依然存在。全纯嵌入潮流计算方法（Holomorphic Embedding Load-Flow Method,HELM）作为一种新的潮流求解算法,具有无需设定初值、不形成雅可比矩阵等优点,但现有HELM在求解大规模系统潮流时,其收敛所需幂级数阶数较高导致潮流求解计算量大、计算效率较低的问题较为突出。为此,本文提出了基于自适应幂级数初始点的全纯嵌入潮流并行计算方法,主要完成了如下工作:首先,针对传统HELM参考“平启动”方式确定电压幂级数初始点导致求解大规模系统潮流所需幂级数阶数高的问题,本文依据全纯嵌入法求解理论,计及电力系统交流潮流计算中不同节点类型的特点,提出一种基于自适应幂级数初始点的全纯嵌入潮流计算方法（Holomorphic Embedding Load-Flow Method Based on Adaptive power series initial point,A-HELM）,根据系统节点导纳矩阵和平衡节点电压实现对电压幂级数初始点的自适应调整,在直角坐标系下潮流方程的基础上构建了基于自适应幂级数初始点的全纯嵌入潮流计算新模型,实现潮流求解。其次,针对传统HELM求解系统各节点电压近似解时采用串行计算方式耗时较长的问题,本文在所提A-HELM的基础上,进一步提出基于自适应幂级数初始点的全纯嵌入潮流并行计算方法,利用多核CPU多线程并行计算优势,对A-HELM计算中基于Padé近似解析延拓法依次求解系统各节点电压值的计算任务进行并行划分,进而将各节点电压Padé近似计算任务均匀分配至各CPU核中,实现所提A-HELM潮流的并行计算,降低电压近似求解过程的计算耗时,提高大规模系统全纯嵌入潮流求解的计算效率。最后,通过4～13802节点的不同规模测试系统对所提方法进行分析、验证。将所提A-HELM的计算结果与PYPOWER中的现有NR法计算结果进行对比,以验证A-HELM的准确性;将所提A-HELM与传统HELM的收敛趋势进行对比,以验证A-HELM的收敛性;将所提A-HELM并行计算方法与传统HELM和A-HELM的计算时间进行对比,以验证所提A-HELM并行计算方法的高效性。结果表明:所提方法可实现电力系统潮流的准确、高效求解,相比于传统HELM不仅具有更好的潮流收敛性,亦具有更高的计算效率。