电力系统是保障国民经济正常运行和社会稳定发展的重要基础设施。现代电力系统已经发展成为由物理电力系统和信息通信系统构成的复杂耦合网络系统,这使得电网薄弱环节组成更加复杂、电网元件更容易遭受攻击。电网不仅需要保证在常规环境中能可靠运行,在面对恶意攻击时也要具有维持正常运行而不至于大面积崩溃的能力。目前由人为破坏导致的大停电风险正在吸引着越来越多的关注。传统电网脆弱性研究主要关注元件个体动态特征,针对电网自身因素和自然灾害引发的脆弱性进行评估。本文对传统电力系统脆弱性观念加以发展,考虑电网遭受攻击的风险,对可能引发级联故障大停电事故的电网薄弱环节的识别方法展开研究,所做主要工作介绍如下。本文对现有电网脆弱性研究进行总结,得到基于元件脆弱性指标的静态N-k薄弱环节识别策略;在静态N-k薄弱环节识别策略基础上考虑元件交互作用及元件移除对网络结构的影响,提出动态N-k薄弱环节识别策略,其中“静态”和“动态”指的是薄弱环节识别过程的特点。仿真结果验证了动态N-k薄弱环节识别策略的有效性。考虑电网N-k薄弱环节的多样性和复杂性,本文提出基于空间缩减遍历算法的同类/多类元件N-k薄弱环节识别算法。空间缩减遍历算法基于低阶N-2遍历结果对搜索空间进行缩减,有效减少遍历算法计算量。基于空间缩减遍历算法的同类/多类N-k薄弱环节识别算法可对电网N-k薄弱环节进行全面识别,识别出被传统薄弱环节识别方法遗漏的薄弱环节。基于空间缩减遍历算法的多类元件N-k薄弱环节识别算法为识别电网多类元件组成的N-k薄弱环节提供了新的思路。仿真算例验证了算法的有效性。针对传统搜索算法在大规模电网中进行高阶N-k分析时搜索空间过大、搜索效率低的问题,本文提出空间转换缩减策略(SCRS),并对二进制编码粒子群算法改进得到虚拟距离编码粒子群算法(VDPSO)。空间转换缩减策略基于N-k采样结果对搜索空间进行转换缩减,令薄弱环节的分布更加集中,且能显著减小搜索空间。VDPSO算法进一步缩小搜索空间,提高搜索效率。仿真结果表明:和随机化学算法相比,采用基于空间转换缩减策略的虚拟距离编码粒子群算法进一步提高对电网N-k薄弱环节的搜索效率,尤其适合对大规模电网进行高阶N-k薄弱环节识别。