近年来世界各地大停电事故频繁发生,连锁故障是导致大面积停电的直接原因。电力系统的复杂性使得电力连锁故障的演化过程具有偶发性、不确定性、多样性和复杂性。长期以来我国电力行业实施集中式管理,并且六大区域电网相对独立,这些使得我国到目前为止尚未发生过全国范围的大面积停电事故。电网互联和智能化提高了系统的运行效率,但与此同时也增加了系统运行的不确定性,从而使我国电网发生大面积停电事故的风险大大增加。因此,非常有必要深入地研究电力系统连锁故障的传播机理,提出连锁故障大停电的风险评估方法,最终针对我国电网特性制定相应的连锁故障大停电预防和控制策略。传统的还原论方法注重元件个体的行为动态特性,难以揭示电网长期演化和连锁故障快速传播过程中系统整体的行为动态特征。复杂系统理论强调用整体论和还原论相结合的方法去分析系统,以揭示传统还原论方法难以解释的系统动力学行为。因此,本文在国家自然科学基金“电力系统连锁故障风险的多时间尺度评估体系及自组织临界态辨识的研究”项目(50977022)的资助下,以电力系统连锁故障大停电为主要研究对象,利用复杂系统理论,从多个角度多个层次综合分析诸如电网拓扑结构、系统运行状态、系统运行控制策略等多种因素对停电分布的影响,研究结果对预防和控制连锁故障大停电具有一定的指导意义。本文的主要工作包括：1.提出基于蒙特卡洛方法和连锁故障停电模型的风险评估方法。利用综合蒙特卡洛方法和连锁故障停电模型的混合法,可以获得用于风险评估的准确充分的短时间尺度内的连锁故障停电统计数据；为提高蒙特卡洛方法的收敛速度可选择重要性采样或重要路径搜索等连锁故障链采样方法；定义系统风险指标、支路风险指标以及N-1风险指标,从不同角度衡量系统风险水平。所提风险评估方法可以用来分析如运行状态、运行控制策略、拓扑结构等不同因素对电力系统连锁故障大停电风险的影响,还可以用来验证其他非统计型风险指标的有效性,是电力系统连锁故障分析和预防方法研究的基础。2.采用时空演化OPA(ORNL-PSerc-Alaska)模型研究不同拓扑演化方式对停电分布的影响。拓扑结构对停电分布具有重要影响,因此时空演化OPA模型在OPA模型的慢动态中增加了符合电网拓扑演化特征的时空演化模型,同时还考虑了新建厂站的建设时机、选址、容量以及接入方式等实际问题,更加真实地反映了电网的长期演化过程。利用时空演化OPA模型研究电网长期演化过程中无标度、小世界、随机网络和混合网络等典型拓扑演化方式的停电分布特征,仿真结果表明,电网拓扑特征路径长度对系统大停电风险具有重要影响,相同条件下,较低的特征路径长度对应较小的大停电风险。3.提出一种考虑大停电风险的多阶段电网扩展规划方法。考虑相邻规划阶段之间的耦合关系,提出一种适用于长期电网扩展规划问题的TEP-suited OPA(transmission expansion planning-suited OPA)模型,用来获取符合实际电网长时间尺度内的停电分布规律的停电统计数据；提出幂率尾风险指标PTR(power-law tail risk),通过测量停电规模累积概率曲线的尾分布特征来评估系统大停电风险水平；设计了一种改进的自适应MOPSO(multi-objective particle swarm optimization)算法,能有效平衡解(规划方案)的多样性和算法的收敛速度之间的矛盾；采用双层优化策略减少了概率性风险指标的计算次数。建设坚强可靠的电网结构是预防系统大停电的根本性保障措施。4.提出一种考虑大停电风险的多FACTS(flexible AC transmission system)优化配置模型和算法。传统多FACTS优化配置的优化目标包括投资费用和系统输电能力。日益庞大的系统规模和日益复杂的运行和控制方式使得电力系统发生大停电的规模上限和可能性越来越高,为此本模型在传统多FACTS优化配置目标的基础上,引入幂律尾风险指标PTR和预期负荷损失指标ELL(expected load loss),据此评估系统的停电风险水平。仿真数据表明,在不改变现有电网拓扑结构的前提下,所提多FACTS优化配置方法在提高系统传输容量的同时还能够降低系统大停电风险,是一种经济、灵活、有效的大停电预防控制手段。