在风电的上网电量迅猛增长的环境下,电力系统稳定运行过程中的安全问题日益突出,加之我国风电资源的逆向分布,致使风电的发展方式为大规模集中式并网,风电场大规模集中接入使得电网原本的结构特性和潮流分布发生巨大变化,给电力系统的脆弱性分析和故障预警带来了新的挑战。针对风电并网对电力系统运行稳定性的影响,本文提出基于监控的运行数据,构建能够快速识别系统中的脆弱环节以及在故障前作出预警的模型,对预防大停电事故的发生有着极为重要的指导意义。首先,对计及风电接入的电力系统进行脆弱线路辨识,本文利用潮流数据对系统中极易导致连锁故障的脆弱线路进行辨识,在传统潮流转移熵的基础上提出考虑线路承载潮流转移裕量的潮流增量熵,以适应风电接入后线路实时潮流变化较大的特点;然后考虑到风电场接入带来的网架结构变化,采用结构重要度来表征处于关键联通位置的线路;最后利用熵权法给两种指标赋予权值,将两种指标融合为一个新的线路脆弱度评估指标,可以从潮流转移和网络拓扑结构两方面来反映线路的脆弱度。本文利用ADPSS系统搭建考虑风电场内部拓扑的并网模型,对风电场内部线路及系统线路的脆弱特性加以研究,验证了所提评估方法和评估指标的有效性。其次,对计及风电接入的电力系统进行故障预警,通过对时域监控数据的分析,挖掘出系统即将发生连锁脱网事故的征兆信息,即通过对系统中的电压时间同步信息进行计算,找出在临界转变前的统计学特征,即方差和自相关系数的增大,从而在不建立模型的情况下,识别时间序列数据中的“临界慢化”信号,在电压的跌落前发出预警,得到风机连锁故障早期预警模型。通过仿真实验证明在电压跌落前其方差和自相关系数有着明显的增大趋势,从而验证了本文所提风机连锁脱网事故早期预警模型的有效性。本文提出的计及风电场接入的电力系统脆弱线路辨识模型和风机连锁脱网故障早期预警模型,无需大量的参数数据来搭建连锁故障演化模型,直接通过对运行数据的分析即可得到,因此具有一定的时效性和广泛的应用价值。