电力通信网是智能电网的重要基础设施,承载着众多电力子系统间协同通信业务,例如继电保护、稳定控制等。如何降低电力通信网运行风险,提高可靠性,以支撑智能电网安全稳定运行,是智能电网需要关注的重要课题。研究面向电力通信网风险管理技术,减少电力通信故障及其影响,支撑电力通信业务通道持续可用,具有重要的理论和实际应用价值。电力通信网风险管理主要研究对象是电力通信网运行状态的不确定性以及由此产生的影响,通常包括风险评估和风险控制,以实现对电力通信网存在的风险进行定性和定量分析,确认各类电力通信网运行风险的严重程度和可能性,控制和解决这些潜在风险,防止通信事故的发生。国内外电网公司与科研机构在电力通信网风险评估和风险控制领域进行了大量研究,并取得了一定的成果,但仍存在一些不足。在风险评估方面,对电力通信网年、月、周、日进行风险预警评估时,传统方法计算过程复杂,缺少一定的自适应性。在风险控制方面,已有研究成果缺乏对网络设备随机故障、修复时间相关性、业务分布不均衡等方面进行风险预控的机制,由此造成的风险尚未得到有效控制。针对上述问题,本文对电力通信网的风险评估方法和风险控制机制展开深入研究。具体说来,本文的贡献在于：(1) 针对电力通信网风险评估方法的自适应能力以及年、月、周、日风险预警机制的需求,基于模糊径向基函数神经网络提出一种具备自适应学习能力的电力通信网风险评估方法。在方法中定义了模糊径向基函数神经网络规则层层节点的自适应学习规则,依据规则层节点间的切比雪夫距离和相关距离对规则层节点的数量进行动态调整,使模糊径向基函数神经网络在学习过程中能够追踪业务参数和风险因素的变化而动态调整自身结构,使网络风险能够更精确地量化。以实际统计数据对该方法和已有方法进行仿真实验对比,验证了本算法具有更高的评估精度。(2) 针对由电力通信网络资源故障及修复时间随机性导致的业务通道开环风险问题,基于网络设备和线路故障到达率、修复时间分布函数建立了用于度量电力通信业务通道失效风险的数学模型；以电力通信业务通道失效风险为约束条件提出了面向电力通信业务通道的路由分配算法,用以控制上述随机性故障造成的开环风险。同时,依据概率母函数和矩母函数对度量电力通信业务通道失效风险的数学模型进行化简,用以降低其计算复杂度和截断误差,使其适用于实际寻路问题。使用电力通信网的实际数据,对本算法进行了仿真实验,结果表明本算法能够降低业务通道开环风险。(3) 针对修复时间关联导致的电力通信业务通道中断风险问题,提出了面向电力通信业务通道的工作路由和保护路由选择算法。首先,以通道故障修复时间的关联距离建立电力通信业务通道的故障关联距离模型。随后,以电力通信业务通道失效风险度做决策参数,采用I_Dijkstra算法搜索出k条互不重合且使业务通道失效风险度最小化的候选路由。最后,以业务通道的故障关联距离最小为决策目标,在候选路由中,为业务通道选择工作路由和保护路由。仿真结果表明本算法能够降低工作通道与保护通道同时故障的概率,从而进一步降低电力通信风险。(4) 针对电力通信业务过于集中而导致电网运行风险增大的问题,提出了基于风险均衡的路由选择算法。算法基于逼近理想解排序法,依据电力通信业务的传输时延、误码率、可用性、保护通道等方面的指标,建立了电力通信业务重要度的多属性评价模型,用于计算业务重要度；以电力通信业务重要度和电力通信业务通道失效风险度,建立度量电力通信业务通道段风险的数学模型,并以电力通信业务通道段风险为约束,按照MIN-MAX原则选择风险均衡的业务通道路由；在选择过程中,依据风险更新函数对每次业务分配后的通道段风险进行更新。仿真结果表明本算法能够使电力通信通信业务均匀分布于网络中,有效避免重要业务向少数路径聚集的情况。