在智能电网建设的强大驱动下,先进计算机技术和信息技术在电力系统中的应用不断加深,逐渐发展为具有控制、供能、地理等多重耦合特性的电力信息物理系统（cyber-physical power system,CPPS）。信息物理的深度融合在实现系统实时状态感知和决策控制、改善其运行水平的同时,信息系统的安全漏洞也使薄弱环节进一步增,致使大停电事故时有发生。为应对CPPS耦合效应带来的安全风险,韧性CPPS的概念应运而生。与韧性电网相比,韧性CPPS的建设强调考虑信息侧与物理侧多样的相依关系和信息自动化技术带来的灵活操作方法,以提升针对系统薄弱环节蓄意攻击的预防准备能力,以及故障发生后的应急响应和快速恢复能力。然而,当前面向CPPS韧性提升的攻击防御研究对于连锁故障演化过程中的信息物理交互机理和信息网络攻击的跨空间传递机制的分析建模存在不足,故障恢复研究缺乏考虑信息失效和故障抢修对恢复进程带来的影响。为此,本文通过建立CPPS韧性评估方法和理清提升原理,提出了面向信息物理协同攻击的防御资源优化配置方法,面向信息网络完整性攻击的通信路由优化、虚假数据检测修正方法,以及针对信息物理复合故障的协同恢复策略,主要工作和研究成果如下:（1）提出了基于信息物理融合的韧性量化指标和评估框架。考虑电网调度自动化系统中自动发电控制系统、变电站自动化系统与物理电网的交互作用,建立信息物理耦合模型;采用网络流理论建立信息系统运行模型模拟信息层功能的可用性,在此基础上建立信息物理系统的故障响应模型和恢复模型;采用等分散非序贯蒙特卡洛法加快收敛速度。所提评估方法明晰了韧性的影响因素,为CPPS韧性提升措施研究提供参考。（2）提出了一种基于跨域连锁故障分析和非合作零和博弈理论的防御资源分配方法。建立信息观测功能模型分析观测水平下降状态下的连锁故障传播机理,以同步向量测量装置、断路器和发电机为交互作用点建立连锁故障传播模型;基于理性人假设和完全信息博弈理论,从防御、攻击、运行视角建立三层动态攻防博弈防御资源分配模型;通过对中下层模型采用对偶理论生成攻击方案、上层模型采用粒子群算法分配防御资源转化为两层模型求解。提出的优化方法能识别面临协同攻击时系统的薄弱环节,并在不同攻防资源约束下提供有效的防御方案。（3）提出了一种基于耦合风险均衡的主备通信路由优化方法。根据业务分布和跨空间信息网络攻击风险定义信息业务跨层重要度,表征控制业务与物理电网的关联关系;采用链路重要度信息熵评价业务传输风险,结合通信性能需求建立多目标通信路由优化模型,并采用提高收敛性能的改进遗传算法实现业务的全局分配。该优化方法可兼顾通信延迟需求和传输风险,提升了 CPPS应对网络攻击的风险管控能力。（4）提出了基于历史数据挖掘的虚假数据注入攻击在线防御策略。建立循环扩张自注意力结构（recurrent and dilated self-attention mechanism,RDSA）扩展原模型的关注视野,并引入到卷积门控循环网络（convolutional gated recurrent unit,ConvGRU）结构中,建立ConvGRU-RDSA状态预测法提高时序特征提取能力;结合卡尔曼滤波提出混合状态预测法为检测提供数据支撑,基于K近邻和Kullback-Leibler散度建立隐蔽性指标,结合一致性检验和状态预测实时检测修正虚假数据。所提混合预测法结合了两种方法的优势以提高状态估计的适应性,表现为正常状态下的低虚警率和攻击状态下的高检测率,增强了系统应对虚假数据注入攻击的响应能力。（5）提出了一种考虑维修调度的输电系统信息物理协同恢复策略。考虑信息故障对电力故障定位诊断和抢修造成的延时,建立信息系统恢复与电力系统恢复的交互模型,结合维修人员规划模型,提出输电系统协同恢复策略;通过交流潮流线性化技术和聚类算法提高模型求解效率。提出的恢复方法综合考虑了系统运行与设备维修的时空协调性,提高了负荷恢复效率。