伴随着信息技术等各种新兴技术的发展,数据、信息作用日益凸显,电力系统也正在从传统的形式趋向于信息物理深度融合的状态,信息物理融合系统会成为未来智能电网的更高级形态,未来的能源互联网也必定是一个信息物理深度耦合的系统。目前电网系统越来越迫近信息物理的深度融合,面临的风险也越来越复杂,但是相关的研究还比较少。本文选取耦合层的角度,对电网信息物理融合系统进行风险识别和控制研究,探讨数据挖掘技术在风险识别和控制上的应用。论文主要研究内容为应用数据挖掘技术进行电网信息物理融合系统耦合层的风险识别和控制研究。研究思路为电网信息物理融合系统耦合层的介绍、耦合层的风险识别以及耦合层的风险控制。第一部分是对电网信息物理融合系统的耦合层的研究:首先给出了耦合层的定义,同时借助拓扑网络结构进行更加清晰地表现,给出了耦合层的三种耦合方式;然后对电网信息物理融合系统耦合层的运行机理进行分析,得出其能量流的分布、能量流到信息流、信息流的计算处理和信息流到能量流四个方面的关系公式,并应用简单实例进行了验证。第二部分是对电网信息物理融合系统耦合层风险识别进行研究:从传统电力系统耦合层和能源互联网环境下耦合层两个方向进行交互作用点梳理,并对典型交互作用点进行影响范围和重要程度的界定,从信息层面、物理层面、交互作用以及外部环境四个方向进行风险辨识,并从不同的角度进行风险分析。第三部分是对GCPS耦合层的风险控制进行研究:研究思路落在如何应用数据挖掘技术为风险控制提供参考,基于目前对信息与数据的重视程度,以及信息物理融合过程中必然伴随连锁故障的特点,通过构建电网信息物理融合系统耦合层的连锁故障知识库来进行风险的事前控制。研究主要介绍了连锁:故障知识库的构建与应用,以及如何从指标和数据两个角度进行风险的控制,最后给出了数据挖掘技术在输变电、配电、用电各个方面的应用探讨,从而为各个环节在风险控制上提供参考。论文通过定义耦合层,为电网信息物理融合系统的风险研究提供一个新的研究思路,同时应用比较流行的数据挖掘技术,选取了风险管理中研究较少的风险识别和控制部分进行研究,希望对未来电网的智能化发展提供帮助,对电网的风险管理水平有所提高,辅助未来电网更佳安全稳定的运行。