如何防范电力系统的大停电事故是全世界电力工作者共同关心的问题,过去对电网发生停电事故的物理过程研究比较多,但对停电事故的宏观固有特性研究不够充分。电力系统是一个复杂系统,近年来复杂性科学在电力系统中的研究也取得了一系列成果。通过对中国和美国电力系统大停电事故进行统计,学者们发现大停电的规模与频率之间满足幂律关系,而这种关系被认为是复杂系统自组织临界特性的数学表征。对连锁故障进行仿真模拟的主要目的是挖掘电力系统停电事故的整体规律,并最终能够指导电力系统的运行和规划。但应用这些规律解决电力系统的实际问题是国内外的专家都未解决的难题。对电力系统的故障序列进行控制,其本质的控制对象是复杂系统,而复杂系统的控制理论还不成熟。由于电力系统停电事故的故障序列可看做一个随机过程,本文对故障序列期望值控制进行探索,并设计了具体的控制规则。首先分析了我国大停电事故的数据,发现停电故障序列归一化之后是一个平稳随机过程,然后把随机因素引入电力系统的状态方程,得出包含随机过程的电力系统状态方程,从理论上证明了存在一类控制规则能够降低随机过程的数学期望值。基于此理论提出了针对停电幂律过程的控制策略,并通过专家系统的设计出了控制规则。为了验证控制措施,本文建立了沙堆模型,验证了雪崩规模与频率的幂律关系,并分别加入小棍机制、减少故障传递和主动解列三种控制规则。加入控制措施后得到新的幂律分布,通过比较发现新的幂律分布在双对数坐标下斜率更大,即加入控制规则后降低了大型事故发生的概率,因此正确的控制规则是抑制大停电事故的重要因素。本文建立了基于OPA模型的连锁故障直流潮流模型。进一步验证了故障的规模与频率存在幂律关系,并提出了具体的控制措施：递切控制。在直流潮流模型中加入递切控制后,发现长程时间下新的故障序列期望值有所降低。为了降低电力系统的故障序列期望值,本文提出区域均衡性指标。区域均衡性指标既可指示系统的停电风险,也可以作为均衡性控制的目标。采用均衡性控制,对潮流进行优化调整,当区域均衡性指标越限时启动控制规则,找到对区域潮流贡献最大的负荷,并在负荷切除量最小的目标函数下调整电力系统的负荷及发电量,使区域均衡性指标回归至限值以内。仿真结果发现,采用均衡性指标控制可降低电力系统故障序列的期望值。