我国电力系统已经迈进了大机组、特高压、交直流并存和各种能源共同发展的互联大电网时代。以间歇性和随机性为特征的新能源的大规模并网及电网互联,使得我国电力系统的电压稳定性问题变得日益突出。如何对如此复杂的电力系统进行有效的电压稳定监视和控制,以确保电力系统的安全、可靠和高效运行,是一项非常重要且具有挑战性的任务。本文以探索影响电力系统戴维南等值参数的关键因素为研究起点,通过理论推导和数字仿真计算,对电力系统戴维南等值参数的解析与评估、电压薄弱节点的在线辨识与控制以及基于节点薄弱性辨识的风电接纳容量规划问题进行了研究和探索。　　戴维南等值是线性电路理论的经典分析方法之一,但是当被应用到实际电力系统时,经过一系列线性化手段获得的戴维南等值参数的准确性引起了人们的怀疑和担忧。本文从机理上对电力系统的戴维南等值参数评估问题进行了研究,对现有电力系统戴维南等值方法存在的问题及其根源进行了解读,给出了可能的解决思路。以节点电压方程为出发点,解析了基于多端口等值的节点解析等值与传统戴维南等值的关系,给出了电力系统戴维南等值阻抗参数的边界特征及其表达式,揭示了影响电力系统戴维南等值参数的关键因素。仿真结果表明,本文给出的阻抗边界表达式可以有效用于戴维南等值参数边界评估,而且可以作为辅助手段来判别传统戴维南等值参数辨识方法的准确性。　　电力系统的电压稳定事故,通常是由一个或几个薄弱节点诱发,而后逐渐蔓延为全系统事故。如何快速准确地识别系统的电压薄弱节点,是防御电力系统电压失稳的一项重要工作。本文提出了基于解析阻抗比指标的电压薄弱节点在线辨识方法。该方法基于多端口网络等值和阻抗匹配概念,直接利用系统网络阻抗矩阵和单时间断面的关键节点量测信息,即可实现对电压薄弱节点的在线识别。而且,该方法可以解析地识别导致节点电压薄弱的关键因素,从而为关键量测节点的选择及PMUs的配置提供服务。通过与模式分析法进行实际系统对比仿真,发现本文方法计算结果准确,能够有效识别出与所有关键模式相对应的各个薄弱节点,避免了模式分析法中的多个关键模式的选择问题,而且不受系统运行于崩溃点附近这一约束条件的限制。　　为了实现对电压薄弱节点的在线控制功能,本文以节点电压薄弱性指标为主线,通过分级控制思想,建立了基于解析灵敏度的电压薄弱节点分级控制模型和框架,提出了具有解析表达式的发电机高压侧电压调控灵敏度指标和负荷控制灵敏度指标,并基于相应的灵敏度指标,分别建立了发电机高压侧电压控制模型与负荷控制模型。理论分析和仿真结果表明,本文提出的发电机高压侧电压调控灵敏度和负荷控制灵敏度主要与系统的网络结构和参数有关,从而更便于电压调控措施的配置和实施;而且,本文的切负荷控制方法,可以识别出对降低节点薄弱性起关键作用的所有负荷卸载位置,增加了负荷控制的选择性和灵活性。　　随着风电并网规模的快速增长,风电接纳能力成为电力系统领域的一个热点研究方向。风电接纳能力计算涉及的因素较多,至今尚未有统一的风电接纳能力计算模型和求解算法。本文提出了一种基于节点薄弱性辨识的风电接纳容量评估与规划方法,建立了具有两层结构的交替迭代计算模型和求解框架,将风电接纳容量评估问题分解为风电容量优化规划子问题和无功补偿优化规划子问题。风电容量优化层,主要用于解决在何处接入风电以及接入多大容量风电的问题;无功补偿优化层,主要用于解决由于风电并网而需要在何处进行无功补偿以及补偿多少的问题。仿真结果表明本文方法可以用于风电接纳容量的评估与规划,同时也表明单纯依靠节点电压幅值来评价系统的电压水平并不全面,节点电压薄弱性指标应该一并被考虑。