随着区域电网互联工程的建设以及新能源发电单元并网数量的增多,电力系统动态模型的维数迅速增长,给电力系统安全稳定分析与控制带来了挑战。在大规模电力系统振荡模态分析中,针对高维状态矩阵导致基于特征值理论的分析方法计算速度变慢和可靠性下降的问题,本文以并行计算为使能技术,研究了兼具高效性和可靠性的大规模电力系统关键特征值分析方法。本文研究内容主要包括四个方面,分别为基于子空间的关键特征值算法、关键特征值计算的可靠性检验、关键特征值相对电力系统运行参数的灵敏度分析,以及并行计算技术在以上三项研究工作中的应用。首先,研究了电力系统关键特征值的主导化及其特征子空间的构造技术,分别提出了基于Krylov-Schur算法和迭代围线积分Rayleigh Ritz算法的关键特征值并行化计算方法。在Krylov-Schur方法中,通过频谱分区将关键特征值的计算解耦,引入了并行计算技术。基于频谱分区,提出了 Cayley和Shift-Invert频谱变换的协同应用以及Krylov-Schur算法的改进重启动技术,有效提高了所关注频谱范围内关键特征值的主导性以及算法的计算效率,并取得了良好的并行加速效果;针对关键特征值分布未知的特点,提出了一种基于围线积分频谱变换的主导化方法,使得变换后的关键特征值具有相同的主导性,从而保证了特征子空间的快速收敛。围线积分的数值计算具有天然的并行特点,采用并行计算技术显著降低了关键特征值的计算耗时。为了提高关键特征值计算的可靠性,进一步提出了一种基于围线积分原理的计算任意频谱范围内特征值数量的方法,用以检验关键特征值计算结果中是否出现特征值的遗漏。通过对增广状态矩阵稀疏特性的利用和对围线积分的数值并行求解,使该方法具有较高的计算效率。此外,基于积分函数与特征值分布之间的关联,提出了积分曲线临近区域的特征值分布估计以及频谱变换位移点的设置策略,有助于提高关键特征值算法的收敛性。最后,研究了关键特征值相对电力系统运行参数灵敏度的计算方法,分析了既有的解析方法和数值扰动方法的计算时间复杂度,并指出这两类方法在大规模系统应用中存在计算耗时过多的问题。基于特征值灵敏度计算的特点,提出了一种结合数值扰动和解析过程的混合计算方法,避免了数值扰动方法和解析方法中计算耗时最多的环节,将时间复杂度由系统规模的二次方及以上降低为接近线性。基于相对不同运行参数的灵敏度计算相互独立的特点,采用并行计算技术减少了多运行参数下特征值灵敏度的计算耗时,对于大规模系统取得了良好的并行加速效果。