国内外频发的各类大停电事故表明,如何应对因系统失稳造成的电力系统大面积停电,保证电网正常运行,已成为明确且紧迫的研究课题。评估电力系统的脆弱程度和稳定程度,以及加强对电网可能存在的连锁跳闸事件进行预测分析,为制定正确的应对措施提供理论依据,是防范和减少电网发生恶性大面积停电事故的一项重要的基础性工作。论文从电网可能发生的短路故障入手,在电网的脆弱性评估、暂态稳定评估及不发生暂态失稳却可能由于过负荷等因素引起的连锁跳闸事件方面展开深入研究,主要研究成果如下:建立了计及气候因素的故障概率模型,提出了从暂态能量裕度角度对电网脆弱性进行评估的思想。为避免严重程度高但发生概率小的事故被忽略掉,提出使用概率和能量裕度两个指标来评估系统的脆弱性。借助暂态能量函数定义了事故的脆弱性能量裕度指标,它能反映负荷水平的影响。对各事故的脆弱性裕度指标进行排序,可以识别出系统的薄弱环节。借助概率理论和范数理论,利用各事故脆弱性的概率指标和能量裕度指标分别推导出计算整个系统综合脆弱性的概率指标和能量裕度指标的模型,并在此基础上提出了电网脆弱性的评估算法。提出了将提升型贝叶斯分类器应用于电力系统暂态稳定评估。为减少不必要属性变量的收集,采用灰色关联聚类法对反映电力系统暂态过程的相关变量进行约减,筛选出12个特征量作为贝叶斯分类器的属性变量,把稳定还是不稳定作为类变量。由于贝叶斯分类器只能处理离散变量,因此对连续的属性数据采用信息熵和粗糙集理论进行离散化处理。采用AdaBoost算法对单个朴素贝叶斯分类器进行提升,构造了提升型暂态稳定评估贝叶斯联合分类器,有效降低了分类器的误分类率。在剖析线路过负荷引发连锁故障原因的基础上,提出一种连锁跳闸序列事件的预测方法。为了避免盲目的线路开断选择,快速筛选出后果严重且较易发生的连锁故障模式,对初始故障进行指定,采用直流潮流模型进行潮流计算,定义了过负荷严重度指标,利用启发式搜索策略提出了一种基于线路过负荷严重度并计及隐性故障影响的预测方法。该方法在原有隐性故障模型的基础上提出了广义的隐性故障模型,该模型综合考虑了由于继电保护隐性失败引起的故障线路和与初始故障线路在同一输电断面上的隐性故障线路,形成隐性故障线路集。继电保护隐性失败引起的隐性故障线路由与初始故障线路两端相连的线路组成;而与初始故障线路在同一输电断面上的隐性故障线路,运用图论知识对网络拓扑图进行分区处理,采用图搜索算法予以实现。