近年来全世界各国多次发生严重的大停电事故，给社会经济造成了难以估量的损失。连锁故障是发生大面积停电的主要故障形式之一，因此，研究电力系统连锁故障机理并进行连锁故障风险分析，对于预防大停电事故，提高电力系统可靠性具有十分重要的意义。本文在总结电力系统连锁故障研究现状的基础上，从指标体系、基于电网故障记录数据的连锁故障概率分布及指标灵敏度分析三个方面对电力系统连锁故障风险进行了研究。首先论文基于自组织临界理论和复杂网络理论，分别从传统风险分析指标、事故规模的概率分布函数（PDF）和系统均衡度指标三个方面建立了连锁故障风险分析指标体系。其次，基于中国某区域电网的14年实际故障记录数据，研究了分支过程模型应用于实际电网风险分析的适用性。论文对传统分支过程模型进行了改进，提出了提高连锁故障概率分布估计精度的方法。论文分别采用传统的概率模型、传统分支过程模型和改进分支过程模型对区域电网连锁故障规模概率分布进行估计，并采用拟合优度检验法和误差分析方法检验估计精度。结果表明：与传统概率模型相比较，分支过程模型能够更好的估计故障规模的概率分布并且基于分支过程模型估计故障概率分布所需样本数据比直接根据实际数据计算所得概率分布所需样本数据降低一个数量级；改进分支过程模型较传统模型具有更高的估计精度。最后，针对风险指标系统中的各项指标对系统负荷波动及不同负荷水平的灵敏度进行了分析，针对连锁故障早期预警进行了初步研究。