目前,风电和光伏等低碳清洁、绿色可持续能源不断并网,使电网能源结构得到优化的同时,也为电力系统造成了严重的不确定性问题。风电场的接入造成了电力系统网架结构和潮流分布的深刻改变,随着负荷需求的不断增加,系统极易向自组织临界状态演化。通过分析近年来的大停电事故,某些脆弱线路在连锁故障传播过程中起到推波助澜的作用。因此,辨识在风电等不确定性电源并网下电网的脆弱线路对保障电力系统安全稳定运行有重要意义。首先,提出一个风电并网下的电力系统脆弱线路辨识研究框架。在现有辨识理论体系没有考虑风电不确定性的情况下,加入概率潮流计算和自组织临界状态辨识两个步骤,将不确定潮流时间断面下的电网脆弱线路辨识问题转化为确定时间断面下的电网脆弱线路辨识问题,使得电源不确定性得到处理,形成一个新的辨识流程。其次,提出了一种基于随机矩阵谱分析的风电并网下电力系统自组织临界状态辨识算法。将含不确定性的概率潮流计算数据作为谱分析的输入量。对潮流数据进行复制、平移和叠加噪声形成增广矩阵,然后对增广矩阵进行标准化处理后,获得稳定性判别矩阵,计算稳定性判别矩阵的特征值和平均谱半径,将单环定理中的内环半径最为该潮流状态是否为自组织临界状态的衡量指标,建立了自组织临界状态识别判据。并在IEEE-39节点系统和某实际区域电网的仿真中提取出了自组织临界状态和高风险时间断面状态,并且比以往潮流熵和加权潮流熵指标更具有效性。最后,提出了一种基于加权H指数的电力系统脆弱线路辨识算法。针对每个提取的系统自组织临界状态,考虑系统二级连锁故障,建立二级相关性网络。在经典H指数只适用于无权网络的条件下,提出了加权H指数指标,用于在二级相关性网络中辨识电力系统的脆弱线路。最后利用加权H指数指标分析风电并网不确定性对输电线路脆弱度的影响。在IEEE-39节点系统和中国某区域电网的仿真中验证了所提方法比以往文献方法具有更高的区分度和准确性。