现有的低频减载方法多基于区域变电站的就地信息进行负荷开断决策,没有充分利用智能电网发展带来的信息化、互动化和网络化优势。本文围绕基于信息共享的智能电网低频减载优化技术,依次从信息基础、技术架构、决策方法三个层面展开研究,提出了一种网络化的低频减载优化控制策略,在架构上可实现用户侧协调和系统侧协调,在功能上可实现减载负荷与减载容量的智能决策。依据低频减载的动作流程梳理归纳其正确动作所应掌握的关键信息,在系统、变电站与负荷不同层面上,深入挖掘智能电网环境下低频减载可利用的各类信息,其中重点研究了负荷的典型特征信息与友好型用户(电动汽车)的互动特性,并对信息的获取途径与传输架构展开分析。分析传统低频减载技术的特点与不足,研究符合智能电网发展趋势的通信网络化低频减载技术。在此基础上结合上述多类可用信息,研究以智能变电站为平台的低频减载优化架构与控制策略,研究以变电站为单元的低频减载广域协调控制策略,从而在技术架构上实现智能电网低频减载的“双重协调”优化。针对用户侧的协调优化,提出了基于灰色关联分析的切负荷排序算法,以量化分析负荷重要性、负荷频率效应系数、负载率等负荷特征信息对低频减载动作的影响。在满足系统切负荷总量需求前提下,给出了基于实时负荷检测的变电站精确切负荷策略,研究了计及电动汽车友好互动的低频减载协调优化策略,并通过仿真算例验证了算法对低频减载动作特性的优化。针对系统侧的协调优化,构建了基于广域实时共享的减载容量智能分配模型。引入单位负荷切除因子来考量系统低频减载控制的综合代价,并给出了基于层次分析法的切除因子计算方法。采用频率稳定直接分析法,以广域测量数据为输入来计算模型的稳态频率约束。进而,利用粒子群算法实现了模型在多约束条件下的最优求解,并通过仿真算例验证了模型有效性。论文研究了智能电网环境下低频减载智能决策减载负荷和分配减载容量的问题,为提高智能电网环境下低频减载的适应性开拓了思路。