随着电力系统规模不断扩大和区域互联,电力系统发生连锁性故障的机率不断增加,严重影响了电力系统的安全稳定运行。因此,认识电网故障的分布特性,揭示电网发生连锁性故障的成因,有重要的理论价值和应用意义。论文通过以下几个方面进行了研究:首先,通过理论研究发现电网故障在时间序列上表现出长程相关性,在空间上表现出幂律分布特性。对2008年至2012年期间H省电网500kV输电线路的实际故障数据进行统计分析得出输电线路故障在时间序列上呈幂律分布,采用R/S模型计算Hurst指数,求得的Hurst指数大于0.5,并对所计算Hurst值进行了显著性检验,检验结果显著,说明H省电网500kV输电线路故障在时间序列上表现出长程自相关性;以全网每条输电线路为分类依据,把输电线路发生故障的次数量化至每一条输电线路,分析得出,故障线路与其出现的频次呈幂律分布。其次,以直流潮流模型和电网网络拓扑结构为基础,提出了输电线路负载率模型。通过计算各线路在相邻线路故障开断情况下的负载率,并将线路负载率与预设的线路重载阈值进行比较,负载率越接近线路重载阈值的,相对应的开断线路相对越关键,并以此作为判断电网关键线路的依据。由于同时考虑了电网的运行状态和电网的拓扑结构,运用模型可识别出系统中的关键线路,搜寻电网中的薄弱点。最后,对目前文献中普遍采用的两种潮流转移识别方法——基于追加电流源补偿法估算线路电流和基于支路开断分布因子法估算线路有功潮流,进行了较深入的研究。通过对两种方法所求出的潮流转移因子进行推导整理,发现在忽略线路电阻的情况下,两种方法所求潮流转移因子公式相同。通过潮流转移的仿真计算,对上述两种方法的估算误差进行了分析,并提出了提高判断可靠性的改进措施。总之,论文通过统计分析H省500kV输电线路故障数据发现500kV输电线路故障的时空分布特性,并应用输电线路负载率模型辨别出500kV输电网的关键线路,通过开断关键线路,识别其潮流转移。这为电网监测和管理电网中的薄弱环节,维护电网安全具有重要意义。