相对于传统电网,智能电网更加信息化、数字化与自动化,具有更高的能源利用率、用户互动性、电源适应性及安全性。然而,智能电网是由大量具有自主性、智能化和多样性等特征的网络节点相互影响与作用形成的拓扑结构复杂的大规模网络,其本质上是一类典型的复杂网络。在智能电网中,能有效应对复杂网络各类特性的分布式控制与检测方法相对于传统集中式的控制与检测方法将更加经济、安全、有效。当前的智能电网地域分布广泛,网络节点与传输线路状态变化复杂频繁,全局信息的获取代价高昂。如何在无法获得全局信息或在只拥有少量全局信息的情况下完成对广域智能电网的安全监测与优化运营控制是智能电网中亟待解决的问题。因此,本文基于复杂动态网络理论,利用分布式测量与控制方法研究了广域智能电网中传输线路故障辨识、网络拓扑识别、电网暂态与电压稳定控制以及负荷优化分配控制等问题,其主要工作如下：针对大规模停电事件引发多线路故障并发的问题,基于复杂动态网络理论,建立了一类智能电网的复杂动态网络模型,将智能电网描述为传输线路相互连接的网络化动力学系统,通过子系统之间耦合的非连续变化来刻画智能电网中传输线路发生故障时网络拓扑变化情况；基于自适应观测器方法,设计了相应的以PMU数据为辨识依据的分布式多故障线路辨识算法,通过响应网络与故障电网之间的信息同步重构了故障后电网的拓扑矩阵,解决了在故障后具有孤岛的智能电网的多故障线路辨识问题。针对智能电网状态监控与评估需要实时更新电网拓扑的问题,运用复杂动态网络拓扑理论知识,以及自适应观测器与混杂系统理论,提出了一类基于脉冲自适应观测器的分布式电网拓扑识别算法。该算法通过在误差系统的反馈控制中加入等间隔脉冲的方式,提高了误差系统的收敛速度,进一步提高了电网拓扑识别算法的收敛速度,降低了自适应观测器稳定前的超调量与稳定后的误差。针对多机电力系统暂态稳定与电压调节分步控制中没有一般性的切换准则的问题,基于切换系统理论,分析了多机电力系统中暂态稳定与电压调节的规律,给出了一种基于反馈线性化的分布式多机电力系统的切换系统控制模型；基于线性矩阵不等式理论,给出了一种切换系统的分布式鲁棒控制器设计方法；解决了暂态稳定与电压调节分步控制时算法更换时间节点无法确定的问题。针对集中式的经济负荷分配方法对电网信息完全度要求高且收敛慢等问题,基于多智能体网络理论,将分布式发电单元作为多智能体,引入负荷分配预估参量与增量成本作为一致性变量,提出了一种基于多智能体一致性的分布式经济负荷分配算法。同时,考虑了主网电力需求变化影响下的算法收敛性,研究了主网需求对应的比例增益参数与算法收敛性之间的关系,给出了比例增益参数对应取值下的算法收敛充分条件；解决了经济负荷分配算法中主网需求增益参数设计的取值范围问题。针对微网分布式发电经济负荷分配与基本物理状态控制时间尺度不一致的问题,首先基于采样信号研究了异质多智能体分布式协作输出调节的控制算法设计,给出了只具有分布式采样信号的异质线性多智能体协作输出调节控制方法,得到了相应的反馈增益矩阵以及采样周期的充分条件；并将其研究结果应用于微网的经济负荷分配与物理状态控制上,给出了一种基于采样信号的微网分布式优化调度与控制方法,实现了优化调度下微网的基本物理状态的稳定控制。