随着现代电力系统规模的日益庞大,电力网络中关键节点或者关键线路的故障在大停电中往往有着更为关键的影响。这些环节的故障有可能导致负荷大量丢失或者电压异常变化,而我国的电力系统规模仍在扩大化、复杂化,随着社会经济发展逐渐导致的电网网架的这些变化,让电力网络内部隐藏着许多不稳定因素。准确度量电力系统中的关键节点和关键线路,对相关电力从业人员及早预防、排除电网网络中潜在事故具有重大的经济价值和社会意义。在关键节点辨识模型中:本文模拟节点的负荷变化,计算变化后造成的电网所有节点的电压变化情况和所有线路潮流变化情况,并基于泰尔熵理论从电网运行角度分析在该节点负荷变化情况下电压、潮流变化在电网中分布的均匀性、聚集性,以此建立电压变化泰尔熵和潮流变化泰尔熵;电网结构的关键度指标则是基于复杂网络理论中的介数理论,提出最大流传输贡献介数,定量分析潮流对节点的利用情况。基于复杂网络理论中的接近中心性理论,分析节点对于网络的接近性的影响,提出接近中心性指标。在关键线路辨识模型中:本文考虑线路故障断开后对电网的电压、潮流冲击,基于泰尔熵理论提出电压变化量泰尔熵和潮流变化量泰尔熵,同考察节点的关键度一样,从电压和潮流变化量大小和在整个网络中分布的均衡情况建立关键线路的电网状态辨识指标;在线路关键度评价的电网结构角度中,基于复杂网络理论的介数理论和接近性理论,分别分析每条线路在潮流传递的利用情况和线路对网络耦合的影响,提出线路的最大流传输贡献介数和接近中心性指标。为科学有效的糅合各指标,本文引入以最小二乘法优化后的熵权-层次分析权重分配算法计算综合权重,以得到综合关键度指标,并以新英格兰10机39节点系统为算例,进行电网关键节点与线路的排序。为了便于比较文中方法在关键节点和关键线路辨识的优势,需对上述模型仿真计算之后的排序结果进行验证,课题研究引入网络效能指标来评价结果,通过对求解的结果进行分析,验证辨识方法的可行性与准确性。