近年来,以复杂网络表征复杂系统研究系统的结构和功能受到了科学界的广泛关注,其中的研究内容包括网络的实证研究、网络的演化机制、网络的重构、网络的鲁棒性、网络的结构和动力学关系乃至多层网络和网络的网络等。复杂网络的结构与动力学之间的关系决定了基于网络的复杂系统的行为和功能。其中一个重要问题是,在给定约束条件下如何设计网络结构来实现网络功能的优化,诸如网络上的同步优化、扩散动力学优化、导航优化以及电输运性能优化等。网络的电输运性能的优化问题,不仅有助于理解网络的结构与功能关系,而且对于提升电气工程技术也有着非常重要的意义。为此,本文聚焦在网络成本一定的条件下,如何设计网络的结构来优化其电输运性能。为了解决这一问题,寻求影响电输运性能的关键结构测度是至关重要的。本论文提出了一个表征网络全局通信能力的测度—复杂网络的通信序列熵,基于该测度可以有效地量化网络之间的差异性。由此预测,复杂网络的电输运性能与通信序列熵具有强关联性。为了验证其合理性,本文展开如下研究工作:首先,基于网络的通信能力提出复杂网络的通信序列熵,详细研究了简单网络和各种复杂网络的通信序列熵。另外,基于该测度,引入Jensen-Shannon散度有效地量化了网络之间的差异性,证实了通信序列熵是表征网络全局通信能力的有效测度。其次,研究了不同结构的网络对电输运性能的影响。通过将网络的所有连边视为电阻并外加电源装置,运用基尔霍夫定律求出每对节点间的局部电导,所有节点间的平均全局电导被用来表征网络的电输运性能。重点研究了特殊网络、小世界网络和线长分布服从P(r_ij)～r_ij^-α并且线长值有约束的Li空间网络的电输运性能。结果表明,对于小世界网络,电输运性能会随着重连概率的增加得到加强;对于Li空间网络,通过为每条连边分配一个局部电导g_ij=r_ij^-C,对于所有的参数C,最佳电输运性能均在α=d+1时取得,并且这个条件与线长值有约束的Li空间网络的最佳导航条件也是完全一致的。最后,在网络节点和边一定的情况下,系统的研究了网络通信序列熵与电输运性能之间的关联。结果显示:从规则网络演变到小世界网络的过程中,网络的通信序列熵和平均全局电导都逐渐增大;对于无标度网络,在度分布指数逐渐增大的过程中,网络的通信序列熵和平均全局电导都逐渐增大;对于度相关性改变的无标度网络,从异配演变到同配的过程中,通信序列熵和平均全局电导都逐渐减小;更重要的是,对于线长分布服从P（rij）～rij-α无线长值约束的Kleinberg空间网络和有线长值约束的Li空间网络,取得最大通信序列熵条件和最佳电输运条件是一致的。准确的来讲,对于Kleinberg空间网络,当C=0时,最大通信序列熵和最佳电输运性能均在α=0时取得;当C=1时,最大通信序列熵和最佳电输运性能均在α=d时取得,并且这个条件与Kleinberg空间网络的最佳导航条件也是完全一致的;对于有线长值约束的Li空间网络,几乎对于所有的参数C,最大通信序列熵和最佳电输运性能均在α=d+1时取得。以上所有的研究结果都表明,网络的通信序列熵与电输运性能成正关联特性。该规律的发现,为设计高传输效率的电力网络提供了一个有效的策略,即可以通过提高网络的通信序列熵来优化其电输运性能。