近年来,暂态稳定预防控制和优化算法吸引了众多工程技术人员的研究兴趣,并取得了一定的进展。但由于问题本身的复杂性,该研究领域的研究工作离实际工程应用尚有一定的距离。本文建立了暂态稳定约束下的预防控制模型,并提出了与其相关的系统化的求解方法。论文首先根据控制理论中的灵敏度概念,提出了一种基于轨迹灵敏度的动态安全调度新方法。该方法首先滤除系统中的无危害故障,通过故障排序选取最严重故障及最领先发电机;然后依据最严重故障的临界切除时间与最领先发电机有功输出的近似线性关系,计算最领先发电机至少需要调整的有功输出量,以使最严重故障的临界切除时间大于实际故障切除时间;通过故障中及故障后的系统仿真计算轨迹灵敏度,并依据故障切除后设定时刻领先发电机功角对各发电机有功输出的灵敏度数值,计算全系统内各发电机有功输出的调整量。针对上述轨迹灵敏度计算量较大的缺陷,本文根据最优控制理论,应用变分原理中系统共轭方程,建立了暂态稳定性能指标对控制量的梯度函数关系式——逆向轨迹灵敏度,从而确定了稳定程度和控制量之间的直接关系。算法首先积分系统微分-代数方程至末端时刻,根据末端时刻性能指标函数对系统状态变量的泛函作为共轭方程的初值,逆时间轴求解共轭方程,最后求得性能指标对控制量的梯度。由此,建立了暂态稳定预防控制模型。基于上述逆向轨迹灵敏度的预防控制模型,本文发展了OTS(optimal powerflow with transient stability constraints)优化模型。该方法把OTS分解为最优潮流(OPF)和最优控制两个子问题。其中最优控制在迭代中OPF运行点上求取相关机组在暂态稳定约束下的有功输出极限,并以此作为OPF计算的附加约束条件。通过交替求解上述两个子问题得出OTS的解。为使OTS算法迈向实用,本文把OTS中的暂态稳定约束转化为关键线路的有功潮流约束,使OTS计算可以用成熟的OPF技术求解。在处理以上各算法的过程中,本文提出“尽早”结束时域仿真的方法;提出鉴别有效故障的方法;建立考虑多故障的预防控制模型,避免了在解除某些故障情况下的稳定裕度约束之后,又会出现其它故障情况下稳定裕度不足甚至失去稳定的循环调整情况,提高了分析效率。最后论文以我国华北网上的算例结果证明算法的实用性。