主动配电网接入大量的分布式电源,安装大量的开关设备,具有节点多、不确定不可控的元件多、拓扑复杂且经常动态变化,属于强不确定性的大规模动态复杂系统,因此态势感知可视化是主动配电网的关键技术之一。变电站为中心的中压配电网模型(SCDN)、配电变压器为中心的低压配电网模型(TCDN)是本研究团队最近几年提出适合主动配电网态势感知可视化的中压、低压主动配电网分割模型,本文对SCDN/TCDN态势感知可视化的以下关键问题进行研究:1)SCDN/TCDN单线图自动生成单线图是态势可视画面的底图,因此单线图自动生成是SCDN/TCDN态势可视化的首要问题。以远比TCDN复杂的SCDN为研究对象。首先基于联络开关组合的典型分析,提出了广义开闭所GS拓扑以及图形建模,继而提出了馈线、馈线群、SCDN递级静态拓扑构成及递级图形构成模型;继而提出基于支线模型的单馈线水平初始扇面布局以及馈线群、SCDN扇面拼接计算方法,以形成SCDN初始布局。在初始布局基础上,提出了本馈线的二级及以下级别的“节点群”“惯性力(inertiaforce)”,提出以交叉点为目标函数,基于遗传算法的考虑引力、考虑点边-边边规避的总斥力、重力、惯性力的各参数优化计算方法,以实现初始布局的美化优化计算;经过5个实际110Kv变电站的SCDN和1个TCDN对算法进行了验证。2)SCDN电压态势图的电压合格率计算基于变电站为中心的配电网电压等高线态势图片的特征向量模型及其降维计算方法,探索了基于聚类分析(CA)和支持向量机算法(SVM)的态势图片节点电压合格率评估分析;提出了基于遗传算法(GA)的SVM算法参数寻优优化;以某TCDN历史态势图片作为训练集研究案例,介绍了本方法的效果以及分析结果,为基于图片的态势分析提供了一种方法。论文也探索了基于Delaunay三角网算法构建各电压等级的等高线的快速计算方法。