近年来，随着特高压电网建设和电网之间的大规模互联程度的加深，大电网互联所导致的系统运行不确定性的增加和大范围连锁故障的风险得到了广泛关注。如何有效预防大规模停电，揭示大停电产生的机理和固有特性，成为了目前国内外电力领域的专家和学者研究和关注的重点。复杂电力系统时空上呈现出复杂性、不确定性、难以预测性，仅仅依靠传统的还原论方法难以详细分析电力网络连锁故障的产生机理。复杂网络理论的提出，对大停电连锁故障分析和大规模互联电力网络的整体特性分析提供了一个新的思路和理论分析方法，有利于研究人员从宏观上分析故障的特性。本文基于复杂网络理论，分析了不同的运行状态和网络拓扑结构演化下电网连锁故障过程及大停电的特征，并对未来复杂网络理论在电力系统分析中的应用进行了展望。本文具体的工作如下：概述了本文的研究背景和意义，介绍了基于复杂网络理论的大停电连锁故障研究的发展和国内外研究现状，指出复杂网络理论在分析大停电连锁故障时具有重大的科学理论价值与实际意义。介绍了复杂网络理论研究中常用基本参数及常用的拓扑结构分析模型，并基于复杂网络理论，对实际电网的拓扑结构进行建模，分析了实际电网度分布特点。介绍了自组织临界性理论的原理和电力系统大停电事故与自组织临界性之间统计分析关系，对影响电力系统自组织临界性的三个关键因素进行了分析，介绍了电力系统自组织临界性分析常用的连锁故障模型。基于OPA模型，构建考虑网络拓扑演化结构的改进模型，使用MATLAB仿真软件分析了平均负载率和电网拓扑特性对电力系统自组织临界性的影响。仿真表明，在不同的演化方式下，平均负载率较低时，无标度演化方式的大停电事故发生概率低于小世界演化方式。平均负载率较大时，两者发生大停电的概率相差不大。此外，在小世界网络演化情况下，聚类系数几乎相同时，特征路径长度越小，其大停电的规模越大；特征路径长度几乎相同时，聚类系数越大，其发生大停电的可能性越大。