电网互联的发展和电力市场的实行使电力系统逐渐发展成为超大规模的系统，其经济性与安全性的冲突问题逐渐突出，运行情况更加不确定，控制更加复杂。在这种情况下，一些偶然的事件可能会破坏系统的安全稳定运行，造成过载问题、电压问题，甚至诱发连锁故障而造成大面积的停电事故。因此在系统正常运行的状态下，通过安全分析来研究其状态转移的可能性及其对系统造成的危害程度，并采用适当的控制措施来降低风险，对电力系统的安全稳定具有重要的意义。传统的电网稳定分析方法往往不能反映电力系统的概率属性，不能确定系统经济性与安全性的取舍关系。而以风险理论为基础的风险评估与风险预防的出现为大型互联电力系统提高安全分析与预防控制的性能提供了条件，是目前电力系统研究的热点课题之一。本文将风险理论应用于电力系统的静态安全评估与预防控制，重点在建立系统的风险模型，实施风险的定量评估和确定降低风险的措施等3个方面进行了理论研究，并结合最新的计算机并行技术与人工智能技术，最终形成了电力系统静态安全预警决策支持体系。本文首先介绍了电力系统的主要安全分析方法，指出了传统安全分析方法的不足，体现了进行电力系统风险评估的重要性，引入了风险的概念并进一步介绍基于风险理论的电力系统的安全分析与预防控制的各种研究和应用，并对电力系统战略防御体系进行了简单介绍。基于风险理论，分析了电力系统的静态安全的若干问题，主要包括线路的过载风险、电压越限风险、电压崩溃风险、以及系统连锁故障风险等几个方面。对于线路过载风险，考虑了与输电线路过负荷相关的主要因素，并采用了合适的后果严重度函数，建立了详细的输电线路过负荷风险评估模型。对于电压越限风险与电压崩溃风险，详细分析了与电压问题有关的因素，采用了与研究问题相适应的严重度函数，并采用相应的风险算法进行了计算。对于系统的连锁故障问题，解释了连锁故障的基本原理和物理过程，建立了相应的元件模型和物理过程模型，并建立了一套连锁故障的风险指标体系，从多方面反映了连锁故障对于系统安全运行的影响。在获得电力系统风险指标的基础上，提出了一种降低系统风险，提高系统安全可靠水平的预防控制措施与策略。该方法采用基于风险的最优潮流模型，以最小化风险值为目标，通过改变系统的运行状态从而降低系统的运行风险，提高安全稳定水平，达到预防线路过载、电压越限、电压崩溃以及连锁故障的目的。为了提高所提算法的性能，本文利用了人工智能技术在处理大规模、非线性、不确定性问题上的优势，将人工智能技术应用于所提算法体系，提高了算法的效率和处理不确定问题以及冲突问题的能力；并且采用了基于普通PC机的集群模式并行计算的实现形式，在提高计算速度的前提下降低了计算设备的投资和算法实现的难度。最后，对全文进行了总结并指出了今后有待进一步开展的工作。