为保证电力系统稳定运行，本文针对发生潮流转移后电网脆弱部分的识别和相关线路潮流的控制进行了研究。
　　针对稳定运行的电网，提出了一种基于LeaderRank改进算法的电网重要节点和关键线路识别方法。通过赋予网络中各节点一个初值，结合网络的结构特性和潮流信息作为各节点重要度值的分配权重，按照电网的拓扑结构进行迭代计算，计算网络中各节点的重要度值。在各节点重要度值的基础上，按照网络中各线路的潮流信息，将各节点重要度值向相邻线路进行再分配，得到网络中各线路的重要度值。对节点和线路的重要度值进行排序，得到网络中的重要节点和关键线路。
　　当电网中发生单支路断开潮流转移时，提出了一种基于线路潮流稳定指数的潮流转移危险线路识别方法。通过对潮流转移特性的分析，采用最短路径搜索的方法搜索断开线路两端节点之间的前K条路径，将其作为潮流转移区域。通过潮流稳定指数和线路开断前后各支路的潮流变化，对潮流转移区域中的支路进行筛选，得到潮流转移危险线路。本方法潮流转移区域中包含的支路较少，且同时定义的指标计算较为简单，减少了一定计算量。
　　针对网络中多支路同时断开的潮流转移问题，提出了一种基于虚拟潮流转移模型的电网输电断面搜索方法。建立潮流转移模型对断开的多条线路进行降维，将多支路断开问题转化为单支路断开问题。对等效单支路的相关参数进行计算，通过各线路对等效支路的改进潮流越限风险指数对潮流转移区域中的线路进行筛选，得到潮流转移输电断面的组成线路。在计算中涉及到多支路同时断开的开断分布系数，通过虚拟潮流转移模型的建立，无需在电网拓扑结构改变后重新计算各线路的开断分布系数，降低了计算的复杂性，减少了不必要的计算。
　　对于包含风电的电网的转移潮流控制，提出一种结合功率灵敏度和粒子群算法的电网机组再调度潮流控制方法。建立ARIMA模型对风电的输出功率进行预测，计算出电网的功率灵敏度矩阵，并将其应用于粒子群算法中计算在满足控制目标和相关约束条件下各发电机的调控量。对粒子群算法的初始化和惯性权重的调整策略进行改进，避免了粒子群算法容易陷入局部最优的情况。引入功率灵敏度，避免了粒子群算法的过程中重复对电网进行潮流计算，提高了计算效率。
　　本文所提方法均在标准算例中进行了大量的仿真计算，验证了本文方法的正确性和优越性。