智能电网是由互为耦合的物理电网和信息网构成的超大规模人造复杂巨系统,面临包括内部设备、自然灾害、人为因素与信息攻击等来自物理电网及信息网络方面的安全隐患。全球近年来发生的诸多停电事故,凸显了电力网络拓扑结构的脆弱性以及对难以预测的极端灾害性事件的弹性准备不足。另一方面,智能电网中分布式电源、柔性输电、信息化控制及智能电气设备等新技术的应用赋予了智能电网更多灵活有效的故障应对策略与措施,使得智能电网弹性发展和实现主动提升成为可能。在此背景下,展开对电力网络进行拓扑优化和弹性优化与控制相关的研究刻不容缓,这对确保中国能源安全与保证重要基础设施在各种扰动事件下持续可靠用电具有重要战略意义。本文基于智能自治和自愈恢复理念,综合运用系统弹性理论、复杂系统理论以及优化与控制理论和技术,对电力网络弹性量化表征与度量方法、拓扑结构特性分析与关键节点及边快速辨识方法、拓扑弹性优化理论与方法、系统弹性(含吸收、响应及恢复弹性)提升方法等方面开展深入研究;力求形成一套覆盖事故处理全过程的电力网络拓扑优化与弹性提升理论、方法及控制技术体系,为智能网络提供快速、准确、可靠的控制决策和技术支持,提升电力系统应付重大灾变和突发事件的能力。论文开展的基础性研究工作以及取得的创新性研究成果如下:提出一种电力网络弹性量化表征与度量方法。将电力网络映射到物理弹性系统定义电力网络弹性概念,给定电力网络拓扑弹性及系统弹性的内涵特征;对电力网络弹性相关的外部作用力、应力、应变、弹性系数、弹性势能及弹性余能等概念进行定义与量化表征,并分析电力网络弹性稳定性判据;从拓扑结构角度,提出了采用弹性形变范围内的总弹性势能量测电力网络拓扑弹性的度量方法;以能量角度从系统功能、应力、时间三个维度,提出了电力网络系统弹性(吸收、响应及恢复弹性)度量方法。该理论与方法为电力网络弹性优化理论与控制技术相关研究奠定了理论基础。基于图论及复杂网络理论,深入分析电力网络的通用拓扑结构特性,重点剖析电力网络的社团化(模块化)与层次化的拓扑特征,揭示电力网络社团间及层级间的自相似特征、层-核结构特性、层级间能量传输距离特性以及高层级子网在桥接各社团中的关键骨干作用;构建一种社团化与层级化分解模型,并据此提出一种电网介数快速分解计算方法,并通过本文定义的定理与推论对其进行严格理论推导与论证。仿真实验结果验证了介数快速分解方法的有效性、效率及其在动态在线更新与并行计算中的应用。基于弹性量化表征与度量方法,研究恶意攻击下的电力网络拓扑弹性提升最大化问题。依据复杂网络理论并基于恶意攻击下的电力网络解列崩溃机理,建立电力网络拓扑弹性理论优化模型;在此基础上,通过理论分析和论证框定拓扑弹性最大化提升的途径,并提出一种基于后验性地加边的拓扑弹性优化算法实现拓扑弹性最大化提升。仿真结果表明,本文拓扑弹性优化方法能显著提升电力网络拓扑弹性且能很好地维持原有网络拓扑功能不变。这种方法有助于揭示网络中隐性迄今隐藏的功能、指导网络弹性系统的设计、提供高效方法来缓解恶意攻击以及提供自我修复重建失效的基础设施系统。提出一种基于对等式网络保护的电力网络吸收弹性提升方法,旨在借助于信息系统对电力网络的扰动进行快速吸收以最小化扰动造成的影响。定义主与后备差动域,依据电流差动保护原理并通过调整启动电流阈值躲过负荷电流实现后备的故障定位;提出一种设备故障检测方法用于预测主保护的失效状况;在此基础上,提出一种一体化的后备保护策略,该策略在正常操作阶段闭锁故障设备相关的主保护,电气故障后立即启动相应后备保护代替预测失效的主保护,加速了电气故障的后备定位与隔离并能最小化故障隔离范围。仿真与动模实验结果验证了吸收弹性提升方法的有效性及工程实用性。提出一种基于分布式多代理自愈控制的响应与恢复弹性提升方法。构建了一种新颖的缩减模型和自愈恢复模式,降低弹性计算维度和信息迭代次数;将自愈恢复问题数学表述为一个多目标优化问题,并通过建立网络流模型和提出自愈恢复策略来解决这个多目标优化问题;所提出的自愈恢复策略融合了网络重构和计划孤岛算法,能以最小开关操作次数实现最大化负荷恢复,且能通过参数的调整显著缓解负荷及分布式电源间歇性波动的影响;构筑了一种针对不同身份属性代理的统一编程框架,使得各代理能依据自身的身份属性及故障点位置,自主执行与其对应的任务,并最终通过各代理的分工协作实现自愈恢复目标。测试结果表明,所提出的响应与恢复弹性提升方法能显著增强配电网的弹性性能,具有一定的工程应用价值。