在构建防范极端天气、抵御人为外力破坏和防护信息安全的坚强智能电网的战略背景下，实现能连续的在线评估、预防控制和自动隔离及自我恢复的电网自愈控制，是实现坚强智能电网的关键技术。项目组在国家自然科学基金“智能电网的状态感知和脆弱性评估的理论和方法（编号：51137003）”的资助下，开展了深入的研究工作，取得了如下主要成果。 在智能电网故障识别方法方面，以电力系统重要电气设备异常的重要特征为出发点，分别提出了基于电气距离的复杂电网关键节点识别方法、基于动态潮流的电网连锁故障模型及关键线路识别方法和考虑考虑电压等级和运行状态的电网脆弱线路辨识；在智能电网运行状态的自我感知方法研究方面，以WAMS关键技术为基础，提出智能电网态势管理概念、模型、设计、算法以及基于决策树算法的实时安全评估策略，对系统的电压越限、温度越限、电压稳定、暂态稳定进行实时评估，有效提高智能电网状态识别、感知以及可视化的精确度；在建立广域电力系统和综合信息系统的故障感知和健康诊断评价指标体系方面，引入复杂系统理论中同配性的概念，提出了线路同配性指标。以综合信息系统对电力系统安全稳定的影响为对象，提出针对不同脆弱源定义不同的脆弱性指标，建立和完善了智能电网脆弱性评估指标体系及框架。在考虑大电网脆弱性的电网规划方面，提出一种考虑大停电风险的多阶段电网扩展规划方法。定义了一种幂律尾风险指标，评估停电规模尾分布的变化趋势，衡量规划方案的大停电风险。 项目从整体上充分完善了智能电网状态感知和脆弱性评估体系，并在多个方面取得重要突破。项目组在IEEE Transaction等国际期刊和本领域重要的国际会议上发表学术论文43篇，其中SCI收录16篇、EI收录24篇，获发明专利5项。并积极参与相关领域主流国际、会议、邀请国外专家访问的形式，与国外同行进行了深入的学术交流。项目按计划完成了预定的任务。