随着输电线路导线截面增大、导线单位长度的直流电阻越来越小,地磁暴在电网产生的地磁感应电流(GIC)也越来越大,防治电网GIC灾害是我国电网建设和运行迫切需要研究、解决的问题。但由于电网规模大,在电网中安装GIC隔离、削弱、补偿等装置需要大量的投资,并且会造成电网GIC大范围转移,如能预测电网GIC,可以通过闭锁保护和调控负荷等措施避免电网事故。因此,研究电网GIC的预测,对防治地磁暴灾害具有重要意义和实用价值。本文研究基于太阳风参数的电网GIC预测方法,主要研究工作及成果如下:(1)根据研究得到的太阳风参数与地磁暴的关系,应用空间物理领域的三维MHD模型描述太阳风与地磁场之间的耦合作用,实现了预测地磁暴地磁扰动的南北分量和东西分量,通过地磁台实测数据验证了模型的有效性。(2)运用人工神经网络理论和实时太阳风数据、参数,构建了 BP神经网络模型,实现了提前1h预测地磁暴地磁扰动的南北分量和东西分量,结果表明BP神经网络模型的预测效果优于三维MHD模型。(3)针对大范围建模计算量大的问题,采用等值电阻率和微元法计算电网GIC,简化了人地电导率建模的复杂过程,通过GIC实测数据验证了算法的准确性,该算法结合电网GIC预测可用于运行调度防御地磁暴灾害。(4)结合BP神经网络模型和等值电阻率和微元法的电网GIC算法,提出了基于实时太阳风参数电网GIC预测方法;利用广东500kV电网的实测GIC数据,验证了预测模型和算法的有效性和可行性。本文提出的基于太阳风参数的电网GIC预测方法,能提前1h预测电网高风险厂站变压器中性点的GIC,可用于运行调度防御地磁暴灾害。