为解决信息物理系统在复杂环境下的安全水平可行域刻画问题，聚焦于处理复杂信息物理网络中由不确定性注入引起的机会约束可行性问题，提出了一种以安全水平最大化为目标的逆向机会约束 OPF 模型。通过构建一个用于可行性验证的代理问题，将原始难处理的安全水平可行域刻画转化为一个单调根寻优问题，并通过类牛顿-拉夫逊方法求解。该方法有效克服了传统框架中安全水平需由外部预先指定的局限性，实现了对安全水平可行边界的精确搜索与辨识，为在未知高动态环境背景下开展高比例新能源电力系统等复杂信息物理系统安全调度和风险评估研究提供了理论支撑。

论文信息：Wang S , Feng K , Xue M ,et al.Power Flow Security Maximization via Inverse Chance Constrained Optimization[J].IEEE Control Systems Letters, 9[2026-04-29].DOI:10.1109/LCSYS.2025.3626276.