电网安全稳定性面临极端自然灾害的严峻挑战,传统校核方法因数据来源单一,难以准确预测灾害影响。本文提出基于多源数据融合的电网安全校核方法,整合D5000、GIS、气象监测等数据,结合时空分析、机器学习和优化调度算法,提高电网风险预警和应急响应能力。研究表明,该方法能有效降低灾害对电网运行的影响,提升供电可靠性。案例分析验证了该方法在优化调度决策、减少停电时间等方面的优势,为未来智能电网安全研究提供支持。