当前电力系统通过经典N-k安全分析直接筛选危害最大的k重预想事故场景时，忽略了源发故障带来的故障动态传播过程，导致N-k安全分析结果偏保守。因此，该文重点刻画故障传播过程中系统拓扑规模与连接关系的变化，建立计及连锁故障传播路径的N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型；其中上层以负荷损失最大为目标，筛选k重源发故障及其故障传播路径，下层以负荷损失最小为目标，模拟调度中心调整发电机出力、负荷大小等抑制故障级联传播的过程。引入对偶变量将该双层模型转化为单层模型进行求解，然而，对偶变量的引入会产生非线性项，存在收敛速度慢的问题。所以，该文提出一种两阶段网络流算法，以得到对偶变量上下界从而消除引入的非线性项，同时缩小模型可行域，快速求解该文模型。仿真结果表明：所提方法能有效辨识高危N-k源发故障场景及多阶段故障传播路径且求解速度提升12倍。