火力发电厂管道输配系统是液体或气体运输的关键基础设施，系统管道安全性至关重要。文中结合国内外研究现状，综述了检测供能管道泄漏的硬件和软件方法。管道泄漏检测的硬件方法依靠传感器测量，其适用于小流量泄漏检测，但成本较高且难以实现连续监测。管道泄漏检测的软件方法借助计算机进行分析，其成本较低，能快速检测泄漏，但需要大量历史数据和传感器实时数据。文中亦对各种管道泄漏检测方法的技术限制进行总结分析，并针对未来研究方向做出展望。为提高泄漏检测的效率和准确性，需结合多种技术方法，推动泄漏检测技术向集成化、智能化、自动化方向发展，提高实时数据的传输稳定性和计算精确性。

依据叶片雷击上行先导起始机制，定义临界起始高度，围绕求取临界起始高度、临界起始高度占比，提出依托临界起始高度的多风机引雷能力评估方法。建立雷击风机物理仿真模型，应用多风机引雷能力评估方法，对不同风机数量、风机尺寸、雷云高度下的多风机引雷能力进行评估。研究表明，相关评估方法的提出，为探索多风机引雷能力提供重要支撑；不同风机数量、风机尺寸下，相较于单风机引雷能力，多风机引雷能力均呈现减弱趋势；当雷云高度降至一定数值时，多风机引雷能力将强于雷云高度较高时的单风机引雷能力。此外，多风机场景下，风机数量减少或风机尺寸增加，均将导致多风机引雷能力增强；同时，雷云高度越低，多风机引雷能力增强的幅度越大。相关结论将为不同条件下的多风机引雷能力评估工作提供理论支持与必要参考。

针对含气象信息的多维风电功率预测数据集并不能获得更高的预测精度问题，文中提出一种基于核主成分分析结合注意力（Attention）机制的长短期记忆神经网络（Long Short--Term Memory,LSTM）的风电功率超短期预测方法。该方法将风电场数据集所有特征进行核主成分分析降维，并引入Attention机制，采用LSTM将更多的注意力分配给对预测时刻功率影响较大的特征元素，以达到更加准确的预测结果。文中采用真实的风电场历史数据进行预测，实验结果表明：所提出的预测模型能够有效实现风电功率的超短期预测，相比传统的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）和LSTM网络具有更高的预测精度。

随着风电渗透率的提高，双馈风电机组对电网频率的响应能力逐渐变弱，对于系统的频率稳定产生巨大影响。双馈风机单独调频能力不足以满足系统频率偏差要求，并且会产生弃风率高、能源利用率低的问题，为此将储能设备装设在双馈风机的并网侧，组成风储联合系统共同参与系统一次调频。文中通过利用风机的转子动能以及储能设备出力共同承担一次调频功率需求，提出基于风机转子转速以及荷电状态（State of Charge,SOC）的变系数风储联合系统参与一次调频控制策略，双馈风机通过释放或吸收自身转子动能响应虚拟惯性环节，其通过自身转子转速来动态调整虚拟惯性系数，储能设备根据自身的荷电状态来动态调整虚拟下垂系数来参与频率响应的下垂环节。通过搭建仿真模型来比较阶跃负荷扰动以及连续负荷扰动情况下，变系数方法、定系数方法以及风电单独调频三种手段的调频效果，验证文中控制策略可以有效减小系统频率偏差，同时双馈风机能充分利用自身所蕴含的转子动能，储能设备也能平滑出力，缓解其过充过放的问题，延长使用寿命。

电网侧配置储能电站可有效增加系统调峰能力及风光消纳量。但其投资成本高，如何合理配置储能容量是提高电网运行效益、扩大应用场景的重要基础。文中从电网侧角度，提出一种考虑等效寿命损耗和多维度效益的储能容量优化配置方法。首先，分析储能电池寿命参数，建立储能等效寿命损耗模型，增加模型现实场景适配性；其次，定量计算系统运行成本和储能投资运维的等年值成本函数，同时计及电网侧储能峰谷电价价差收益、辅助调峰收益及延缓设备改造收益；最后，将等效寿命损耗与储能运行策略之间的制约关系嵌入模型，求解储能侧最优配置容量以及储能电池的最优充放运行策略。算例验证表明本文应用场景下，模型能够有效提高储能电站经济性。

在“双碳”背景下，我国各行各业蓬勃发展，对能源的依赖性也日渐增强，新型清洁能源以清洁无污染的优势正在逐渐替代化石能源。但由于新能源光伏发电具有功率波动性与间歇性，且一般情况下工作在最大功率状态，无法提供或吸收额外的能量进行电网频率事件的响应。同时大量的新能源以及电力电子设备并入电网导致系统的抗扰能力急剧下降。因此，为解决上述问题，文中利用储能设备来平抑光伏发电的功率波动问题，提高太阳能发电的利用率，并改进逆变器的传统二阶同步机控制，引入一阶暂态电压控制，模拟同步机三阶模型，提出了一种光伏储能联合的主动支撑控制策略，显著增强电网的电压频率能力，并通过仿真验证了光储主动支撑的优越性。

在双碳背景下，碳捕集与封存（Carbon Capture and Storage,CCS）和电转气（Power--to-Gas,P2G）等技术成为实现综合能源系统（Integrated Energy System,IES）低碳经济运行的重要手段。为兼顾IES低碳化和经济效益，文中建立了一种含CCS-P2G的低碳ES优化调度模型。在技术层面，ES结合含溶液存储器的碳捕集电厂和两阶段电转气装置，并解析出二氧化碳质量和溶液体积与CCS运行能耗和总出力的线性关系，进一步简化CCS模型。同时，改进了常规的储氢罐模型，降低了计算所需的负担。在市场机制层面，引入碳交易机制和风电交易机制。基于以上两个层面的分析提出了以IES运行总成本最小为目标函数的优化调度策略。通过对算例设置不同场景，进行对比分析，验证了调度方案的有效性。

由于风机内部配置储能单元具有运行的灵活性和可控性等优点，因此在故障穿越方面得到广泛应用，但是在分析时未考虑储能单元的差异性可能造成系统在故障期间功率不平衡，危害系统安全稳定运行。针对以上问题，提出基于风电场储能精准控制的永久性直流故障穿越协调控制策略。首先，对风电经双极柔直并网系统的拓扑结构、储能控制策略及储能容量的配置进行说明：然后，考虑到双极柔直系统在单极退出时另外一极仍具备正常运行的能力，根据不平衡功率的大小将故障分为自消纳情形与非自消纳情形。自消纳情形下的不平衡功率均由非故障极传输。非自消纳情形下按照储能单元的荷电状态的不同，将不平衡功率精准分配给各个风机内部储能单元。在保证系统功率平衡的同时，缩小各储能单元的剩余容量的差异，考虑储能单元容量的限制采用分步切机的方法保证被切风机内部储能单元退出运行时系统功率仍然保持平衡；最后，在PSCAD/EMTDC仿真平台上搭建模型验证了文中所提故障穿越方案的有效性。

作为实现中国双碳目标的有效机制，碳排放权分配成为电力电量平衡问题亟需考虑的因素之一。针对现有电力行业的碳排放权分配方法无法实现碳排放权资源有效配置问题，提出基于数据包络分析的碳排放权分配方案下不确定性电力电量平衡模型。首先，对碳排放权分配政策进行分析，并提出基于数据包络分析的碳排放权分配方法；其次，计及高比例可再生能源并网的不确定性，构建考虑碳排放权分配的不确定性电力电量平衡模型，利用基于多段区间不确定集的鲁棒优化方法，将含可再生能源的不确定性电力电量平衡模型转化为可直接求解的确定性模型；最后，通过HRP-38系统仿真计算结果分析表明：基于数据包络分析的碳排放权分配方法能够降低系统的碳排放成本，实现碳排放权资源的有效配置，可为电力电量平衡分析中制定碳排放权的分配方案提供技术支撑。

构网型虚拟同步机（Grid-Forming Virtual Synchronous Generator,GFVSG）通过引入同步发电机转子运动方程的方式，具有一定的虚拟惯量与虚拟阻尼支撑能力，但不可避免地在GFVSG并网/并联系统中引入有功动态振荡等问题。作为有效解决GFVSG并网/并联系统有功动态振荡问题的重要改进手段之一，暂态阻尼方法目前受到广泛关注，并取得较为丰富的理论研究与实践应用成果。文中围绕暂态阻尼方法在GFVSG控制中的工作原理及主要作用进行分析，对暂态阻尼的典型实现方法与研究现状进行梳理归纳，并对暂态阻尼方法的研究前景、未来可能面临以及需要攻克的关键技术问题进行分析、总结与探讨。

具备双向快速调节能力的电化学储能系统能够向电网提供动态频率响应服务，缓解波动性可再生能源出力引起的电网功率不平衡问题。为保障电化学储能系统参与频率响应服务的经济有效性，需合理规划系统容量配置并优化系统运营策略。从英国动态稳定频率响应服务市场视角出发，提出基于运行基线动态调整的电化学储能系统近实时能量管理方法，保证电化学储能系统服从市场能量状态管理规则，并维持充足的能量存储和存储空间，以对低频和高频事件完全响应。模拟电化学储能系统全生命周期技术经济运行，提出以等效年金最大化为目标的电化学储能系统容量配置和运营策略参数优化方法。仿真结果表明，优化后的电化学储能系统能够对全部频率事件进行完全响应，并在绝大部分时间内遵循市场能量状态管理规则。深度阐述了英国储能友好型频率响应服务市场构建的电化学储能等能量有限单元保障机制，对我国频率响应服务市场建设及储能系统运营方式具有借鉴意义和实践价值。

随着移动储能（Mobile Energy Storage System,MESS）技术的快速发展，其在电力系统动态响应、可再生能源消纳与应急供电中的重要性日益凸显，但多目标资源分配、交通-电网耦合约束下的路径优化等规划与调度问题亟待解决。传统方法因计算复杂性和动态适应性不足难以应对，而人工智能（Artificial Intelligence,AI）通过强化学习（Reinforcement Learning,RL）、图神经网络（Graph Neural Network,GNN）等数据驱动技术和智能算法，实现了动态调度、协同优化与安全-经济性权衡的突破。文中分析AI在MESS规划调度中的应用，归纳深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）在不确定性决策、群体智能算法（Swarm Intelligence,SI）在分布式协同中的优势，并揭示电池荷电状态（State of Charge,SOC）建模与跨域协同调度的研究不足，进一步提出AI赋能的MESS规划与调度创新框架，为提升电力系统韧性、经济性与低碳化提供理论支撑与实践路径。

针对分布式光伏发电的不确定性和设备整体利用率较低的特点，导致配电网规划面临成本上升的问题，文中提出一种考虑分布式光伏设备利用率的电网规划方法。通过使用信息熵对光伏出力数据进行场景提取，获得典型场景集。基于这些场景，文中建立分布式光伏储能运行-规划联合优化配置模型。在上层，以最小化投资建设费用和最大化分布式光伏利用率为目标，对分布式光伏及储能进行选址和定容；在下层，以最小化弃光费用，网损费用，运维费用，购电费用为目标，对分布式光伏以及储能功率进行优化，采用改进的粒子群算法做为规划模型求解的方法。最后，以IEEE 33节点系统为例进行场景算例分析，结果表明文中所提出的方法能够提高光伏设备利用率、改善配电网运行稳定性，并降低综合成本。

在“双碳”目标下，虚拟电厂是优化多区域资源配置、提高可再生能源渗透率的有效载体。文中提出一种在阶梯式碳交易机制下考虑垃圾焚烧参与的虚拟电厂协调优化调度策略。首先，从系统结构出发，构建包含多电厂、多储能在内的新型电力系统结构。为充分挖掘垃圾焚烧电厂发电产气潜力，针对干湿垃圾电气联产进行分析研究，建立垃圾焚烧电厂数学模型；其次，采用电转气-碳捕集联合运行模式，构建碳捕集-电转气氢燃料电池子系统，制定多电厂、多储能联合运行策略；再次，引入碳交易机制，构建阶梯型碳交易计算模型，并针对模型中价格基价、区间长度及价格增长率进行分析；最后，以火电成本、购能成本、碳排放成本、垃圾焚烧成本及风光成本之和最小为目标函数，建立虚拟电厂协调优化调度模型，在多场景下，运用Matlab软件中CPLEX求解器对模型进行优化求解。

为满足新型电力系统对暂态稳定紧急控制实时性的需求，提出一种基于发电机电流与角频率响应特征的电力系统暂态稳定切机控制方法。首先，绘制出系统稳定和系统失稳时电流与角频率的关系曲线，研究电流和角频率与暂态稳定性间的关系，从中提取出功角稳定和功角失稳关键特征，构建基于I-ω响应特征的暂态功角稳定性判据；其次，研究I-ω关系曲线的斜率特性，探究不同比例切机控制下关系曲线斜率与暂态稳定性间的关系。基于发电机转子运动方程推导出关系曲线斜率与切机控制量的关系，得到基于关系曲线斜率的紧急切机控制量计算方法；然后，以功角失稳判据作为紧急控制的启动判据，定义考虑发电机功角和转子蕴含动能影响的切机指标，实现切机控制地点的快速选择，并给出合理的切机控制量分配方法；最后，在经典二阶单机无穷大系统和接入风机的新英格兰10机39节点系统中，对所提方法进行仿真计算，验证所提方法的有效性。

为给电力系统规划提供精准数据支持，提出一种改进自适应噪声完备集合经验模态分解（Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICCEMDAN）和庥雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）改进长短期记忆神经网络（Long-Short Term Memory neural network,LSTM）的空间负荷预测方法。首先，应用箱形图离群点检测法对电力地理信息系统中Ⅰ类元胞历史负荷的离群点进行检测及校正；其次，运用ICCEMDAN技术将校正后的I类元胞负荷时间序列分解为不同频率和幅值的模态分量；然后，针对每个模态分量分别建立各自的LSTM模型，并利用SSA对各LSTM模型的参数进行优化，将得到的所有模态分量结果线性重构，得到目标年的基于I类元胞空间负荷预测结果；最后，应用空间电力负荷网格化技术，转化I类元胞的空间负荷预测结果为Ⅱ类元胞预测结果，并以幅值大小和空间分布两个维度评价预测精度。算例分析结果表明，文中所提出方法能够提升空间负荷预测精度。

为适应吉林省未来电力发展的“双碳”转型目标，考虑新形势下多元影响因素的作用，需要融合社会化与碳排放相关影响因素，以提高电力需求预测的精确度。在此背景下，现有模型在电力需求预测的稳定性和准确度方面面临挑战。为应对这些挑战，首先通过系统动力学模型对影响电力需求的多个因素进行分析，基于相关性分析，进一步筛选对电力需求产生显著影响的关键指标，确定常住人口、工业增加值、能源消费总量、能源消费结构低碳化指数、人均GDP和GDP六个强关联指标。增加对碳排放指标的引入，突显在“双碳”方面的创新性关注；随后，采用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对支持向量机（Support Vector Machines,SVM）模型的关键参数进行优化，并构建PS0-SVM电力需求预测模型，从而克服现有模型容易陷入局部最优解的问题。通过算例分析分别与传统SVM、BP模型和优化过的PSO-BP模型对比，验证PSO-SVM预测模型的有效性。在电力预测方面，该模型不仅具有较高的准确度，还呈现出更快的训练速度；最终，将该预测模型应用于吉林省2023一2028年电力需求预测，为电力规划与决策提供有力的支持与参考。

实现多波段辐射特性的高效精准调控是军事伪装、航空航天、太阳能等领域的共性科学难题。传统辐射特性调控通过低效试错的方式优化官能团或微纳结构，费时费力且难以获得最佳辐射特性。机器学习的出现颠覆传统的优化方法，以模拟大脑学习思考的方式，极大程度地提高辐射特性优化设计的效率。首先，讨论辐射特性调控中的机器学习算法，评价其在准确性、扩展性和效率等方面的优势与挑战：然后，系统地总结机器学习与辐射特性定向调控融合应用的先进成果，包括前向辐射响应预测和材料定向优化设计；最后，探讨辐射特性调控与机器学习结合的研究热点和未来发展方向。通过现有文献，为辐射特性定向调控与机器学习算法的设计和应用提供参考，为辐射特性定向调控进一步优化与创新提出建议。

海上风电电解水制取“绿氢”，是促进新能源消纳，实现电力、化工行业深度脱碳的重要技术方向。随着海上风电制氢从输电近岸制氢向远海输氢方向转变，利用现有远海油气平台和油气管道进行海上风电集中式制氢是未来“绿氢”获取的主要方向之一。然而，由于中压高频变压器绝缘裕度小、优化设计难等问题，制约了海上风电集中式制氢装备的设计和应用。针对上述问题，文中提出一种基于模块化多电平矩阵变流器（Modular Multilevel Matrix Converter,M3C）的中频隔离型海上风电集中制氢装备，装备前级采用M3C变换器，后级采用12脉冲晶闸管整流器，实现中频隔离，避免绝缘设计困难。晶闸管的高电流应力实现大功率制氢，同时并优化设计其关键参数。最后，利用MATLAB/Simulink仿真软件搭建所提制氢装备的仿真平台，验证所提制氢装备的有效性。

天然气发电机组掺氢燃烧降低CO2，排放量，促进我国电力行业绿色低碳转型发展。文中以9FA燃气一蒸汽联合循环发电机组为研究对象，建立掺氢天然气联合循环机组简化模型，分析不同掺氢比例、环境温度下掺氢天然气联合循环机组性能变化、碳排放量变化以及对发电经济性带来的影响。研究结果表明：联合循环机组掺氢燃烧会降低机组循环效率，显著减少CO2，排放量。计算条件下，当掺氢比从0增加到30%时，发电机组收益减少52.98%，极大影响了联合循环机组的发电经济性。环境温度越高，联合循环机组循环性能越好，且该性能变化趋势在引入氢气后仍然得以保持。

针对高比例光伏接入将导致配网电压越限、支路功率不平衡以及弃光率高等问题，文中提出一种计及配电网运行灵活性约束的光储氢耦合系统容量配置方法。首先，基于改进K-means聚类算法划分负荷场景，并在考虑电压因素、功率因素，以及Distflow的潮流模型、线路电压电流的二阶锥等约束条件的基础上，从空间和时间两个角度建立配电网灵活性指标；其次，在计及灵活性、电解槽运行功率上下限等约束条件下，以度电成本最低为目标构建优化配置目标函数：然后，提出基于净功率工况下光储氢耦合系统优化运行策略，并采用改进粒子群算法对优化配置模型进行求解：最后，通过对吉林蛟河某变电台区实际网架结构进行算例分析，验证文中所提出的优化配置方法的有效性。

用电制氢（Power To Hydrogen,P2H）消纳综合能源系统（Integrated Energy System,IES）风光弃电是节能降碳的有效措施，但该方法存在着电制氢阵列运行功率分配不当，致使各单槽寿命严重失衡，电制氢全系统寿命大幅降低的问题。文中提出一种考虑电制氢阵列轮值启停的综合能源系统多时间尺度调控策略，日前阶段设计电制氢阵列轮值启停策略以均衡电制氢系统寿命折损：日内调度阶段以经济低碳为目标，保障负荷需求；实时阶段利用储能柔性抵消日前-实时购电功率偏差，使下级综合能源系统随机波动性对电网的影响最小。最后，设计工程算例验证文中策略的经济、低碳、可靠性优势。

以风能为代表的高比例可再生能源联网给电力系统带来了新的挑战，氢储能技术是平滑可再生能源功率波动、提高综合能源系统经济性和低碳性的有效途径。在分析了高比例风电联网系统的功率调节能力的基础上，指出风-氢耦合能够减少系统弃风和缺电情况。最差场景成本是评估不确定因素下系统运行状态的一个重要指标，基于不确定场景提出一种结合基础随机优化和鲁棒优化的随机p鲁棒优化方法，保证系统在最差场景下稳定运行。综合考虑经济收益和环境收益，在p鲁棒约束条件下，建立计及预期成本和碳交易成本的双目标机组组合优化模型。算例结果表明，随机p鲁棒优化方法有效地降低系统预期成本，所建立机组组合优化模型能够根据不同目标权重灵活优化多能源系统出力，减少弃风电量，提高风电利用率。

光伏制氢加氢一体化（Integrated Photovoltaic Power to Hydrogen and Refueling,IPp2HR）能够有效实现太阳能资源的消纳，为氢能交通等行业提供绿色原料，是引领绿氢示范的有效途径之一。然而，现有针对IPP2HR系统的研究或是忽略了纯化运行逻辑约束，或是仅聚焦于日前调度。面向氢气平稳生产的传统纯化装置常采用固定的运行时序对粗氢进行干燥，与面向波动性光伏消纳的电制氢灵活变负载运行相矛盾。因此，提出IPP2HR系统双层能量管理方法以提升其运行效益。首先，针对制氢、纯化、储氢到加氢进行全流程的建模，通过大M法等方式将纯化运行时序变换为混合整数线性形式并纳入调度框架，得到IPP2HR运行的混合整数线性规划（Mixed--Integer Linear Programing,MILP）模型；其次，开发日前与滚动调度、实时控制的双层能量管理框架，日前与滚动阶段基于光伏与氢需求预测制定电解槽组启停策略，实时阶段进行功率纠偏，提升整体运行收益与光伏发电的消纳；最后，基于东北地区某示范加氢站构造算例，以验证所提方法有效性。算例结果表明，考虑纯化加热、吹冷逻辑能够避免其高温下不可停机而采用高价电力制氢。同时，双层能量管理框架能够有效协凋日前、滚动以及实时阶段，提升光伏消纳与运行效益。

高比例新能源电源并网会导致电力系统电压具有波动性和随机性，从而使系统电压稳定性降低。新能源场站中，分布式同步调相机作为一种关键的无功补偿装置，对于增强系统电压稳定性具有显著作用。但是在当前的新能源电力系统中，如何以经济合理且可靠的方式配置这些分布式调相机，尚需深入探索。为此，文中提出了一种注重电压稳定性约束的新型分布式调相机选址与定容方法。首先，通过评估系统的静态电压稳定指标来指导调相机的最佳安装位置选择，确保所选位置能够最有效地提升系统电压支撑能力；其次，在选址确定的基础上，以最小化投资成本和最大化系统运行可靠性为目标，合理规划调相机的容量配置；最后，通过实际算例分析验证，这种方法不仅经济高效，而且为新能源电力系统的稳定运行提供了有力保障。

针对虚拟电厂集群（Virtual Power Plant Cluster,VPPC）运行过程中灵活性资源利用率低下所引起的系统运行灵活性不足问题，文中提出考虑灵活性资源互济的虚拟电厂集群优化调度策略。首先，基于VPPC与电力现货交易市场之间的交易关系，构建计及灵活性资源互济的VPPC交易模式。在此交易模式下，进一步分析源-荷不确定性场景下VPPC运行灵活性供需关系，并建立VPPC灵活性互济服务费用结算模型；其次，深入研究参与灵活性互济服务对下层各虚拟电厂间能量互动及上层集群经济运行的影响，构建了兼顾多主体利益的主从博弈双层优化模型，并采用基于Kriging元模型的主从博弈均衡算法模拟各虚拟电厂运行情况、制定虚拟电厂集群能量互济价格；最后，通过算例分析验证所提方案不仅能够使集群运营商赚取互济服务盈利，还降低了各虚拟电厂运行成本，大幅提高了系统整体的运行灵活性。

为提高低压直流电缆故障定位精度，文中提出了一种改进的经验小波变换（Improved Empirical Wavelet Transform,IEWT）与改进双端行波故障判据结合的方法。该方法首先利用双端行波法获取电缆两端的电流信号；然后利用IEWT将电流信号分解为各级本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）并重构，对分解后的IMF分量进行筛选以有效避免模态混叠现象的出现；最后利用峭度规则检测筛选得到的IMF分量，并通过改进的双端行波故障判据计算确定故障点的位置。仿真结果表明，该方法具有较高的定位精度和可靠性，能够满足工程实践的要求。

在实现碳达峰与碳中和的目标过程中，为实现环境友好型、能源节约型发展，电动汽车开始登上舞台。伴随市场上电动汽车保有量快速增长，由电动汽车所引发的安全问题也开始逐渐显露。电动汽车的自燃和火灾事故屡见不鲜，无论是对于汽车生产厂商、消费者、还是充电设备的经营者都造成了严重的经济损失，甚至会造成生命危险。电动汽车的充电安全问题已然开始制约着电动汽车行业的发展。文中从恒压恒流充电方法出发，通过对电动汽车充电故障原因的分析，提出了基于高斯分布的离散点检测数据挖掘预警方法。离群点检测法的特点是可以从一组数据集中有效的判别出具有差异显著的数据。电动汽车充电过程中会产生大量数据，通过获取正常充电下的数据，得到正常充电状态的高斯分布模型，运用离群点检测法，判断电动汽车充电是否处于危险状态，并及时对充电故障进行预警。实现对电动汽车充电过程实时监测与预警，实验证明了离群点检测法对于电动汽车充电安全预警具有良好的可行性与准确性。

为探讨输电节能导线的新建与改造策略，通过对比分析铝包钢芯（高导）铝绞线、铝合金芯（高导）铝绞线、中强度铝合金绞线、钢芯高导铝绞线及铝合金芯型铝绞线五种导线在实际工程中的应用，结合导线节能原理，评估了不同电压等级（±800kV直流、500kV交流、220kV交流、110kV交流）下的输电导线投资运行成本及其节能效果。研究结果显示，铝合金芯型铝绞线在经济性上表现最优，能够在较短时间内通过节能收益覆盖改造成本与新建成本。进一步分析表明，线路长度、年度利用小时数及碳价格是影响成本收益平衡点的关键因素。因此，采用铝合金芯型铝绞线进行输电节能改造，不仅能有效减少电能损失和碳排放，还能带来显著的经济收益，促进输电系统的可持续发展。

针对大规模新能源接入后电力系统电压安全问题突出、快速评估困难的问题，文中以电力系统广域相量测量系统（Wide Area Measurement System, WAMS）为数据平台，在具有完备数学基础的无功电压灵敏度及分叉理论的基础上，建立了基于自然摄动的电力系统静态电压评估指标体系，根据WAMS获取的自然激励下的同步无功及电压响应数据，采用最小二乘法拟合计算无功电压灵敏度，并引入加权平均值算法对一段时间内的灵敏度结果进行统计，以提高拟合后的无功电压灵敏度准确性和可靠性。在DIGSILENT/Power Factory仿真平台上搭建了含风电场的IEEE 10机39节点系统，利用时域仿真生成同步响应数据，对比不同运行情况下的灵敏度拟合结果与实际无功裕度，验证了文中静态电压安全评估方法的有效性。