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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

微型化模块电源的应用在工业领域中已经十分广泛，包括通讯医疗、工业自动化以及消费电子等领域。对于微型化模块电源，系统功率密度是重要的性能指标，降低无源元件的尺寸可以显著提高此性能指标，故需要提高系统的工作频率。文中深入讨论半桥LLC谐振变换器，从拓扑结构、工作原理和电气性能等多个角度进行分析，并制定优化系统参数的可行方案。随着工作频率的提高，变压器副边漏感的影响也会增大，为保证电路的工作性能，对变压器副边漏感进行分析，并建立新的电路模型以进一步对性能进行优化。此外，为保障功率器件实现理想的软开关工作状态，对参数计算方法进行优化调整，确保电路的软开关特性。通过搭建基于GaN器件的实验样机，额定输入电压48V，输出电压12V，额定输出功率300W，开关频率1MHz，满载效率达到95.6%，实验结果验证了理论分析的正确性。

随着新能源汽车的迅速发展，车用无线通讯技术（Vehicle to Everything,V2X）成为车-网-荷互联和能源共享的有效手段。作为V2X技术的核心单元，双向DC-DC变换器是实现能量交互的关键装备。面对动力电池电压的大幅波动特征，如何在宽电压范围内实现加权效率最大化、减少器件数量并提升功率密度，是V2X双向变换器发展中一直追求的目标。文中针对宽范围调压双向准单级隔离型DC-DC变换器，从变换器拓扑、调制策略和控制方面这三个方面，对现有的研究进行了总结和梳理，给出了现有研究存在的不足和挑战。

近年来，随着特高压长距离架空输电网络的快速扩展及电力基础设施覆盖范围的持续扩大，覆冰灾害发生频率显著攀升，导线断裂、杆塔倒塌等连锁性故障事件频发，对电力系统的安全稳定运行构成严峻挑战。为降低冰灾对系统的冲击，亟需开展冰灾期间电力系统韧性提升方法研究。根据气象预报信息和微地形信息计算输电线覆冰厚度，分别求出线路与杆塔所受的总荷载，根据线路与杆塔各自的设计强度在线评估输电线故障率的变化，模拟系统运行状态，构建韧性指标进行系统韧性评估，并分别采用灾前、灾中和灾后三个阶段的提升方法，提升电力系统的韧性。

文中基于相干多普勒测速原理，研发具有三维扫描功能的测风激光雷达系统，通过构建三波束扫描模式结合速度方位显示算法，实现大气边界层三维风场动态重构。在河南省兰考平原地区开展地基雷达与三维激光雷达同步观测试验，采用线性回归模型和时序分析方法对比两者在280高度层的水平风速、风向及140m径向风速测量数据。实验结果表明：水平风速测量呈现显著线性相关；风向数据保持较高一致性（R2=0.908）；径向风速时序波动特征同步性良好（R2=0.982）。三维雷达系统展现出秒级刷新率、亚米级空间分辨率的技术优势，可精准捕捉低空急流和风切变现象。验证三维激光测风技术在平坦地形下的测量可靠性，为风电场微观选址及尾流效应评估提供高精度探测手段。

面对风电、光伏等新能源规模化开发利用，电力系统运行灵活性不足的问题日益突出。随着电能转型的不断推进、用电技术的持续创新以及分布式发电技术的广泛应用，负荷侧正朝着数字化、智能化及有源化的趋势快速发展。其中，空调、电采暖等温控负荷展现出巨大的可调潜力，有必要从不同角度梳理温控负荷参与电网辅助服务技术的目前研究进展和未来方向。首先，总结新型电力系统下电网有功频率控制面临的挑战，并结合不同调频机制的控制框架，详述温控负荷参与电网调频的各控制方法原理和特性，并分析不同方法的利弊和适应环节；其次，评估温控负荷单台、聚合模型性能及其适用场景；最后归纳了空调负荷参与一次调频、二次调频、低频减载等不同辅助服务的主要难题和技术方法，以推动温控负荷成为未来电力系统调频的重要组成部分。

近年来随着多电平功率放大器在高精度领域中的应用，总谐波失真（Total Harmonic Distortion, THD）成为在高精度领域中一项重要指标。文中首先对多电平在高精度领域中的应用及带来的谐波问题进行了介绍和分析，阐明在多电平功率放大器系统中引起总谐波失真的来源；其次，以抑制THD采用的方法和手段为依据，阐述了在拓扑结构、调制策略和多模态控制中谐波抑制方法的优点和不足，并着重阐述了谐波抑制新理论、新方法的原理和特点；最后，对多电平功率放大器THD抑制方法进行了总结，指出在提高电压电平数量、响应速度等方面的研究思路。

随着能源系统互联化和能源交易市场化的高度发展，通过多综合能源系统（Multi-Integrated Energy System,MIES）的区域互联使综合能源系统（Integrated Energy System,IES）的能源利用率更高效、经济收益更可观。首先，文中构建多能源市场背景下的MES合作联盟的能量共享架构，建立MIES之间的电能和备用点对点（Point To Point，P2P）交易模型；其次，对新能源出力的不确定性，电价及备用价格波动风险进行分析，文中采用条件风险价值（Conditional Value-at-Risk,CVaR）理论，构建风险成本函数，并将其纳入综合运行成本模型；最后，选择交替方向乘子法（Alternating Direction Method Of Multipliers,ADMM）进行分布式求解，并通过算例分析验证模型的正确性与合理性，实现ME$运行成本的最小化和支付收益最大化，体现不同条件风险厌恶系数对MIES的影响。

目前以Transformer为代表的深度学习算法在电力系统暂态稳定评估问题中表现优异，但标准Transformer对暂态数据中的局部特征提取不足。为进一步提高评估准确率，提出一种基于Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。该方法使用非重叠局部窗口+移位窗口代替标准Transformer中固定分块计算自注意力的模式，能够进行局部-全局注意力协同计算，有效提取电力系统暂态数据中的多粒度特征信息，提高模型评估准确率。同时，通过注意力机制引导模型自适应识别并聚焦关键机组，分析注意力权重与系统失稳模式的对应关系，对模型决策进行解释。此外，模型在预测系统暂态稳定性时，计算复杂度仅与特征图大小呈线性关系，与Transformer和特征图大小为平方关系的计算复杂度相比，显著降低模型的训练成本。通过仿真算例表明所提方法与传统深度学习和机器学习方法相比评估性能更优，且相较于标准Transformer计算成本更低。

在综合能源系统中，电-气-热系统通过耦合元件进行连接，任一子系统节点变量的越限都可能导致整个综合能源系统的不稳定、不安全运行。为此，提出了综合能源系统静态电压和气压安全稳定裕度指标，并给出提高综合能源系统安全性的策略。首先，构建综合能源系统中电-气-热系统的模型，耦合枢纽采用能源集线器模型；其次，采用牛顿-拉夫逊法的交替求解法求解综合能源系统多能流方程，给出静态电压气压安全裕度范围及相关安全策略。根据给出的安全裕度指标，采用灵敏度方法，分析负荷扰动下节点电压及气压等状态变量的安全裕度进而确定系统的薄弱环节；最后，选择合适的策略以确保负荷波动后系统的节点电压和节点气压达到安全裕度要求。算例分析表明，文中确定系统薄弱环节方法效率更高，所提策略有助于提升综合能源系统系统安全性使其可靠运行。

目前抽蓄电站厂内运行策略的制定，存在未对同型号机组的功率特性进行区分，未计及减少机组启停次数以及机组工作于近振动区间的问题。为解决上述问题，文中提出基于机组组合优选的抽蓄电站内机组运行策略。在区分各同型机组运行特性基础上，以水量消耗最小为目标进行优化。列举调度周期内机组组合，进行以水量消耗最少为目标优选排序，以机组启停约束进行筛选。据此得到各调度时段内机组组合方案，根据筛选结果确定各机组分配功率。仿真结果表明，本文策略在减少水量损耗以及提升抽蓄电站综合效率上均有效果。

随着电力监控系统的广泛应用，网络空间资产的管理日益复杂，数据繁多、分类不明等问题日益突出，据此提出电力监控系统网络空间资产画像构建及预测识别方法。文中提出一种结合MLP_LSTM模型的预测识别方法，通过资产信息收集与特征提取，构建资产的初步画像；随后利用多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）进行特征的非线性映射，再引入长短期记忆网络（Long Short--Term Memory,LSTM）模型捕捉资产的时序信息，实现更精准地预测识别。仿真实验表明，相较于传统方法，该方法不仅显著提高管理效率和安全性，而且通过MLP_LSTM模型的引入，进一步提升预测识别的准确性，为电力监控系统网络空间资产的智能化管理提供有力的技术支撑。

直流微网分布式电源系统模块化设计与并联优化控制显著提升系统稳定性和功率扩展能力，但由于双向隔离变换器并联系统的动态参数互耦特性，给系统建模与稳定性分析带来直流微网分布式电源系统模块化设计与并联优化控制显著提升系统稳定性和功率扩展能力，但由于双向隔离变换器并联系统的动态参数互耦特性，给系统建模与稳定性分析带来新的挑战。为此，基于双有源桥（Dual Active Bridge,DAB）变换器的统一动态模型，提出一种多能源变换器并联积分下垂控制建模方法。仿真结果表明，所提出的建模方法能够精确预测阶跃扰动响应，验证模型的准确性。新的挑战。为此，基于双有源桥（Dual Active Bridge,DAB）变换器的统一动态模型，提出一种多能源变换器并联积分下垂控制建模方法。仿真结果表明，所提出的建模方法能够精确预测阶跃扰动响应，验证模型的准确性。

“双碳”目标驱动新能源快速发展，大规模风电经由传统高压直流输电（Line-Commutated Converter Based HVDC,LCC-HVDC）并网外送是风电开发利用的主要方式，直驱风机与LCC-HVDC之间的交互作用不当是导致次同步振荡的主要原因，但其振荡机理和影响因素不明确。文中面向直驱风电场经LCC-HVDC外送系统的次同步振荡问题，通过扰动测辨法构建直驱风电场、直流输电系统和公共并网点（Point of Common Coupling,PCC）端口阻抗模型。基于阻抗分析法提出一种适用于交直流系统的稳定性判据，分析影响系统稳定域的主导因素和各设备对系统阻抗特性的影响，揭示控制参数对系统阻抗特性的影响规律，结果表明随着直驱风机网侧变流器、LCC-HVDC整流侧控制器比例系数减小和积分系数增大，LCC-HVDC、风电场端口阻抗均易呈现负电阻特性，直驱风电场和LCC-HVDC构成的并联阻抗呈现负阻尼特性，系统存在次同步振荡风险。最后，基于PSCAD/EMTDC平台进行时域仿真，进一步验证各控制参数对系统稳定性的影响。

风电并网系统依赖锁相环保持与系统的同步运行，并实现有功、无功的解耦控制，大扰动下锁相环极易受到并网点电压的影响，导致风电机组失步脱网。首先建立直驱风电并网系统在暂态期间的等效转子运动方程，刻画并分析了其同步特性：然后类比传统同步发电机的功角稳定理论，分析在一定初始状态及故障强度下，系统暂态稳定平衡点的存在性问题，在此基础上，基于电网故障期间有功、无功电流注入的暂态稳定域，对稳定域中的一系列特征点进行详细分析，为不同目的导向的稳定控制策略提供设计依据；最后在PSCAD平台上搭建直驱风电并网系统的仿真模型，量化分析在对应特征点取值的有功、无功电流注入下系统的暂态特性，相关仿真案例验证理论分析及所提出的暂态稳定域的合理性。

极端灾害可能造成电-气综合能源系统大规模能源供应问题，导致停电停气事故，现有故障场景筛选方法多聚焦于单一故障场景，缺乏对电-气耦合系统中连锁故障传播机制的建模，导致评估结果对极端灾害的鲁棒性预测不足。文中构建了电-气综合能源系统的连锁故障模型，考虑了电力传输线路和天然气管道的故障传播机制，构建了一种基于马尔可夫决策过程的连锁故障动态传播模型，并采用近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）算法对灾害场景进行高效搜索与优化。并基于IEEE30节点电网和20节点气网搭建电-气综合能源系统连锁故障模型，对PP0算法训练过程进行测试。算例表明，该方法能够识别出严重故障场景及故障传播路径且保证良好的收敛性，提高电-气综合能源系统在遭受冲击时的应急响应能力。