永磁同步电机具有效率高、功率因数高、转子参数可测、控制性能好等优点，受到学术界与工业界广泛关注与应用。永磁同步电机的定子与转子参数可通过参数在线辨识技术实时获取，不仅可以提高电机的控制精度，还可以对电机的健康状态进行在线监测。文中对永磁同步电机参数在线辨识技术的研究现状进行了整理以及归纳，在此基础上从模型欠秩、交叉饱和效应、逆变器非线性效应以及极限工况参数辨识等多方面对该技术所面临的关键技术挑战进行了总结分析。

相比于以传统的RS485/CAN等总线为传输方式的电力系统，新型电力系统对信息传输方式的辐射性，高效性以及功率提出了新的要求。因此，文中首先介绍了常见的信息传输方式，然后从电力电子的本质出发，对信息功率复合调制的原理进行阐述，接下来分析了常见的数字调制方法的优缺点，最后对目前亟待解决的问题和发展前景进行了总结。信息复合调制技术应用较为广泛，与目前灵活、高效、环保的分布式能源相结合，不仅能够提高能源利用效率，降低能源消耗和排放，还能够推动新型电力系统和可再生能源的发展，为实现全球能源可持续发展作出重要贡献。

永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）驱动系统在多种工况运行条件下通常会受到多源扰动的影响而使其控制性能下降。线性自抗扰控制器（Linear Active Disturbance Rejection Controller, LADRC）由于参数整定简单以及不依赖于系统的数学模型在PMSM驱动系统中已经得到了广泛的应用。文中首先阐述了PMSM驱动系统中所存在的多源扰动类型，并且对部分扰动建立了数学模型；然后，分析了传统LADRC的局限性，并针对不同类型的扰动总结了近年来所提出的新型LADRC，同时给出了部分所提方法的算法表达式；最后，归纳总结了基于LADRC的PMSM驱动系统在抗扰控制中的发展趋势。

多能虚拟电厂（Multi-Energy VPP,MEVPP）能够聚合电能、热能等多种形式的分布式能源及需求侧灵活性资源。为实现MEVPP的优化调度，文中建立了包含发电单元、制热单元、储能装置以及空调负荷集群、需求响应负荷的MEVPP模型，并面向该模型提出一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的优化调度方法，并设计了相应的状态、动作空间与奖励函数。该方法以近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）算法为基础，能够根据预测负荷、风/光出力、室外气温等环境信息，对分布式能源和需求侧灵活性资源进行调节，并以最小化运行成本为目标得到MEVPP优化调度策略集。算例结果证明了DRL在MEVPP优化调度中的可行性与策略集的可拓展性。

多种能源联网运行逐步成为未来电力系统发展的方向，多能源联网系统的优化调度是应对规模化新能源并网消纳的重要手段。文中建立了计及火电机组深度调峰成本的风-光-水-火一抽蓄联网系统成本模型和考虑调峰主动性的风-光-水-火-抽蓄联网系统日前优化调度模型。针对多能源耦合系统结构复杂的情况，提出了分层优化调度的模型求解策略。上层模型以净负荷波动最小为优化目标，得到等效负荷曲线；下层模型根据上层模型的调度结果，以调峰运行的经济性最优和新能源弃电率最低为目标函数，计及调峰主动性，求解考虑火电机组深度调峰煤耗特性的含新能源系统的经济调度问题。仿真算例表明所建模型实现了多能源联网系统的互补运行，提升了火电机组的深度调峰能力，降低新能源弃电率和系统运行成本。

高比例新能源接入电网的间歇性和波动性对系统稳定性有显著影响。因此，评估和提升含高比例可再生能源（Renewable Energy Source,RES）的配电网稳定性至关重要。文中提出了一种新的系统强度评估指标一集成短路比（Integrated Short Circuit Ratio,ISCR），该指标不仅考虑了RES之间的相互作用，还考虑了储能设备（Energy Storage Device,ESD）的影响，能更准确地辨识电网薄弱环节。另外，基于ISCR提出了通过双层优化方法调配RES和ESD的位置和容量的配电网稳定性提升方法，以增强系统强度并提高RES和ESD容量。在上层，对RES的位置和容量进行优化，确保节点处的SCR值最大；在下层，对ESD的位置和容量进行优化，确保ISCR值高于临界短路比（Critical Short Circuit Ratio,CSCR），以保持系统强大。位置优化由节点处的ISCR值确定。容量优化采用线性规划方法求解。最后，案例研究验证了所提优化方法在保持系统强度的同时增加RES和ESD容量的有效性。

为降低C02的能耗并且提高发电效率，以超超临界二次再热-碳捕集系统为参考系统，提出了耦合太阳和ORC系统的二次再热-碳捕集优化方案。利用Ebsilon软件构建了优化系统模型，并进行了热力性能、经济性和运行性能分析。结果表明：与参考系统相比，优化系统热效率提高了4.78%，热耗降低了1005kJ/（kW·h），煤耗降低了36.50g/（kW·h）；太阳能辅助系统年运行时间占比为60%，均省煤量可达到2.0×104t。优化方案具有更好的热经济性并且减少了发电耗煤量，为C0，捕集和减排提供优化思路。

对于高电力电子渗透率的未来，构网型逆变器在电力系统中的稳定运行至关重要。由于不同于传统同步机本身存在的机械转子和阻尼绕组产生的高惯性高阻尼，构网型逆变器可能由于惯性以及阻尼的不足以及耦合引入的负阻尼导致在并网后输出功率存在较为明显的同步频率谐振问题，不仅影响波形质量，严重时甚至导致暂态不稳定。针对该问题举出四种方法并结合伯德图进行分析，最后通过Matlab/Simulink进行仿真验证。

永磁同步电机运行过程中失电后，常因自身惯性或外界推动而处于高速旋转状态。若要带速重投，则需短时间内完成初始位置/转速观测。现有零电压矢量脉冲法的脉冲宽度和脉冲间隔不变，常使观测误差增大，严重时可能引起过电流。为此，研究一种自适应零电压矢量三脉冲法，可以根据零电压矢量脉冲所激励的电流矢量幅值自适应调节脉冲宽度，根据初始转速预估值自适应二次修正脉冲间隔，从而针对不同的电机参数或运行状态自动施加合理的零电压矢量脉冲。仿真结果表明，所研究的自适应零电压矢量三脉冲法脉冲宽度及脉冲间隔调节效果好，初始位置/转速观测和带速重投的可靠性高。

在新型电力系统中，风电主动参与电网频率调节已成为必然，如何评估风电参与调频对频率动态特性的影响也成为了研究热点。围绕现有的风电调频措施，提出一种可以在额定风速前减少变桨动作次数的恒定减载桨距角的改进风电机组变桨控制，推导出该控制下风电机组参与一次调频的调差系数表达式。基于此构建了含恒定减载桨距角控制的电力系统频率响应模型。推导出频率动态特性指标的解析表达式，揭示了风速、初始桨距角等对风电机组调差系数及频率动态特性的影响机理。通过改进的EEE三机九节点系统验证了所构建频率等值模型的准确性以及所提调频方法的有效性和可行性。

随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，作为一种高效、环保的能源利用方式，基于新能源的分布式发电系统正逐渐在电力系统中占据重要地位。而随着分布式发电系统渗透率的不断提高，电网的等效惯性不断降低，严重影响电力系统的频率稳定。因此，虚拟同步控制应运而生，其通过模拟传统旋转同步发电机的动态特性，能够对电网补偿惯性和等效阻尼。虽然虚拟同步机（Virtual Synchronous Generators, VSG）的小信号稳定控制已经得到广泛的研究，但其无功回路对系统的大信号暂态稳定性的影响仍需进一步研究。文中首先对构网型并网逆变器无功回路对其暂态稳定性的影响进行了理论分析，在此基础上列举了三种能够有效改善并网逆变器暂态稳定性的方法；最后，通过MATLAB/Simulink平台对其进行了仿真验证。

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。

针对永磁同步电机高速运行时电流环抗扰能力差的问题，文中提出一种电压相角调节弱磁运行的谐波抑制策略。首先，通过线性化处理建立控制系统的小信号模型，进而得到系统的闭环传递函数，分析了弱磁运行的稳定性；为了克服加速过程中阻尼系数低和系统稳定性差的问题，在直轴电流调节器中引入比例微分补偿策略来实现内环反馈，以提高系统阻尼比并抑制系统谐振峰值，从而减少高速运行时的电流振荡；最后，根据等效内模控制器原理和频域分析，确定补偿器的关键参数。实验结果表明，该方法能够有效提高电流环的稳定性和控制系统的抗干扰性能，显著降低电机电流谐波含量。

氢能、光伏和风能等可再生能源是实现双碳目标与碳排放双控目标的重要途径，由可再生能源剧烈的发电波动，导致失负荷与弃电双重风险问题凸显，因此对能源系统的灵活性提出了更高的要求。文中提出基于灵活性量化的综合能源系统低碳调度模型。首先，分析多能耦合灵活性资源运行特性，进行综合能源系统灵活性资源模型构建，结合系统设备二氧化碳利用与排放情况，实现系统内部二氧化碳的深度利用；其次，考虑系统源-荷波动情况，进行园区级系统能量和坡度灵活性的量化分析；最后，结合系统灵活性资源的差异化调节特性，考虑不同时间尺度下系统灵活性供需差异，进行多时间尺度的调度，以平抑可再生能源及负荷不确定性带来的灵活性需求。文中以南方某综合能源工业园区为实验背景，采用文中所提出的方法进行分析调度，实现不同时间尺度下多种能源灵活性平衡，有利于提升综合能源电-气-热系统灵活性和低碳特性。

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。

规模化跨季节储热技术能够有效解决新能源供热冬夏热量不平衡的难题。文中提出了一种将储热水体分格储存控制的新型跨季节分区储热水池，运用数值模拟方法对两种不同储/释热模式下储热水池的散热效果和全年热效率进行了计算和对比分析。研究结果表明：两种储/放热模式下，该储热水池都能够保持较高的全年热效率。模式2采用“后储先放”的策略，虽然放弃了各别分区的热效率，但保证了至少一半分区都在较高的热利用率下工作，储热水池整体全年的热效率能达到88.25%。模式1的储热水池全年的热效率为87.55%，虽略差于模式2，但能保证整个供暖季热水的温度的稳定。

能源转型环境下，电-气综合能源系统（Electric-Gas Integrated Energy System,EGIES）得到了快速发展，但复杂性的增加也使得电-气综合能源系统的安全稳定运行受到挑战。为了更好地评估其存在的运行风险，文中提出了一种使用数字孪生技术的电-气综合能源系统风险评估方法。通过使用数字孪生相关技术进行监测和仿真，可以有效地评估电-气综合能源系统的安全性风险。文中首先通过计算求得系统正常运行时系统的原始数据电压、潮流和气压等运行状态；然后，根据计算出的综合能源系统风险指标数据建立数据库，再将算得的风险指标数据值利用CNN模型进行训练，将CNN模型训练获得的数据值作为新的输入特征值在XGBoost模型中训练：最终根据两个模型结合成的CNN-XGBoost技术得到预测的安全风险评估指标。算例结果表明，所提方法能有效提高电-气系统的风险评估预测精度与效率。

随着光伏接入配电网发电比例的不断增加，电压越限和波动问题越来越严重，文中提出一种配电网分区电压协调控制策略。在配电网分区方面，依据日内潮流计算得到的电压灵敏度指标信息，通过计算各节点电压受光伏有功和无功调节影响的变化量，构建适用于配电网分区的电压变化指标，以该指标满足电压变化阈值要求为判据确定各节点的区域划分：在分区电压协调控制方面，采用区内电压灵敏度控制策略，进行节点间配对并利用光伏有功无功调节能力将分区内部所有越限电压控制至正常范围，在此基础上，采用区间分布式电压协调控制策略，进行区间状态变量等效并基于交替方向乘子算法优化求解各相邻分区之间的光伏动态无功补偿量，以实现对全网电压期望波动的优化抑制。以IEEE33节点系统为例，进行算例分析验证了所提策略的有效性。

为进一步分析电网电力电子化特征日益明显所带来的影响，电网运行状态监视向间谐波和高次谐波方向延伸，对同步宽频测量提出了更高要求。同步宽频测量广泛采用的加窗插值频谱分析方法存在频谱泄露，当基波频率发生偏移或信号中存在邻近信号时会导致较大误差。针对此问题，文中提出采用基于Blackman窗全相位FFT双谱线校正的改进宽频相量测量方法，结合全相位FFT和Blackman余弦窗对宽频信号进行频谱分析，并利用双峰谱线进行参数校正。文中方法可以有效提升频谱泄露的抑制效果，降低邻近频谱干扰，提升基波频偏或邻近频谱的复杂运行工况宽频信号参数测量精度。

柔性直流配电技术的理论研究已经步入成熟阶段，其线路保护方法的不完备成为制约该技术发展的重要因素，尤其是以快速动作为优势的单端量保护，耐高阻能力弱、所需采样率高等问题仍待解决。为解决上述问题，文中通过分析单极对称接线系统发生金属性双极短路故障和经过渡电阻故障时限流电抗器电压特征，利用限流电抗器电压及其负变化率积聚和构造保护判据，据此提出了一种基于限流电抗器电压的柔性直流配电线路单端量保护新方法。仿真结果表明，该方法能在0.5s内可靠识别区内故障，且耐受过渡电阻（20Ω）和噪声影响，所需采样率要求低，具有工程实用意义。

热离子转换器和热光伏转换器是两种主要的固态热电转换器，它们可以在极端温度下工作，具有潜在的高效率，并且兼容超高温热能存储。两者都依赖高度非等温间隙基本能量载流子的转移，热离子转换器中为电子，热光伏转换器中为光子。由于受到斯特藩玻尔兹曼定律、空间电荷效应等的限制，两种转换器的性能无法进一步提升。当发射极与吸收极之间的距离与热辐射特征波长相当或更小时，由于倏逝波产生的光子隧穿效应以及空间电荷效应的消除，两种转换器的性能出现显著增强。因此，在余热回收和可再生能源利用等领域具有重要意义。文中综述了国内外学者在两种固态热电转换器及其混合系统方面的研究进展，总结并分析了未来可能的发展方向和主要挑战。

在复杂工况和运动状态下，交流电机系统因磁场耦合、铁心饱和等因素导致物理参数非线性时变，电机控制性能和系统鲁棒性弱化。针对上述问题，无模型预测控制策略利用交流电机变量之间的内在关系，构建数据驱动模型，从而摆脱对物理参数的依赖，并消除参数失配的影响。文中结合永磁同步电机驱动系统，提出一种仿射超局部模型，并设计无模型预测电流控制策略。该方法采用最小二乘算法对仿射算子进行在线估计，并设计状态补偿机制，通过ε-近似思想选取状态补偿增益，以实时反映系统运动特性。方法稳定性通过系统零极点分析进行验证，并通过实验验证对其有效性以及在模型适配性、电流质量和系统鲁棒性等优势进行验证。

在面对不断增多的利益相关方和区域综合能源系统的物理耦合的背景下，提出了一种创新的调度策略，该策略考虑到多方的需求响应，并采用了多主体博弈的方式进行优化。首先，深入研究了各微网中不同负荷的实际特性和用户的响应行为，并建立了相应的多负荷综合需求响应模型；然后，将系统运营商作为上层领导者，微网负荷聚合商、集中式储能电站和风电场作为下层跟随者，构建了一个多主体主从博弈模型。在上层模型中，其目标是使系统运营商的售能收益最大化，通过优化来确定各微网的售能单价和补偿价格；而在下层模型中，致力于最小化各方的综合成本，通过优化来确定风电场的供能情况、各微网内多设备之间的能源出力情况以及储能电站的充放能策略。为了解决这个复杂的问题，最终采用了粒子群算法来求解上层主体模型，并使用Cplex求解器来求解下层从体模型，这两层模型相互影响，最终得到了博弈后的均衡策略。

提出一种改进自适应噪声完备集合经验模态分解与粒子群优化长短时记忆神经网络模型的短期风速预测方法。采用ICEEMDAN算法对日风速数据进行分解并计算相应边际谱，以谱相关性为依据对历史数据进行筛选：运用PSO算法优化LSTM神经网络参数，对输入数据进行ICEEMDAN分解，将所获得的多个模态分量分别用PS0-LSTM进行预测，并通过将各分量预测值叠加的方法得到风速预测结果。使用所提方法对国内某风电场风速进行预测，通过比较分析验证所提方法的有效性。

碳捕集、利用与封存（Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS）技术在全球应对气候变化和实现碳中和目标中具有重要意义，但由于投资效益低，其大规模商业化应用受到了限制。为此，文中系统梳理了国内外关于CCUS投资效益的研究进展，综合分析了技术创新、经济成本和政策支持对投资效益的影响，并评估了全球不同区域在政策、技术和经济效益上的差异。研究发现，虽然CCUS技术具有显著的潜力，但经济可行性和政策激励不足依然是推广的主要障碍。通过总结现有研究中的不足和挑战，文中为未来研究方向提供了指导，并为CCUS技术的商业化和政策制定提供了理论依据和实践参考。

通过直流断路器切除故障是柔性直流电网中最具前景的故障隔离方法。目前，主断支路串联大量全控型电力电子器件的传统混合式直流断路器存在成本高、技术难度大等问题。文中提出一种基于晶闸管的电容换相式混合直流断路器（Thyristor Based Capacitor Commutation Hybrid DC Circuit Breaker,TCC-HDCCB）拓扑。该断路器通过晶闸管和电容配合完成双向故障换流、断流和自适应重合闸功能且利用直流系统本身对换相电容进行预充电，大大降低了造价和控制难度。文中首先介绍了TCC-HDCCB的拓扑结构、工作原理；然后给出了关键器件参数选取方法；最后在PSCAD/EMTDC4.5软件平台中搭建TCC-HDCCB仿真模型，在单端和四端柔性直流电网中进行仿真验证，并从性能以及经济性与有关方案进行对比分析，验证方案的可行性。

变电站继电保护二次屏柜接线端子存在因人为操作失误或检测设备故障导致的交直流侵入情况，针对该情况特有的数据样本数量少、质量差的问题，文中提出基于生成对抗网络和主成分分析的侵入信号检测方法。采用高斯核平滑对接线端子电压、电流、频率等数据进行预处理，滤除干扰，再将清洗后的数据经过生成对抗网络进行扩增，以对交直流侵入信号进行主成分分析和故障检测识别。所提出方法识别准确率达到95%，实现了对二次屏柜接线端子小样本故障数据的精确检测。

短期电力负荷数据具有复杂性和不确定性等特征，这些特征往往会对数据的预测结果产生不可控制的影响。使用传统的聚类方法对短期电力负荷数据进行聚类分析时，预测结果会因电力负荷的不确定性等特点产生偏差。此外，考虑到全局回归预测方法在建模阶段无法对不同部分的数据采用不同的建模方式，限制了对于不同分布区域或不同特征子集的自适应性能力的问题。文中采用K近邻和加权相似性的密度峰值聚类算法对短期电力负荷数据进行特征分类，并提出一种利用K近邻的局部加权线性回归模型对短期电力负荷进行预测。该模型的优点在于避免了欧氏距离对簇类中心选取的影响，降低了全局数据对局部数据的负面影响，避免了簇类划分的集中效应，提高了模型的泛化能力。通过与模糊C均值聚类和传统的全局回归预测方法对比，本文提出的模型对于真实电力数据的预测效果更加优越。

新能源高比例并网导致电力系统惯量降低、电网频率时空分布特性愈加复杂，亟待明晰新场景下电网频率稳定判别。首先，通过对新场景特性的分析，选取能够反映频率时序特征的变量；然后，运用皮尔逊相关性分析和特征层次聚类降维，筛选出与频率高度相关且易于测量的变量，作为关键响应特征量；其次，根据这些关键特征量与频率的响应特征关联曲线，研究其在系统稳定和失稳状态下的变化规律，并构建频率判据。该判据不仅能够判定系统是否稳定，还可以识别故障机组；最后，通过某实际电网算例验证该方法的有效性。

“双碳”背景下，园区用能呈现清洁低碳的趋势，分布式光伏和储能规模化发展能够优化园区用能结构和成本。如何优化资源配置，实现园区经济绿色用能，是当前研究热点。文中将重点研究园区内分布式光伏和储能容量优化配置需求，从用能成本角度出发研究了分布式光伏和储能的优化配置方法，以年度用能成本最低、电网变异系数最小为目标，采用改进自适应权重粒子群算法建立双层优化模型，提出面向园区最优用能的分布式光伏及储能容量配置方法。选取某园区用能场景开展实例应用，验证模型选取和优化算法的可行性和有效性。

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。

为抑制同步磁阻电机的转矩脉动并提高系统的鲁棒性，文中提出了一种基于多谐振速度环控制与自抗扰电流环的复合控制策略。由于同步磁阻电机的磁阻变化不均匀，从而导致电机电感随着磁饱和与交叉耦合效应变化，一方面，电感参数的变化会给电流环控制带来影响；另一方面，电感参数的变化还会引起转矩的脉动。因此提出基于多比例谐振的速度环控制策略，以抑制同步磁阻电机的转矩谐波。基于超局部模型的无差拍电流预测控制，利用改进的锁相环观测器对下一拍的电流和扰动进行预测，在电机参数变化时可以很好地实现电流的跟踪，从而提高系统的抗干扰能力。

为实现风电功率的高精度超短期预测，文中基于Wasserstein距离和随机森林（Random Forest,RF）进行跨域特征选择，并将其与进化Bagging集成学习（Evolutionary Bagging,EvoBagging）相结合，提出了一种超短期风电功率预测的新方法。首先，将局部离群因子（Local Outlier Factor,LOF）算法用于异常值检测，并使用最近邻插值法（K-Nearest Neighbors Interpolation,K-NNI）替换原始数据中的异常值点；其次，对异常值处理后的数据使用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法分解并进行统计学计算以构建重构数据，使用Wasserstein距离和RF跨域特征选择对重构数据进行特征降维；最后，结合各个模型的优势提高模型的预测精度，构建以深度置信网路（Deep Belief Network,DBN）、深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN）、轻量级梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine,LGBM）、极限梯度提升算法（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）为基学习器的EvoBagging集成学习超短期风功率预测模型。经验证该模型对比单一模型预测误差平均减少5%，能够对超短期风功率实现高精度预测。

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。

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。

针对在台风灾害下输电线路停运可能引发的电网大停电事故，构建了提升电网韧性的实时优化调度策略。运用脆弱性曲线刻画风速与线路故障率关系，并考虑线路负载率对线路故障影响，获得台风灾害下的输电线路故障概率；通过蒙特卡罗抽样生成故障场景集，采用置信集法进行场景削减；在此基础上构建了综合考虑潮流均匀度、受灾区线路负载率和发电成本的多目标实时优化调度模型，将输电线路开断（Optimal Transmission Switching,OTS）引入到模型中以降低受台风灾害影响的线路数量。为提高优化调度模型求解的计算速度，采用Benders分解法进行求解。以IEEE1l8节点系统为例进行仿真，验证了所提方法的有效性。

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。

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。

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。