【目的】针对台风灾害下沿海配电网易发生大面积停电且恢复资源配置不均的问题，本文提出一种考虑移动储能系统（mobile energy storage system，MESS）协同的配电网“灾前预布局-灾后动态调度”两阶段韧性提升策略。【方法】首先，基于修正Rankine涡旋模型构建物理风场模型，量化评估台风路径对配电网线路故障概率及光伏（photovoltaic，PV）机组物理易损性的时空动态影响，建立从“物理致灾”到“容量衰减”的关联机制。在灾前预警阶段，构建以MESS预布局成本和最恶劣线路故障场景下运行成本最小为目标的两阶段鲁棒优化模型，利用列与约束生成（column and constraint generation，CCG）算法识别“N-k”最恶劣故障组合，实现MESS科学预置。在灾后恢复阶段，建立多时段滚动启发式动态调度模型，基于“负荷优先、就近调度”原则，协同MESS、柴油发电机（diesel generator，DG）及抢修队，形成“抢修-储能-调度”的时空动态配合机制。【结果】改进的IEEE 33节点系统算例结果表明，该模型能有效量化台风导致的PV容量衰减；在最恶劣线路故障场景下，预布局方案较无优化方案初始运行成本降低56.9%；全过程总成本较无优化方案降低41.63%，较全局严格优化策略求解时间缩短了99.51%。【结论】该策略实现了从物理致灾机理到系统运行优化的全链条贯通，通过MESS“时空可平移”的独特优势有效平抑了台风灾害的不确定性影响，显著提升了配电网的抗灾韧性与经济性。

【目的】主流深度学习模型虽在风电功率预测中表现优异，但高度依赖大量历史数据，在新建风电场或隐私保护等因素导致的小样本场景下，其预测性能往往显著下降。为此，提出了一种基于时序大模型的小样本风电功率预测方法。【方法】首先，采用均值缩放与均匀分箱技术对风电功率时间序列进行逐样本归一化与量化处理，将其转化为离散词元序列，以适配大模型的输入格式。其次，引入文本到文本迁移变换器架构作为核心预测模型，利用其在大规模多领域时序数据上预训练获得的通用表示能力，提取风电功率序列中的深层时序特征。最后，针对特定风电场的小样本数据，采用低秩适应技术对模型进行轻量化微调，在保留预训练知识的同时实现高效适配。【结果】仿真结果表明，在数据稀缺条件下，所提方法在不同季节、不同预测时长、不同区域的风电功率预测任务中的表现均优于多种主流深度学习模型，均方根误差和平均绝对误差较对比模型分别降低了15.18%~33.59%和10.18%~34.94%。【结论】所提方法能够有效利用时序大模型的迁移学习能力，实现小样本条件下的高精度风电功率预测，为新建风电场等数据受限场景下的高精度风电功率预测提供了一种可行且高效的技术路径。

【目的】柔性直流输电技术是远海大规模风电外送的首选技术方案。针对大规模海上风电经柔直并网导致的陆上交流电网惯量缺失与阻尼不足问题，本文提出一种多时间尺度协同惯量支撑策略。【方法】通过定量分析柔直系统中子模块电容的暂态支撑能力，提出一种基于解耦控制的电容能量调节构网控制策略。该策略通过动态调整每相投入的子模块数量，解除了子模块电容电压与直流母线电压的耦合关系，在维持直流电压稳定的前提下显著拓宽了子模块电容电压的运行范围与能量利用潜力。在此基础上，引入频率死区环节，设计以直流电压为媒介的多时间尺度协同惯量支撑策略，实现“小扰动电容优先、大扰动风机协同”的分级有序支撑。【结果】基于PSCAD/EMTDC的仿真结果表明，系统在负荷突增工况下的支撑效果明显弱于负荷突减工况。在相同负荷变化幅度下，负荷突减与负荷突增工况中陆上电网频率最大偏差分别降低了33.3%和20.0%。这一差异的核心原因在于桥臂子模块数量受限，从而导致子模块电容能量的释放裕度低于其吸收裕度。【结论】所提控制策略有效实现了柔直系统与海上风电场惯量支撑能量资源整合与优化利用；通过设计频率死区环节，实现了多支撑主体的协同惯量支撑，在保障系统频率稳定性的同时，有效避免了小扰动对海上风电场的影响，提升了海上风电柔直并网系统的频率特性。

【目的】为应对高比例可再生能源接入导致的电力系统源荷波动问题，应保证多区域电网备用的合理配置与有效调用。在此背景下，提出了考虑短时线路动态增容（short-term dynamic line rating，SDLR）的多区域电网备用优化方法。【方法】首先，构建了基于机会约束的全网源荷波动场景，并通过预留区域备用容量来保障各区域的调节能力，实现全网与区域的风险协同。然后，提出了考虑SDLR和需求侧资源的日内备用优化方法，实现线路传输能力的高效利用，以保证备用有效调用。最后，以某省简化的输电网为例进行验证分析。【结果】算例结果表明，通过考虑SDLR，全网备用的实际调用比例由传统静态安全约束下的4.73%提升至20.06%，系统运行风险成本下降了58.30%。【结论】所提方法能减缓线路阻塞，降低失负荷与弃电风险，有效提升了多区域电网的供电可靠性与运行经济性。

【目的】针对传统大容量动态电压恢复器（dynamic voltage restorer，DVR）成本高、多抽头调压变压器（multi-tap transformer，MTT）难以实现电网电压跌落精准补偿的问题，提出基于MTT的动态电压补偿系统拓扑结构（dynamic voltage compensation system，DVCS）及其电压补偿策略。【方法】通过设计复合控制策略与制定变比规则来控制快速动作开关通断，使得DVCS在不同工况下均可工作于直接补偿模式或间接补偿模式。DVCS工作于直接补偿模式时，仅由变流器模块对负载电压缺额进行补偿；工作于间接补偿模式时，由MTT与变流器模块共同维持负载电压稳定。【结果】DVCS通过开关切换实现变压器与变流器协同补偿，可维持电压抬升20%~跌落70%情况下负载电压稳定，且变流器额定容量降低50%，成本降低约10%。【结论】所提DVCS在维持负载电压幅值的动态稳定上，能够满足工程应用中补偿容量与补偿精度的双重要求，并且具备明显成本优势。

【目的】在配电网因极端故障引发大范围停电时，为实现高效供电恢复并保证输电网运行安全，输配电网协同恢复至关重要。然而，输配电网隶属不同调度主体，跨层级间难以实现运行数据完全共享。为此，提出一种基于边界安全域刻画的输配电网协同分布式供电恢复方法。【方法】提出一种结合伞约束辨识预处理的改进傅里叶-莫茨金算法，利用伞约束辨识提取输电网有效约束，并通过隐式优化策略动态剔除消元过程中的冗余项，从而抑制约束规模爆炸，有效获取输电网边界功率的低维等值域，即边界安全域。提出一种考虑边界安全域的输配电网分布式协同恢复策略，该策略将边界安全域通过欧几里得投影嵌入交替方向乘子法迭代框架，实现输配电网协同供电恢复模型的分布式计算。【结果】仿真结果表明，所提安全域刻画兼顾计算精度与速度，在供电恢复效果上，所提分布式策略实现了失电区域最大化复电，且总成本与集中式全局最优解的偏差仅为0.01%。【结论】所提结合伞约束辨识预处理的改进投影算法在保证刻画精度的同时，显著降低了安全域刻画的计算复杂度，有效提升了求解效率。所提输配电网分布式供电恢复策略在保证隐私的前提下，可求得接近全局最优的复电方案。

【目的】实际风电场中老旧或进口风电机组的关键控制参数难以直接获取，导致系统无法精确建模。为此，本文提出一种基于振荡特征数据驱动的双馈风电机组关键控制参数辨识方法。【方法】仅需利用有限振荡数据，通过相位裕度灵敏度确定机组关键控制参数，构建以有功出力和振荡特征（频率、阻尼比）为输入、关键控制参数为输出的神经网络模型，无需调整控制系统或注入外部激励。【结果】仿真与实测案例表明，所提方法在信噪比不低于30 dB的噪声环境下对关键控制参数的辨识误差均低于10%，实测案例振荡特征复现偏差小于1%。【结论】该方法通过挖掘振荡数据与控制参数的内在关联，避免了外部激励注入的风险与实施限制，为“灰箱”风电机组关键控制参数的安全辨识提供了新思路。

【目的】混合式抽水蓄能电站兼具发电与储能双重功能，是保障电网安全运行、支撑高比例新能源消纳的新兴灵活资源。然而，该类电站处于梯级流域、水力-电力关联复杂，在电力市场环境下如何最优运行面临技术挑战。为此，提出面向混合式抽水蓄能的预测与调度联合优化方法。【方法】首先，构建考虑水-电联系的混合抽蓄电站运行约束模型。然后，提出适用于混合抽蓄电站的电价预测与运行调度联合优化方法，构建包含预测误差与决策偏差的联合损失函数，克服传统电价预测与调度运行分立决策导致市场收益损失的不足。最后，基于浙江省某梯级水利枢纽与日前电价数据进行仿真。【结果】结果表明，所提方法使混合抽蓄电站总收益提升3.68%，且能应对多种市场价格和来水场景。【结论】所提方法为混合抽蓄电站参与电力市场交易和运营效益提升提供了技术方法支撑。

【目的】针对共享储能参与市场运行时的商业模式单一、交互机制不清晰、储能利用率低等问题，本文提出一种计及差异化租赁机制的多园区共享储能双层随机优化配置模型。【方法】首先设计了按使用时间、消耗能量、功率-容量混合、峰值功率计费的4种差异化储能租赁计费模式，以更好适配园区群需求；然后采用基于主从博弈的共享储能定价方法，以各参与者收益最大为目标建立确定性的“运营商-园区”双层模型；其次考虑光伏出力不确定性，建立双层随机优化共享储能优化配置模型，上层决策储能配置容量与不同计费模式初始定价，下层针对不同场景，在各随机场景下进行实际的充放电调度、电网交互以及光伏上网策略优化；最后，采用双层主从交替迭代法求解模型，通过上层决策、下层响应及反馈迭代的闭环循环，求解全局最优决策方案。【结果】以某地实际数据为例进行仿真分析，结果表明所提多计费模式博弈策略能够更精准匹配各园区的个性化需求，相比传统单一定价模式，共享储能运营商的年化收益显著提升，同时在不确定性光伏出力场景下表现出更强的抗风险能力。【结论】本文方法通过差异化租赁，可有效提升园区收益及储能资产的盈利能力与配置灵活性。

【目的】近年我国可再生能源装机占比快速增加，源荷逆向分布矛盾日益突出。为缓解发电侧调度压力，电力大用户作为负荷侧的关键灵活性资源，将在维持电力供需平衡中发挥重要作用。当前电力市场模式正由“两次申报、协同出清”向“耦合申报、统一出清”演进。在此新模式下，大用户会直接暴露于省外新能源出力不确定性引发的级联风险中，而传统风险评估方法将难以适用。为此，本文提出将新能源出力不确定性作为单一风险源，构建信用-价格双维度风险评估模型，支持大用户在统一出清跨省交易中的风险管控决策。【方法】首先，基于方差法定量刻画由物理偏差引发的缺电、溢价及消纳等信用风险，并采用条件风险价值（conditional value-at-risk， CVaR）度量市场电价波动引致的极端、机会与波动等价格风险。其次，通过熵权法对上述多维度风险指标进行客观赋权，将其量化为风险成本并嵌入省间-省内统一出清，建立计及用户风险偏好的优化出清模型；最后，基于省间现货交易典型场景进行算例仿真，验证所提风险评估模型的有效性。【结果】算例表明，相较于采用通用风险指标，所提方法在新能源渗透率为10%~55%时可降低大用户购电成本1.4%~2.5%，且有效避免低价机会流失。【结论】所提风险评估指标能有效且较准确量化大用户在省间现货交易中由新能源不确定性引发的信用与价格风险，为差异化风险预警与购电决策提供量化依据。