分布式控制策略由于可以与系统的监测体系相结合，有效解决了传统下垂控制方法所带来的电压跌落等问题。鉴于已有分布式控制策略在电压跌落补偿以及储能系统管理等方面的不足，该文采用新的分层控制策略来实现孤立直流微电网的可靠运行。该策略分为2层，第1层控制是就地控制，采用本地母线电压信号作为电力平衡指标来划分系统的运行模式；第2层控制是依靠通信的系统级控制，采用低带宽通信技术来实现母线电压的实时调节，并且根据蓄电池荷电状态（stage of charge，SOC）调节下垂控制参数以达到SOC均衡化的目的。通过MATLAB/simulink搭建了光储直流微电网模型，仿真结果验证了第1层控制可以不依靠通信连接来实现系统可靠运行，加入依靠通信的第2层控制后，能有效解决传统下垂控制所带来的电压跌落问题，并实现蓄电池SOC的均衡化。
中国在运和在建的高压直流输电工程多达29个。直流输电工程在电网中具有重要地位，换流阀是其核心装置，其性能很大程度影响了直流输电工程的可靠性。首先给出了现有的各种高压直流输电换流阀监测技术原理，并总结了现有换流阀监测技术的局限性，之后提出了晶闸管级阻尼回路和直流均压回路参数的实时在线监测方法，完善了晶闸管触发监测单元（thyristor trigger and monitor unit,TTM）自检功能，最后通过仿真和试验验证了所提出的监测方法的有效性。使用该方法可使换流阀的年度定期检修变为状态检修，实现换流阀在运行中免维护，提高了设备可用率和可靠性。
为抑制柔性直流输电（voltage source converter-high voltage direct current, VSC-HVDC)低频振荡，提高柔性直流输电的输电能力，提出一种极点配置控制策略。利用改进的最小二乘旋转不变辨识算法，辨识出系统的开环传递函数。根据开环传递函数的根轨迹图，得到使其稳定的开环增益区间，进而得到较好增益下的闭环根轨迹极点，也就是期望极点。然后把得到的期望极点与配置的观测器极点结合起来，得到极点配置控制器。观测器减少工作量的同时，可以保证控制器较好的鲁棒性。为了显示控制器效果的优越性，利用经典根轨迹超前补偿设计法，设计出控制器与其进行对比。在PSCAD/EMTDC中的仿真结果表明，经典根轨迹法设计出的控制器效果不太明显，极点配置控制器可以较好地抑制VSC-HVDC在不同故障下的低频振荡，有较好的鲁棒性。
针对包含柔性直流（voltage source converter-high voltage direct current, VSC-HVDC）的交直流互联系统区间低频振荡现象，通过多变量系统等效开环过程（effective open-loop process，EOP）理论，将多变量系统回路方程转换为单变量系统回路方程，建立起各回路独立的数学模型。由于包含VSC-HVDC 的系统是多输入多输出复杂非线性系统，其中各回路阻尼控制器之间可能存在不协调的问题，基于小增益定理，在实现系统等效开环过程控制的基础上，提出判断各附加阻尼控制器间协调控制鲁棒稳定性指标；设计能抑制低频振荡且能协作运行的发电机电力系统稳定器（power system stabilizer, PSS)附加阻尼控制器和VSC-HVDC附加阻尼控制器。最后在PSCAD/EMTDC中搭建包含VSC-HVDC的交直流四机两区域系统，仿真验证所提指标的有效性和所设计控制器的实用性。
根据激励的不同，电力系统有功功率低频振荡主要表现为强迫功率振荡和负阻尼振荡。2种振荡表现形式相似，但控制方法不同。在深入分析电力系统有功功率振荡解析表达式的基础上，对2种振荡的外在表征及区别进行总结和概括，进而提出了基于相干谱法的低频振荡类型识别方法。该方法首先需要从安装在不同发电机组的广域相量测量系统(wide area measurement system，WAMS)中获取2组含有噪声的振荡初期数据，利用相干谱理论计算2组数据的幅值平方相干函数值，通过对幅值平方相干函数值的量化比较实现低频振荡类型的识别。4机2区域系统仿真计算与分析，验证了所提识别方法的可行性及有效性。
居民用电所占比例逐渐提高，对配电网影响日益增大。有效的家庭日负荷曲线模型对需求侧管理及智能电网技术的发展至关重要。该文建立了基于用户行为的家庭日负荷曲线模型。基于测量数据，建立典型居民负荷电气学模型；基于统计调研数据，利用马尔科夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，MCMC）算法，引入概率函数表示居民人口、家用电器拥有情况等居民家庭特征的影响，建立居民负荷行为学模型。并采用自下向上的分层建模思路，结合电气学模型与行为学模型建立家庭日负荷曲线模型，同时搭建了仿真平台。所建模型具有系统性和通用性，仿真与实测对比分析验证了该文所提模型的可行性与准确性。
针对分布式能源（distributed energy resource，DER）并网所引起的不确定因素问题，首先建立了各不确定因素的概率模型，以协调分布式电源（distributed generation，DG）投资方、电网公司以及社会公共效益三者之间利益作为出发点，从DG投资效益指标、网损指标及环境指标3个方面建立了多目标数学优化模型。针对不确定因素问题，基于机会约束规划进行了概率潮流计算，以检验机会约束条件。提出一种基于蒙特卡洛模拟的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on Monte Carlo simulation，MPSO-MCS）进行DG优化配置。最后以IEEE 33节点系统作为算例进行仿真，仿真结果表明，考虑分布式能源不确定因素能够更贴近实际地进行分布式电源的优化配置，针对规划后的结果从概率的角度分析系统网损及电压的波动情况，验证了所建立模型及方法的有效性及合理性。
