【目的】针对电网发生对称故障期间构网型逆变器出现的功角失稳和输出电流过载问题，提出一种基于功率指令约束的故障穿越策略。【方法】首先，建立基于下垂控制的构网型逆变器暂态模型，分析系统在电网电压跌落下的暂态特征，揭示功率指令对暂态稳定性的影响；其次，分析逆变器与电网之间的电路关系，辨识故障电流特征及其主要影响因素；最后，提出一种基于有功指令约束的故障穿越方法，该方法可重塑功角稳定性并限制故障电流。【结果】MATLAB/Simulink仿真结果证明了所提策略能有效提升功角稳定性，实现故障穿越。【结论】提出的基于功率指令约束的故障穿越策略仅需约束有功指令便能有效解决构网型逆变器在电网电压跌落期间的功角失稳和过电流问题，为提高可再生能源并网系统的故障穿越能力提供了可行方案。

【目的】针对传统变换器应用于氢燃料电池并网时，存在升压能力不足以及器件应力过高的问题，提出了基于双Z源网络的低电应力高增益单管升压变换器（low electric stress high-gain single-switch converter based on dual Z-source network，LEHGSSC-DZ）。【方法】该变换器将准Z源变换器中的开关管前置，减少其器件应力，同时，将变换器其中一个电感用准Z源网络进行替代，构成双Z源网络结构，以增强变换器的升压能力；分析了变换器的工作原理及输出特性，将LEHGSSC-DZ与其他多种高增益升压变换器进行综合比较，并根据其输出特性给出元器件参数设计过程。通过仿真与实验验证理论分析的正确性和LEHGSSC-DZ的可行性。【结果】LEHGSSC-DZ拓扑器件数量较少，经济性较高，且相较于传统Z源Boost变换器，输出电压提高了43.8%，相较于传统Boost变换器，输出电压提高了5.1倍，开关器件电压应力减少了30%。【结论】所提出的变换器具备低电应力、高增益、器件数量少的突出优势，且效率最高可达97.25%，有助于提高氢燃料电池并网系统的工作效率。

【目的】极端灾害会导致配电网出现多种物理故障，同时交通网出现道路损坏等问题。交通道路的损坏会阻碍抢修车辆的行进，故而影响配电网故障恢复效率。为提升配电网在极端灾害条件下的故障恢复效率，提出考虑损坏道路修复进度的配电网多故障抢修优化策略。【方法】首先，构建交通网-配电网耦合模型，以及灾害对交通网的影响模型，并基于三种用户在时空上的负荷需求构建负荷时变模型。然后，协同道路修复构建配电网抢修策略优化模型，旨在将配电网的失电量降至最低并尽可能缩短抢修时间。为求解多目标优化模型，采用参数自适应非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-II，NSGA-II），并结合拐点策略来求解。最后，以某区域配电线路和含17节点的交通网系统为对象进行仿真实验。【结果】仿真结果表明，所提策略能够根据耦合网修复进度实时优化抢修资源调度，避免了抢修延误，实现了交通网修复与配电网抢修的协同优化，有效缩短了配电网抢修时间，减少了配电网失电负荷。【结论】所提策略有效融合交通道路抢修与配电网故障修复，提升了配电网抢修效率，为极端灾害下的配电网抢修提供帮助。

【目的】随着分布式风电与光伏并网比例增加，其波动性与间歇性对配电网灵活性提出更高要求。若配电网灵活性不足，将导致弃风弃光、潮流越限等问题。利用节点消纳能力和网架传输能力的可调性，是提高灵活性较为高效的方法。提出一种主动配电网节点-网架灵活性资源耦合配置方法。【方法】首先，建立节点和网架层面的灵活性资源模型，精确表征节点灵活承载能力与网架传输能力；其次，构建灵活性需求模型及评估指标体系，量化灵活性供给能力；然后，以智能软开关（soft open point， SOP）、混合储能（hybrid energy storage，HESS）、需求响应（demand response，DR）与网架重构为灵活性资源，提出优化配置方法，并构建考虑时序相关性的场景以描述配电网运行场景不确定性；最后，通过大M法与二阶锥松弛将模型转化为混合整数二阶锥模型求解。【结果】算例结果表明，相较于传统不确定处理方法，所提考虑时序相关性的场景构建更加符合配电网实际；所提耦合配置方法虽然增加了部分年投资成本，但年综合费用降低了9.67%，并且保证了配电网的灵活性供需平衡，减缓了网架的潮流波动。【结论】所提主动配电网节点-网架灵活性资源耦合配置方法充分利用多种灵活性资源的协同优势，不仅有效提升了配电网的灵活性，还缓解了网架的阻塞情况，为高比例分布式风光接入配电网的规划提供参考。

【目的】受限于实际运行条件，负荷预测往往面临数据质量低下与负荷分布变化的双重挑战。为此，提出一种计及历史数据缺失与负荷时间异质的超短期负荷预测方法。【方法】首先，为重建负荷等缺失时序数据，将卷积-双向长短期记忆神经网络（convolutional neural network-bidirectional long short-term memory，CNN-BiLSTM）嵌入生成对抗插补网络（generative adversarial imputation network，GAIN），捕捉时空依赖关系。训练过程中，为避免模型仅关注可观测值的插补误差，引入随机噪声替代部分可观测值，显式度量上述噪声的生成偏差。其次，为揭示更小时间尺度上的负荷异质性，对训练集预测模型的负荷输入样本进行聚类，识别不同负荷分布模式。最后，结合不同模式样本微调统一预测模型，构建个性化子模型。在线预测时，根据当下负荷输入样本与各模式中心的相似性动态选择子模型，避免对日历、天气等外部信息的依赖。【结果】算例表明，所提缺失数据重建方法较传统方法具有更低重建误差，在此基础上建立的负荷预测模型误差更低。引入个性化预测子模型构建及选取策略，可进一步降低预测误差。【结论】实验结果充分验证了所提方法在实际运行场景下的应用价值。

【目的】电动汽车（electric vehicle，EV）与分布式电源的大规模接入加剧了配网三相不平衡，市场驱动的EV有序充放电是治理三相不平衡的举措之一，但传统治理策略没有兼顾运营商与用户收益。【方法】对此，提出了一种考虑供需双方收益与配网三相不平衡治理的两阶段优化EV充放电策略。首先，提出调度激励机制以及用户响应意愿评估方法；其次，建立日前-日内两阶段优化模型，在日前阶段基于治理目标与成本配置调度参数，在日内阶段结合用户收益与实际不平衡度优化得出EV充放电策略；最后，基于IEEE 13节点算例进行仿真验证。【结果】结果表明，所提策略能有效降低配网整体的电压不平衡度，相较于单目标策略，方案2使用户充电满意度指标分别提升24.3%、42.8%，运营商实现套利；方案1使满意度指标进一步提升，运营商收益提升3.84倍，且在不同的运行场景下具有鲁棒性。【结论】所提策略可以在兼顾供需双方经济收益的同时满足运营商的不平衡治理需求，为高EV渗透率配网提供灵活、高效的不平衡治理方案。

【目的】由于量测设备不足，配电网的可观测性较差，影响了状态估计的准确性。为此，文章提出基于动态分区的弱可观配电网先验信息增强状态估计，利用可观区域量测实现全节点状态估计。【方法】首先，依据量测数据采集情况对节点进行可观性分析与实时动态分区，并在此基础上构建区域状态映射模型，从而实现不可观区域状态的实时估计。然后，基于系统历史状态的先验状态信息设置预测误差协方差矩阵，建立先验信息增强的扩展卡尔曼滤波（prior-enhanced extended Kalman filter，PEEKF）模型，避免后验估计中对预测误差协方差的更新，提高估计效率的同时获取系统可观区域的精确状态。最后，通过状态映射模型将可观区域状态映射得到不可观区域状态，获取配电网不可观区域的状态估计值。【结果】在IEEE 33节点和IEEE 95节点系统进行仿真测试，算法在2个系统中的平均绝对百分比误差稳定在0.4%以下，与扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波及自适应插值卡尔曼滤波相比，估计精度显著提升。【结论】文章所提方法能有效进行动态分区和状态映射，实现弱可观配电网高实时、高精度状态跟踪。

【目的】为改善新型电力系统中多台储能变流器并联运行控制策略不协调时，引起各储能系统荷电状态（state of charge， SOC）分布不均衡以及频率超调、低频振荡等问题，提出一种结合SOC出力均衡和自适应基础阻尼设计的改进虚拟同步发电机（virtual synchronous generator， VSG）控制策略。【方法】首先以电压源型VSG控制作为构网外环建立构网型并联储能系统模型；其次依据储能系统实时SOC提出一组有功出力均衡系数；然后以此均衡系数为基础设计基础阻尼加自适应阻尼的控制策略。最后，基于MATLAB/Simulink数字仿真环境验证分析所提出控制策略的性能与有效性。【结果】以铝电池组作为储能系统，引入所提改进VSG控制策略后高SOC系统与低SOC系统存在5%~7%的功率分配差异，在典型扰动工况下频率跌落幅值降低约20%，超调幅值降低约30%；在复杂工况下频率偏差降低10%~15%。【结论】所提控制策略通过设置均衡系数来保持并联机组间SOC均衡，使功率分配得到合理优化，并对得到的均衡系数加入自适应阻尼策略来修正频率偏差，能够有效提升储能系统的动态响应性能、频率稳定能力以及多机协同运行能力，对构建高比例新能源的新型电力系统具有一定的理论意义与工程应用价值。

【目的】 针对换电站可靠调节能力科学评估及不确定换电需求下充电时序策略优化这一关键问题，本文提出一种考虑季节性富余电池仓数量的换电站调节能力评估与优化调控方法。【方法】 基于东北地区77座换电站实测数据发现，冬季换电站面临显著的充换电压力，而春、夏、秋季则具备富余调节能力。进一步，考虑到出租车换电行为具有相对稳定的规律性，通过优化电池仓的循环利用效率，压缩循环换电所需的电池仓数量，以季节富余仓数量作为换电站可时移调节能力的量化表征。在此基础上，设计了一种基于混合整数线性规划方法的封仓延迟充电策略，并创新性地引入风险阈值保护机制，以充分挖掘富余电池仓及电池的潜在调节能力。【结果】 本文所提策略在春、夏、秋季的每次峰谷电价交替时段，能够有效挖掘某换电站25%电池容量的调节潜力，从而显著降低换电站约9%的购电运营成本。【结论】 本文所提策略在保障换电服务及时性的前提下，能够有效降低换电站的购电运营成本，为换电站参与电网需求响应及新能源消纳的相关研究提供了新的思路和方法，具有重要的理论意义和实用价值。

【目的】数字孪生电网是新型电力系统的重要组成部分。目前，数字孪生电网建设面临需求场景多样、技术路线协同不足等问题，深入分析不同应用场景的内涵，加强技术框架的统筹规划尤为重要。【方法】文章在总结国家电网公司近年实践经验的基础上，提出了数字孪生电网“五种形态”并解析其内涵，从不同应用场景探讨了各态的建设需求和关键技术，提出了体系化的建设框架。【结果】数字孪生电网“规划态”强化全生命周期标准体系的统一和模型分层级建设，是建设数字孪生电网的基础；“生长态”面向电网工程建设赋能增效，提高三维设计和建设质量；“竣工态”面向电网工程成果数字化移交，强化信息完整、图模一致；“智能态”聚焦设备智能管理，强化设备和系统智能感知能力；“应急态”聚焦电网应急抢修，支撑“冰风雷舞震火”等灾害防抗。【结论】数字孪生电网建设是一项系统性工程，不仅是技术的集成应用，更是业务流程与管理模式的重构。

【目的】随着电力电子装备在新型电力系统中渗透率的日益提升，系统逐渐由同步发电机主导的“物理同步”特性，演变为并网逆变器主导的“控制同步”特性。受并网逆变器强非线性、弱过流能力以及多机耦合特性的影响，系统同步稳定性问题呈现出由局部到整体的多层次特征。【方法】文章从单机无穷大系统和混联系统两个层面展开综述。在单机无穷大系统层面，定义虚拟功角，描述跟网型（grid-following，GFL）逆变器、虚拟同步发电机类和虚拟振荡器类构网型（grid-forming，GFM）逆变器与电网的同步关系，基于虚拟功角曲线分析影响各类逆变器同步稳定性的关键因素，归纳典型致稳控制策略。在混联系统层面，考虑GFL与GFM逆变器控制环节之间的交互耦合关系，给出孤岛和并网模式下混联系统等效功角的动态模型，梳理对应场景下多机交互引发的同步失稳机理和致稳控制策略。【结论】结合对现有同步稳定性研究成果的分析，从多时间尺度建模、多场景稳定性评估与协同致稳控制三个方面，对并网逆变器同步稳定性的未来研究方向进行展望。

【目的】针对构网型储能因变流器单一运行模式难以适应电网短路比变化及复杂故障扰动的问题，提出了一种基于幅相同步（amplitude and phase synchronization，APS）的双模式改进切换策略，并使用改进粒子群优化（improved particle swarm optimization，IPSO）算法对其关键参数进行辨识。【方法】首先，分析了常规跟网-构网模式切换策略存在的不足，揭示了功率环电压相位累计误差及其造成的无功电压偏差使得模式切换时暂态冲击增大的机理；基于此，提出了幅相同步补偿机制，在模式切换过程中同步修正电压幅值和相位信号，实现了内环电流参考信号的平滑变化；然后，针对常规切换策略中跟踪环参数难以整定的缺点，采用基于非线性惯性权重和学习因子的IPSO算法对4组跟踪环参数进行自适应辨识以提升储能变流器对跟网和构网模式运行点的跟踪性能和扰动抑制效果。【结果】在Matlab/Simulink里搭建MW级构网型储能电磁暂态模型开展验证，结果表明：所提控制策略可以顺利实现暂态功率冲击小于0.02 p.u.，且在连续切换和运行点波动场景下均能稳定运行。【结论】相比于常规切换策略，基于APS-IPSO的改进策略可实现储能变流器在跟网-构网模式切换中冲击小、稳定性好，为后续新能源场站内部署具备模式切换的储能或新能源机组提供了理论基础。

【目的】工业园区配置储能不仅有助于降低电度电费和需量功率电费，还可通过参与电网调峰调频服务增加额外收益。然而，光伏发电的随机波动特性对储能系统在需量功率管理、调峰调频等多场景协同应用方面提出了严峻挑战。尽管电化学储能在平抑光伏发电随机波动方面具有毫秒级响应特性，但其高昂的投资成本与有限的循环寿命制约了其在用户侧规模化应用；相较而言，重力储能凭借其低成本与长寿命优势，在日均投资成本方面展现出显著竞争力。针对上述问题，提出了一种面向园区需量功率管理与调峰调频的混合储能系统双层迭代鲁棒规划方法。【方法】上层模型基于信息间隙决策理论（information gap decision theory，IGDT），以系统年运行成本最小化为目标，优化重力-电化学储能容量配置，并将结果反馈至下层模型；下层模型采用模型预测控制（model predictive control，MPC）方法，通过滚动优化实现混合储能对需量功率的自适应动态控制，并以需量功率防守是否成功为判据，判断是否需反馈至上层进行容量重新配置。【结果】所提方案使园区需量管控的最大购电功率降低比例提升49.4%，调峰调频综合性能指标提高42%，系统年运行成本降低21%。【结论】所提方案为工业园区储能系统规划提供了重要的理论依据。

【目的】为有效提升台风灾害下配电网的韧性，减少自然灾害造成的负荷中断与供电损失，提出一种台风灾害下计及负荷恢复优先级与动态修复的配电网韧性优化策略与评估方法。【方法】结合Batts台风模型与线路故障模型构建台风灾害故障场景，刻画台风强度与路径对配电网的影响。在此基础上，以重要负荷优先恢复供电为核心目标，耦合动态重构、故障修复与分布式资源（distributed energy resources， DERs）动态出力特性，建立多源协同优化模型，实现灾中快速响应与资源高效调度。提出考虑负荷权重的负荷平均恢复水平韧性评估指标，用于定量评估不同场景下的系统韧性水平。【结果】基于改进的IEEE 33节点配电系统算例分析表明，所提策略能够在台风灾害场景下有效降低整体系统负荷损失，显著提升关键节点与重要用户的供电恢复水平。仿真结果同时验证了所提评估指标在区分不同策略优劣中的适用性与有效性。【结论】所提策略实现了配电网从灾害冲击到恢复过程的动态优化，相较于传统方法，在负荷恢复速度、供电可靠性及资源利用效率方面均具有明显优势；所提韧性评估指标能够更科学地刻画系统在灾害条件下的韧性水平，弥补了传统指标的不足，为未来电力系统在台风灾害下的故障恢复与韧性评估提供了重要参考。

【目的】“双碳”目标下，随着能源低碳化进程和新能源发展步入快车道，低概率、高风险的极端天气给高新能源占比的新型电力系统安全可靠运行带来突出挑战。电力灵活资源如电动汽车、分布式发电等能够为极端天气下的系统韧性提升提供解决方案。【方法】文章首先阐述了电力系统韧性概念特征，揭示了极端天气对新型电力系统的影响；其次，从极端天气下的系统元件建模、系统韧性分析方法、韧性指标体系等三个方面阐述了极端天气下的新型电力系统韧性研究；然后，通过分析极端天气下的电力灵活资源可调能力，从源、网、荷、储四个方面，面向极端天气下的预防、紧急调控与供电快速恢复三个阶段，分析极端天气下考虑灵活资源的新型电力系统韧性提升策略。【结果】最后，针对极端天气下含灵活资源的新型电力系统韧性研究发展方向进行展望，旨在形成极端天气下新型电力系统风险控制及韧性提升的闭环管理，为极端天气下的电力保供提供理论依据。

【目的】 为应对风电消纳不足以及燃煤自备电厂高能耗、高污染问题，进行风电与自备电厂发电权交易是一种可行的方案。目前针对风电与自备电厂发电权交易的研究较多，但缺乏对多时间尺度下不确定性进行精细化建模的决策行为研究。为此，提出了一种基于多时间尺度耦合的风电场与自备电厂的发电权交易方法。【方法】 首先，分析各市场主体参与发电权交易前后的成本与收益，计算发电权交易的利润空间。其次，基于多时间尺度弃风预测，利用Copula函数计算实际弃风量的条件概率密度分布模型，进而分析风电场在多时间尺度下的决策行为并开展发电权交易。最后，以某省份运行数据进行算例仿真验证方法的合理性。【结果】 多时间尺度耦合发电权交易模型相较于传统发电权交易模型，其风电消纳量提高了3.7%，经济效益提高了3.3%。【结论】 所提多时间尺度耦合模型相较传统发电权交易能够有效促进风电消纳，同时进一步发掘潜在利润空间，最大化发电权交易的总社会效益。

【目的】面对我国“沙戈荒”大型风光基地外送通道受限与本地消纳不足等现实问题，为缓解新能源消纳受限以及氢能制-储-运-用脱节，提出一种考虑固态运氢交互的电氢综合能源系统协同规划方法。【方法】首先构建含电解槽、储氢罐、气-固转化装置及氢能汽车负荷等的电氢综合能源系统（electricity-hydrogen integrated system，IEHS），并引入固态运氢车（solidity hydrogen transport vehicle，SHTV）实现各区域间氢能的高效运输与能量交互。然后以设备容量配置成本最小为上层目标、以系统优化调度成本最小为下层目标，建立制-储-运-用氢双层规划模型，并采用Karush-Kuhn-Tucher（KKT）条件和Big-M法将双层模型转换为单层线性模型求解。【结果】结果表明，采用SHTV进行系统跨区域氢能交互后，可降低系统年购电和弃风弃光成本，系统年总成本较各区独立运行情形降低7479万元，降幅达17.7%；与氢长管拖车（hydrogen tube trailer，HT）交互相比，年运输成本降低1552万元，降幅达67.9%。【结论】所提方法在促进风电、光伏消纳的同时减少排放9450 t CO₂，有效提高了系统整体经济性和环保性。

【目的】针对现有配电网与多微网协同灵活性挖潜不足导致两者运行成本高昂的问题，提出一种考虑电能-备用-碳排放多元资源交易的配-微电网协同优化调度策略。【方法】首先，充分计及微网个体入市资格差异，构建一种兼容差异化主体参与现货和备用市场竞价的新型非对称微网联盟（asymmetric microgrid alliance，AMGA）框架。在此基础上，设计计及多级市场出清机制的配网运营商（distribution network operator，DNO）与AMGA主从博弈策略，其中上层DNO充分考虑配网潮流约束，针对不同市场主体实施电能量、备用及碳动态定价，下层AMGA挖掘电动汽车（electric vehicle，EV）能量转供潜力，进行多微网协同调度。最后，采用融合二分法的优化算法迭代求解调度模型。【结果】所提策略能够降低配微网运行成本，系统经济性提高12.83%，保障电网高效运行。【结论】该方法在兼顾经济性与环保性的基础上，实现了多主体间的协同优化与公平收益分配。

【目的】 随着微电网的快速发展，其系统频率电压安全成为亟需解决的关键问题，然而传统频率电压控制策略未考虑电压控制和频率控制之间的耦合关系，无法实现系统频率和电压的最优实时协同控制，为此提出了一种基于数据驱动的离网微电网频率电压控制方法。【方法】 通过加权最小二乘法，以递归方式实时在线近似辨识微电网系统模型；基于辨识的系统模型，结合基于反馈的近似梯度算法，利用频率-电压耦合关系，通过电压调节调整电压敏感性负载的功率，达到系统有功功率平衡，实现微电网频率和电压最优实时协同控制。【结果】 在Matlab/Simulink上搭建微电网系统并对所提方法进行仿真验证，结果表明与传统频率电压控制策略相比，所提方法能充分挖掘电压敏感性负载的调节潜力，减小微网的频率波动，系统的最大频率偏差仅为0.75%。【结论】 所提出的离网微电网频率电压控制方法充分计及了频率与电压的耦合关系，利用电压敏感负载，通过电压调节实现了系统频率与电压的实时最优控制。

【目的】采用真双极接线方式的基于模块化多电平换流器的柔性直流输电（modular multilevel converter based high voltage direct current，MMC-HVDC）技术是大规模孤岛风电场高效并网与跨区消纳的主流技术方案之一，在我国张北、江苏如东等直流输电工程广泛采用。然而，送端正负极换流器的控制策略面临平衡双极传输功率和为风电场提供稳定电压支撑的双重挑战。为此，提出了基于有功功率-频率上升/无功功率-电压下垂控制的双极换流器构网协调控制策略。【方法】分析了送端双极换流器接收的有功功率-相位-频率的耦合机理，建立了有功功率-频率上升控制策略，阐明了风电波动下双极换流器功率平衡、频率协调及容量受限工况下的自适应调节机理；揭示了送端双极换流器和风电场电压与无功的耦合关系，建立了受容量和有功功率约束的无功功率-电压下垂控制策略，研究了无功波动时交流母线电压的协调稳定机理。【结果】仿真验证表明，在系统功率波动及单极容量受限等多种情况下，所提策略能有效维持双极换流器间的功率动态均衡，并为交流系统提供稳定的电压频率支撑。【结论】所提构网协调控制策略能够有效应对孤岛风电场柔直送出系统送端双极换流器在复杂工况下的功率平衡与电压频率支撑的核心挑战，提升系统的运行稳定性。

【目的】 由于风、光等新能源发电具有极大的反调峰特性，在负荷低谷期容易发生大规模弃风弃光现象，不利于综合能源系统（integrated energy system，IES）的经济低碳运行，而氢、氨具有零碳和高能量密度的特点，将其引入综合能源系统对于促进能源结构转型具有重要意义。为充分发挥氢、氨在促进系统低碳排放、经济运行方面的优势，提出了一种考虑动态混掺氢-氨燃烧和电转气（power to gas，P2G）与碳捕集（carbon capture and storage，CCS）耦合的综合能源系统优化调度模型。【方法】 首先构建了含P2G、电转氨（power-to-ammonia，P2A）、电锅炉以及储能系统等设备模型，同时以P2G生产的氢气为能源纽带分别构建了燃气机组掺氢模型以及火电机组掺氨模型。其次，为进一步提高系统碳减排的灵活性，引入了阶梯式碳交易机制，以系统的总运行成本最低为目标函数分析在不同混掺氢-氨比例下，燃气机组的掺氢燃烧和火电机组的掺氨燃烧对系统的经济性和碳排放的影响。【结果】 仿真表明，P2G-CCS耦合与20%固定氢氨混掺可使系统运行成本与碳排放最低。采用变混掺比例后，总成本进一步降低11.65%，碳排放减少33.63 t。【结论】 阶梯式碳交易机制与动态氢氨混掺策略能有效提升系统经济性与低碳性，为综合能源系统优化调度提供了可行方案。

【目的】柔性互联配电网遭遇故障停运后，通过软开关（soft open point，SOP）等设备可以快速、合理地进行功率转供或孤岛运行。然而现有研究暂未考虑柔性设备的不同控制状态对恢复结果的影响，常见孤岛预划分方法也难以确定柔性互联设备支撑的孤岛半径和恢复优先级。针对互联设备的可行控制方式，提出了基于SOP等效模型的故障恢复策略。【方法】首先设计含多种控制方式的SOP潮流交替迭代算法，以计算恢复后的功率与电压分布。其次以SOP控制方式选择以及非预设重构为优化手段，以最小化加权运行损失为目标，得到综合考虑潮流约束与多端口SOP模式约束的恢复模型。最后针对寻优范围增加，采用协同图拉普拉斯算子的遗传算法进行求解。基于互联的双IEEE 33系统算例进行了故障后恢复效果验证。【结果】结果表明：针对不同线路停运后的拓扑变动及分布式电源出力情况，所提方法能够形成相应的非预设重构方案，并灵活调整不同位置的SOP控制方式进行协同，负荷恢复比例较重构方式提升14%。【结论】非预设网络重构带来了更高的故障后负荷恢复比例，结合优化SOP的控制状态可取得更优的恢复后电压分布，从而支撑柔性互联配电网的高供电韧性。

【目的】近年来，小概率、高损失的极端自然灾害频发，高比例新能源接入下的综合能源系统调度策略存在自适应优化能力不足，难以面对非预期不确定冲击的问题。为此，提出了台风灾害下综合能源系统薄弱环节识别方法与灾前韧性调度策略。【方法】首先，基于广义相量法构建了综合能源系统动态模型，刻画异质能流动态特性；其次，构建台风场景下线路故障-恢复概率模型，生成综合能源系统受灾运行场景；最后，从系统性能损失与潮流转移风险角度提出系统薄弱环节辨识方法，构建兼顾灵活性提升与潮流优化的灾前韧性调度策略。【结果】算例结果表明：在优化后的韧性调度方案中，等效储能容量提升31.68%，电网关键支路潮流负载率平均降低56.58%，系统整体失负荷量减少26.27%。【结论】所提方法实现了对兼具风险性与重要性的极端场景薄弱环节的辨识，显著提升了综合能源系统抗灾保供能力。

【目的】为提升变流器高占比系统频率稳定性，探讨了构网型（grid-forming，GFM）变流器频率支撑需求的动态评估与量化方法。【方法】首先，建立耦合GFM变流器功-频特性的多机系统频率响应模型；其次，综合考虑预想扰动下频率变化速率（rate of change of frequency，RoCoF）与最大暂态频率偏差双重约束条件，构建了GFM变流器频率支撑需求评估方法；最后，基于布伦特迭代算法实现不同运行工况下GFM变流器虚拟惯量与一次调频增益临界阈值的动态评估。基于改进的IEEE-39节点系统，开展了多场景算例测试。【结果】结果表明，GFM变流器的引入可将频率最低点提高至49.5 Hz，显著提升系统稳定性，证明了高比例电力电子化系统中配置GFM变流器的必要性。进一步对比3种算法性能，所提迭代方法平均迭代次数仅为11次，较传统方法减少20%以上，验证了所提评估方法和迭代算法的有效性。【结论】所提评估方法从系统层面明确了电网对GFM变流器频率支撑能力的需求，可为GFM变流器的优化配置与参数整定提供理论基础。

【目的】为提高大规模风光跨区跨省消纳的经济性，提出一种考虑源-荷匹配偏差的直流外送系统多时间尺度分层优化调度方法。【方法】提出了考虑源-荷匹配偏差的用户电价修正方法，建立了基于Logistic函数模糊响应机理的负荷需求响应模型，通过动态电价得到响应后的用户负荷和输送电价。在日前时间尺度下，通过送受端联络线输送电价表示不同时段送受端输送、接受电量意愿，并提出了考虑输送意愿成本的日前优化调度模型。在日内时间尺度下，提出一种结合模糊参数与t location-scale分布的风光随机分量描述方法，将其与日前调度结果作为输入，结合直流功率调整策略构建日内跨区跨省分层优化调度模型。【结果】算例验证表明：所提源-荷匹配偏差动态修正用户电价方法可量化供需偏差，并通过Logistic函数模糊响应机理的负荷需求响应模型引导负荷主动追踪新能源发电曲线；考虑输送意愿成本的调度模型能优化区域间风光资源配置，降低火电机组出力波动并提升系统经济性；日内分层优化模型通过动态调整调度方式，在避免局部过度调整的同时使计算时间降低了22.82 s，实现了经济性与运行效率的协同优化。【结论】所提考虑源-荷匹配偏差的直流外送系统多时间尺度分层优化调度方法可显著提升高比例新能源接入直流外送系统的风光消纳能力，在缩短调度计算时长的同时有效降低系统运行经济成本。

【目的】 针对“双碳”目标下微电网作为提升能源利用效率与促进可再生能源消纳的关键载体，系统稳定与经济运行面临负荷波动大和多主体协同难的挑战，提出一种融合参数自适应长短期记忆网络的负荷预测方法，以及基于鲸鱼优化算法的微电网动态能量管理方法。【方法】 首先，通过量子粒子群算法对长短期记忆网络关键超参数进行全局寻优，有效提升短期负荷预测精度和有效捕捉峰谷时段负荷突变特征；其次，基于长短期记忆网络下的负荷预测结果建立含多种分布式电源与储能装置的微电网经济调度模型，以单日内运行成本最小化为目标，结合功率平衡和设备出力的约束关系，利用鲸鱼优化算法实现全局优化调度。【结果】 所提负荷预测方法在短期预测中具有较高精度，并能有效识别负荷峰谷波动特征；基于该预测结果，鲸鱼优化算法在经济调度模型中实现了更低的运行成本，同时在提升本地分布式电源利用率与维持成本稳定性方面，表现优于传统优化算法。【结论】 所建立的高精度预测模型与鲸鱼全局优化算法的协同策略可为源-荷不确定性下的微电网经济运行提供参考。