配电网状态监测系统建设是构建泛在电力物联网的重要内容，准确预测通信网络带宽对明确业务需求、优化资源配置具有重要意义。针对当前配用电基于排队论的通信带宽预测方法在混合业务并存时带宽计算过程复杂的局限性，提出了一种基于G/M/1/N队列模型的通信带宽预测方法。从状态监测系统架构和数据业务特点出发，分析混合数据业务到达时间间隔的统计描述以及基本传输速率，并给出了满足服务质量（quality of service，QoS)要求的系统带宽最优化化求解方法。以典型配电网状态监测应用为例，讨论了业务带宽、服务质量和带宽利用率之间的量化评价过程；验证了配电网状态监测网络信息流的“小数据”特征，为低功耗广域物联网通信技术在配电网状态监测中的应用提供了理论支撑。
面向离散分布的海量电力业务终端的接入需求，灵活可靠的接入技术是实现电力业务泛在物联、信息高效的关键。针对现有无线接入终端接口单一、种类繁多、难以满足电力规范等问题，文章提出一种LTE（long term evolution）230电力终端无缝透传接入技术，目的在于搭建电力业务终端至主站系统之间的通信桥梁。该技术采用LTE230无线通信模组，实现通信底层技术与电力业务的融合，把业务数据封装为无线帧以透传的方式发送至其他网元，为电力业务定制开发，兼容多种业务通道接口，可扩展性强，业务应用广泛。结合电力无线专网工程应用场景，验证了该接入技术的时效性及准确率等指标均可满足电力业务需求。
在传统模式下，多区域综合能源系统（integrated energy system，IES）由于地理位置分散，往往都是独立运行，彼此间缺乏协调，难免存在资源配置不合理的问题，这不利于各区域的经济调度。文章首先提出一种多区域综合能源系统协调经济调度模型，其不仅能实现各自区域内的电热功率平衡，还能实现不同区域间的电热互补，然后采用分布式优化方法对模型进行求解。通过对比协调模式与传统的非协调模式，仿真结果表明，在该协调模式下，不同区域通过电能和热能交换，能够合理分配能源，实现综合能源系统的经济运行。从能源总需求量、储能设备调度结果和各区域间能源集线器（energy hub，EH）的能量交换情况3个方面验证了所构建模型的有效性。
目前在电力系统中无法保证相量量测单元完全覆盖的情况下，状态估计需要采用相量量测单元（phasor measurement unit， PMU）与数据采集与监控（supervisory control and data acquisition， SCADA）混合量测进行传统非线性状态估计，但是SCADA数据精度低，含有较多不良数据，同时混合数据需要迭代求解，会导致计算效率低且存在截断误差。针对该问题，文章提出了一种基于堆叠去噪自编码器（stack denoising autoencoder， SDAE）与极限学习机（extreme learning machine， ELM）伪量测建模的电力系统高容错快速状态估计方法。其将含有不良量测的SCADA量测数据作为SDAE-ELM伪量测模型的输入，节点电压实部与虚部作为输出，根据历史数据进行训练得到伪量测值与伪量测误差模型，训练完成后得到精度较高的伪量测；将伪量测与PMU量测一起进行快速的线性状态估计。仿真结果表明，所提方法在保证估计精度的基础上，提高了计算效率，验证了所提方法的有效性。
随着综合能源系统（integrated energy system，IES）的发展，能源站、供能网络和负荷之间的互动性更为密切。因此，在对IES进行规划时，考虑不同类型的负荷需求和能源设备的耦合性，对能源站容量、位置和网架结构进行协同规划更为合理。文章基于电-热-气混合潮流，建立了考虑运行的能源站-网协同规划双层模型。上层模型为使能源站与三网管道的建设运行成本最小的改进p-中位模型，在能距中加入了基于电-热-气混合潮流的损耗成本，决策变量为能源站位置、容量及网架结构；下层模型为考虑经济性、环保性及供能可靠性的多目标优化模型，决策出各能源站的出力调度值，为混合潮流提供初值。采用贪婪-变邻域蛛网（greedy-variable neighborhood cobweb，GVNC）算法和改进多目标粒子群算法对模型求解，在提高计算效率的同时可以求得全局最优解。通过算例验证了所提模型和算法的有效性。
