针对现有需求响应能力仅局限于电力负荷，其到碳排表征仍存中间变量且一致性效果差，造成用户侧降碳作用未能完全发现，因此提出一种考虑负荷低碳响应能力的多区互联电力系统低碳经济调度。首先，建立用户侧低碳能用引导信号用于量化用户侧低碳调节作用。然后，面向多区互联系统，构建计及负荷低碳响应能力的双层优化模型。其中，上层为基于纳什谈判理论的多区系统合作博弈模型，旨在保障各区主体收益独立基础上实现系统风光消纳整体平衡；下层为以耦合碳排放因子为低碳引导的用户侧低碳需求响应模型，旨在促进区域内源荷间低碳互动能力。最后，通过能碳贡献因子实现不同主体的利益公平分配，进而保障市场环境下的所建模型公平合理性。算例结果表明：较传统基于电力需求响应驱动的多区互联系统低碳经济调度方法，所提模型能进一步挖掘用户侧低碳潜力，有效降低系统碳排放量，同时可一定程度上降低系统运行成本，且保证各主体利益分配的合理性。

随着双碳目标的推进，电力系统的低碳化运行成为研究热点，虚拟电厂与配电网的协同调度面临多时间尺度碳排放量化不足的挑战。为此，提出一种计及多时间尺度碳排放因子的虚拟电厂-配电网协同调度模型。首先，将新能源弃风弃光现象考虑到碳排放因子计算中，并通过多时间尺度修正机制提升碳排放因子的时空精度。其次，构建粗调-细调的多时间尺度协同调度框架：日前调度以经济性和安全性为目标，日内调度基于实时数据修正碳排放因子并优化运行策略。最后，采用目标级联分析法求解模型。算例分析表明，改进的碳排放因子能有效区分零碳时段的风光消纳差异，相比传统碳排放因子计算方法使配电网碳排放量减少4.7t，碳排放成本下降17.5%。多时间尺度协同机制显著提升了新能源消纳能力与经济性，为电力系统低碳调度提供了有力支持。

准确的碳排放因子是实现电力系统低碳转型的核心依据。现行电网平均碳排放因子时空颗粒度粗，碳流追踪方法又难以适配实际复杂电网海量节点计算需求，且两者皆忽略区域未上网电量。为此，提出一种考虑未上网电量的多层级区域碳排放因子修正方法。该方法基于电气剖分理论构建碳排放因子求解框架，将实际电网按电压等级自上而下划分为省级、地市级、终端用户3层结构。在各层级计算中采取分层递进策略，最终将未上网电量环境效益归属至所在节点，对已上网电量碳排放因子进行动态修正。省级-地市-终端用户3层算例验证了方法的可行性，实现了时空颗粒度精细化，并充分计及分布式资源环境效益，可为区域电力系统碳核算提供工程实用化技术路径。

在“双碳”目标和新型电力系统建设的背景下，工业园区作为高耗能企业的集中地，其低碳清洁的运行方式是目前中国实现双碳目标中面临的重大挑战。针对工业园区用户低碳调控需求，提出了一种计及生产特性的低碳调度决策方法。首先建立了工业园区需求响应调控典型场景与业务流程，并考虑不同工业行业的生产工艺，提出面向不同时间尺度响应调控的工业用户分类及筛选方法，随后将碳减排收益纳入考虑，并以负荷聚合商收益最大为目标，构建需求响应低碳调度决策模型，并采用改进鲸鱼优化算法进行模型求解。最后通过实际算例，验证了该方法能够有效支撑工业园区负荷聚合商制定响应调控激励方案，在保证聚合商收益的同时减少园区碳排放量约10%。

在碳达峰和碳中和背景下，工业园区综合能源系统（integrated energy system，IES）因其较高的灵活性和较低的碳排放受到了广泛关注。为降低工业园区IES的碳排放，并提高工业园区IES的经济效益，构建了考虑富氧燃烧捕集技术与电转氢（power-to-hydrogen，P2H）技术合作以及需求响应机制的工业园区IES系统优化调度模型。首先，该模型通过对火电机组进行富氧燃烧改造来提高系统灵活性，降低火电机组碳排放；其次，通过引入P2H与富氧燃烧电厂合作，不仅提高了风光消纳量，也降低了富氧燃烧电厂供氧压力；然后，通过掺氢设备降低了能量转化过程中的损耗，实现了氢气高位利用；最后，通过引入需求响应，进一步提高IES的灵活性，降低碳排放，并基于此建立了该工业园区IES的最小成本优化调度模型。通过案例研究发现实际碳排放较碳配额低29.60%，验证了该模型的有效性，并分析了部分关键变量对工业园区IES的影响。

随着电动汽车的规模化发展，充电负荷逐渐成为社会最大的分布式可调节资源，研究充电站参与车网互动的运营优化策略对电动汽车与电网的协同发展具有重要价值和意义。对此，首先考虑电动汽车用户差异化的充电需求以及用能特性，构建了基于订单数据的充电负荷分类预测模型，提供充电站参与响应能量管理依据。然后结合当前分级补贴和基线差额等工程因素进行了物理建模，提出了更贴合实际工程场景的充电站投标优化策略，以适应邀约型、市场型不同模式下的车网互动场景。最后基于实际订单数据进行了不同场景下充电站参与需求响应模拟分析，实验结果表明该模型在积极引导电动汽车响应电网调节需求的同时，能有效保证充电站的互动收益。

随着新型电力系统与电力现货市场建设同步推进，稳妥有序推动新能源参与电力市场，同时设计支持其可持续发展的机制是需要重点研究的问题。英国差价合约的实践经验具有重要的借鉴意义。对英国差价合约的参与方、主要流程及概念进行阐述，对机组分类、行政执行价计算、合约分配、参考价计算等方法进行总结和分析，提出适合中国新能源发展的政府授权差价合约设计建议，包括：根据政策目的分为衔接新能源保障性政策的衔接型合约以及用于解决新能源相关外部性问题的主动型合约两类；合约目标需要关注市场力控制和结算试运行阶段不同市场模式的衔接；设计参考价时需要考虑中国现货市场的模式及中长期交易的管制现状；合约量尽量采用事前确定模式等。

电力交易序贯开展，购电主体各交易周期决策耦合，须综合考虑各周期购电成本的风险，对电量在各周期的分配进行序贯决策。当前购电策略未能考虑各交易周期购电成本的风险差异以及序贯交易过程中多周期购电决策耦合。为此，面向具有一定灵活调节能力的电力用户，提出考虑多周期序贯交易风险的年度购电决策方法。首先，构建多周期典型场景集，基于多周期序贯交易的耦合关系刻画购电成本的风险；其次，基于山西电力市场相关规定，建立考虑多周期序贯交易风险的年度购电决策模型；最后进行算例分析，研究多周期交易机制下灵活性资源降低购电成本、规避风险的作用，并分析灵活性资源规模对各交易周期电量分配的影响。结果表明：相比于按固定比例在各交易周期分配电量的策略，所提决策方法可降低全年购电成本1.65%，降低全年购电风险1.41%。

随着地区分布式能源快速发展，其单机装机容量小和出力随机性强的问题愈发凸显，导致分布式能源在单独参与市场交易时竞争力不足。为提升其市场参与能力，整合分布式能源形成虚拟电厂（virtual power plant，VPP）已成为一种有效途径。因此，针对含分布式能源的VPP市场交易策略进行研究，提出一种基于混合博弈强化学习的交易策略。首先，根据虚拟电厂内部单元的运行特性构建能源供应商和负荷聚合商的收益模型；然后，为了保证虚拟电厂内部运营商的整体收益建立社会福利最大化模型；最后，基于Stackelberg博弈和演化博弈的混合博弈强化学习算法求解该交易模型。算例分析表明，基于混合博弈强化学习算法的双层模型求解效果优于其他传统智能算法，求解时间减小近50%；此外，VPP同时参与能量市场和辅助服务市场时，可获得更高的收益。

风电机组叶片覆冰会导致功率损失，影响机组安全以及电网稳定性。通过叶片覆冰预测以及防除冰措施，可以降低覆冰气候环境对于风电机组的影响，有助于保障风电机组安全稳定运行。因此，综述了风电机组叶片覆冰预测和防除冰技术的关键问题、研究现状及发展趋势，阐述了覆冰形成的机理及危害，归纳了覆冰预测的机理模型法与数据驱动法，分析了被动式防除冰技术、主动式除冰技术及协同防除冰技术的特点，并对比了各类技术的优缺点与风险，为风电机组叶片防除冰技术的进一步发展提供了重要参考。

GB/T 14549自颁布实施以来，有效监督了电网中的谐波问题，保证了电能质量。随着新型电力系统的发展，电网中的谐波呈现新特征，GB/T 14549难以完全适应当前电网发展与现代管理需求。针对新型电力系统中的谐波特征，基于GB/T 14549的谐波电流允许值分配方法，分别针对总谐波电流约束指标、供电容量取值方法和叠加方法，给出关键参数的取值方法，通过案例验证其合理性与有效性，有效约束了谐波注入，为谐波国家标准修订提供参考。

新型电力系统高压配电网面临规模化、多元化负荷接入的挑战。变电站负荷聚类是精准识别用户用电规律、优化电网资源配置的核心手段，其分析结果可直接支撑电网规划、需求侧管理及新能源消纳策略制定。因此亟须通过变电站负荷曲线聚类分析，精准解析差异化负荷模式及其动态演化规律，为智能配电网运行决策提供数据支撑。针对迭代式自组织数据分析算法（iterative self organizing data analysis techniques algorithm，ISODATA）存在收敛速度慢和难以捕捉数据高维特征的局限，尤其是负荷数据的动态特性捕捉不足的问题，分别通过优化初始聚类中心选取策略与引入核函数映射机制，以提升算法对变电站负荷曲线高维特征的解析能力。在完成缺失值填补与数据标准化预处理后，本算法首先基于最大距离准则优化初始聚类中心选取，最大化初始中心间异质性以提升聚类稳定性；其次，引入核函数映射机制，映射负荷曲线至高维空间聚类，实现高维特征的显式解耦与聚类分析。仿真结果表明，在特征提取能力方面，改进算法生成的主成分分析（principal component analysis，PCA）特征空间中变电站四季负荷特征呈现显著差异性，能更好地获取负荷高维特征；在算法性能方面，改进算法使执行时间减少32.8%，聚类评价指标戴维斯-布尔丁指数（davies-bouldin index，DBI）降低了29.1%，邓恩指数（dunn index，DI）提高了42.9%，验证了所提算法的有效性和优越性。

针对城市地下输电系统运行中普遍存在的接地损耗偏高与护套电流风险问题，提出了一种改进多导体建模方法与智能阻抗补偿策略。在建模方面，将输电线路离散为微元段，基于传输线电报方程构建节点导纳矩阵，并引入含接地节点的矩阵级联算法，解决了传统传播矩阵在特征值重复场景下对角化失效的问题，实现了全系统电压与电流分布的高精度求解。仿真结果表明，所提方法能够将护套感应电压与循环电流的计算误差控制在1%以内，为输电系统运维中的实时优化与智能调控提供了技术支撑。

针对多工况下双馈风电机组黑盒模型参数辨识问题，提出基于多时间尺度故障过程分区的分层递进式参数辨识策略。首先，基于黑盒模型动态响应特性确定了模型结构及待辨识参数。其次，通过摄动理论量化分析了不同时间尺度参数灵敏度，依据不同阶段主导参数响应特性建立了层次化递进式辨识方法。然后，通过不同层级参数响应差异化特性，利用差分进化方法实现了多参数自适应辨识。最后，建立了适用不同厂家不同型号的白盒模型参数辨识方法，结果表明：所提出的分层递进式辨识策略对不同工况和型号的具有适用性和鲁棒性，与传统参数辨识方法相比，所提辨识方法具有更好的快速性和准确性。

燃煤电厂输煤系统工作过程中容易产生大量的粉尘，若净化处理不当，将对环境造成严重污染。在水浴除尘技术和喷雾弦栅除尘技术研究基础上，提出一种新型冲击水浴与喷雾弦栅复合式水浴除尘器，通过对各除尘阶段进行数值模拟，分析影响除尘效果的因素。结果表明，冲击水浴段截面方面，风速越高，风管初始浸没水深越深，液体波动程度越剧烈，相应除尘阻力增大。喷雾方面，随着雾化压力升高，喷出液滴粒径变小，但雾化压力过高导致液滴凝聚，粒径增大，除尘效率下降。弦栅方面，建立双列弦栅局部模型，对速度场和压力场进行模拟，阻力损失集中在两列弦栅的前后区域，气流高低速区域交替分布，形成负压区。随着风速增加，负压范围随之扩大，有利于弦栅水膜形成，但同时将导致除尘阻力增大。提出的复合式设计融合了冲击水浴、喷雾弦栅等多重净化机制，具有高效、低耗、易维护的特点，尤其适用于输煤系统高浓度、多粒径的粉尘环境，解决了传统机械式除尘器对微米级粉尘去除率低的问题，为输煤系统除尘提供了模块化解决方案。