目前综合能源系统低碳调度侧注重源侧减碳手段，而忽略荷侧低碳潜力以及源荷协同的降碳能力。以耦合电-热-气的微能源网为研究对象，提出基于能碳耦合模型的异质能流系统源荷协同的优化调度方法，搭建基于源荷协同过程的日前-日内两阶段优化调度框架。源侧采用可调热电比的热电联产机组耦合电制热设备供能，并考虑能源站中各机组的动态碳排特性；网侧利用碳排放流理论建立电-热两种能源的能碳耦合模型，并将获得的碳势分布传递给荷侧；荷侧依据碳信息并考虑分时能价影响，引导负荷实时调整用能行为进行低碳需求响应，并将更新后的负荷反馈给源侧重新优化各机组出力，从而实现源荷协同。通过对改进的IEEE 33节点电网和Barry岛32节点热网组成的微能源网进行算例分析，验证所提方法的有效性。

在“云边协同+物联网”的背景下，为给虚拟电厂动态性能量化分析评估提供全面的资源结构基础和系统化的调控框架，在对现有和潜在虚拟电厂规模化灵活资源进行调研梳理和系统分析基础上，结合资源电网接入体系和电网可控性进行研究，形成了融合3类路径、适应多场景多情形的系统化虚拟电厂规模化灵活资源聚合调控框架。同时，依据该框架提出云边协同+物联网的虚拟电厂动态性能量化分析评估系统架构研究参考原则，探讨了虚拟电厂相关机制体制研究方向。

可再生能源和负荷的波动性、不确定性等给综合能源系统（integrated energy system，IES）的安全灵活运行带来了极大挑战。为提高IES灵活调节能力与可再生能源消纳水平，提出一种计及灵活性资源的IES源荷协调优化调度方法。针对系统内运行灵活性需求，精细刻画各类资源灵活性能力，源侧根据电氢耦合单元运行特性构建热电联产机组（combined heating and power，CHP）和氢燃料电池（hydrogen fuel cell，HFC）联合运行模型，荷侧考虑综合需求响应的灵活性供给能力，建立系统综合灵活性供给模型。根据不同时刻运行灵活性不足问题分成2种调度模式，构建基于IES灵活性约束的优化调度模型，并进行仿真分析。仿真结果表明，所提出的优化调度方法能够有效提高IES灵活调节能力和可再生能源消纳水平。

中国作为世界上最大的发展中国家和主要的能源消费国与碳排放国，“双碳”目标对中国经济社会绿色低碳发展提出了更高要求。实现“双碳”目标是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，需要在科学认识的基础上，辨识实现“双碳”目标的问题与挑战，研究提出推进“双碳”工作的关键举措。在坚持问题导向基础上，剖析了“双碳”问题的来源，探究了“双碳”问题的本质与深层表现；系统分析了中国实现“双碳”目标面临的挑战与条件基础，统筹发展与减排等多对关系；提出了推动能源绿色低碳转型、推进重点领域节能、推广应用节能低碳技术和产品、完善绿色低碳发展体制机制、促进资源节约集约利用、巩固和提升生态系统碳汇能力、加强国际交流与合作等实现“双碳”目标的关键举措。

煤电改造升级是提升煤电机组清洁高效灵活性水平、适应煤电向基础保障性和系统调节性电源并重转型的重要手段之一。通过分析中国煤电机组改造升级现状、改造效果，探讨了改造升级过程中存在的主要问题，并提出了促进煤电改造升级的措施方式，对煤电改造升级工作进行了展望。研究发现：煤电的节能降碳改造中，改造机组在额定工况下的供电煤耗平均可降低约5 g/(kW·h)；煤电的灵活性改造中，改造机组最小出力由改造前的约42%额定负荷降低至约额定负荷的29%；煤电的供热改造中，改造机组的供热量可增加约56%。煤电改造过程中存在负荷率与供电煤耗、投入与收益、技术选择、可靠性等多方面协同问题，从运行、技术、政策等角度提出了推动煤电改造升级的措施建议，为煤电改造升级的有序推动提供参考。

电力系统新型储能发展预期高，但存在与其他灵活调节资源统筹考虑不足的问题。随着电动汽车持续快速发展，未来电动汽车车网互动必将影响新型储能需求，新型储能规划必须与电动汽车发展统筹考虑。通过分析影响电动汽车发展与车网互动调节能力的关键因素，研判中国电动汽车的发展规模，结合电动汽车用能习惯与电力系统调节需求，构建了中国电动汽车灵活性潜力研究模型，并从系统全局优化角度，评估车网互动灵活调节能力，分析了对中国及其7个区域新型储能配置的影响。

电力行业碳排放占能源领域碳排放40%以上，是能源领域减排的主战场。在全社会实现2030年前碳达峰背景下，电力行业碳达峰的时间关系着终端各个部门以及全社会碳达峰。首先，分析了已经实现碳达峰国家电力行业与全社会及其他行业碳达峰时间先后关系；其次，理论推导了电力行业碳达峰需要满足的条件以及不同情景下非化石能源发电量占比要求；最后，量化评估了电能替代对终端用能部门和全社会的碳减排影响。研究表明，电力生产碳强度下降率是决定电力行业碳达峰的重要约束条件，在2030年发电量为13万亿kW·h的基准情景下，非化石能源发电量占比需要达到56.3%，意味着2023—2030年每年新增风光装机容量2.4亿kW以上，电力行业可以在2030年实现碳达峰；电能替代促进全社会碳减排受电力生产非化石能源发电量占比影响，只有非化石能源发电量占比超过一定临界值，终端用能部门和全社会才能实现同步碳减排。

电力平均排放因子是用来测算间接碳排放量的重要参数，广泛应用于区域、行业、企业等不同主体的碳核算。由于中国区域级电力平均排放因子差异性较大，采用全国、区域、省级等不同层级排放因子对行业企业间接碳核算将产生较大影响，直接关乎省级“双碳”指标考核、高耗能产品出口碳关税以及国内碳市场履约成本等。以电解铝行业为例，测算分析了电力平均排放因子选择对高耗能行业产品碳核算结果及行业碳履约成本的影响。研究结果表明，电力平均排放因子的选择需要结合核算主体的应用场景因地制宜。从促进企业节能减排以及发展公平性考虑，全国碳排放权交易市场下各行业间接排放核算应统一采用全国电力平均排放因子，区域温室气体清单编制应优先采用省级电网对应的电力平均排放因子。

新型电力系统形态推演研究是超前研判中国能源电力发展的重要内容，对统筹布局源网荷储各要素具有重要指导意义。对新型电力系统形态的量化推演方法进行了研究，提出了该方法的总体框架，并设计了主要功能。首先，阐述新型电力系统形态的发展逻辑，提出新型电力系统形态的主要驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新，并对其推动作用进行了分析。在此基础上，提出新型电力系统形态量化推演的计算流程，主要包括驱动力分析、形态分析、综合评价3个环节，实现形态推演和政策机制需求建议推演两大功能。其次，将新型电力系统形态推演分析分为电源、输电网、配电网、负荷、储能等要素的形态分析，并对各要素形态推演分析的功能进行了设计。最后，从绿色、安全、经济、民生4个维度，设计了新型电力系统形态的综合评价功能。研究成果能够指导新型电力系统形态分析相关模型工具设计开发，为新型电力系统发展量化推演研究提供坚实支撑。

科学革命的本质是范式转换，将此基本科学哲学观点应用于能源革命，“碳达峰、碳中和”目标下，能源革命的本质是发展范式的转换，即由从低能量密度向高能量密度转型升级的范式，由低环保向高环保的能源利用范式转换。在能源发展范式转换下，传统电力系统将逐渐呈现高比例新能源电力系统特征，系统面临经济性、安全稳定水平、充裕度下降，发展空间受限等危机，且原有电源集约化、电网等级高压化、同步电网扩大化规则构成的规模化发展范式无法化解危机。原有范式失效，规则逐渐松弛，分布式电源、微电网、大容量储能等发展要素驱动下的技术创新模式的转变将会引导建立新的发展范式，新的发展范式下建立的电力系统即为新型电力系统。

随着极端天气频发，温度敏感负荷用电逐年攀升，温度敏感负荷作为虚拟电厂优质的调控资源，亟须分析气象变化对于此类负荷的影响，由于叠加极端高温、大规模寒潮等异常天气的影响，温度敏感负荷波动剧烈，常规分析预测方法难以适应极端气象场景。针对寒潮天气下温度敏感负荷样本数据及预测精度不足的问题，提出寒潮天气小样本条件下的温度敏感负荷日最大负荷预测方法。该方法先采用时序对抗生成网络（TimeGAN）扩充寒潮期间小样本数据，再采用卷积-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM）对寒潮期间的日最大负荷进行预测。以国内某省近两年迎峰度冬期间数据进行模型验证，结果表明所提模型优于其他模型的预测结果，在验证集上日最大负荷的预测精度为99.5%。

区域电网中具备自动发电控制（automatic generation control，AGC）功能的新能源场站数量多并且不同调频机组的响应特性差异明显，加重了集中控制器的计算负担，影响区域电网频率控制效果。针对上述挑战，提出了一种基于机组动态模型和分布式一致性的互联电力系统区域内AGC机组协同控制策略，区域间根据联络线功率频率偏差进行跨区功率互济。首先，建立不同类型调频机组的调频响应功率模型。在此基础上，考虑调频控制的经济性，以有功出力变化量的二次成本函数最小为目标，兼顾各调频机组出力约束和功率平衡约束，构建功率动态分配优化模型，并证明通过合理的系数设定即可满足调频经济性最优，无须求解该优化问题。然后，提出了基于分布式一致性算法的AGC调频控制策略，实现区域内各参与机组AGC指令的整定。最后，以三区域互联电力系统为例进行仿真验证，结果表明：所提控制策略可以有效提高调频性能，降低机组的调频成本。

随着新型电力系统发电侧、输电侧和用电侧不确定性的日益增加，电力系统拓扑结构关系逐渐复杂、规模程度不断升级。常规欧式空间数据解析方法在表征多源异构和非规则的拓扑结构关系时，往往呈现性能较差、准确度不高的问题。图神经网络（graph neural networks，GNNs）能够捕捉到不同节点和边之间的复杂依赖关系，并有效挖掘非欧式空间数据结构中的时空特征，适用于复杂电力系统拓扑结构关系的感知与建模。针对于此，基于前人的研究进展，介绍了GNNs的定义和特点，并分析了GNNs不同变体的特点及其优势。然后，归纳和总结了GNNs在电力系统状态感知、预测、图潮流计算等方面的应用现状，从感知-预测-优化角度探讨了GNNs与新型电力系统的适配关系。最后，针对GNNs潜在的问题难点和未来可行的发展方向进行了总结和展望。

“双碳”目标的提出和能源电力低碳转型的持续推进，以新能源为主体的新型电力系统面临着规模化安全高效储能等能源问题的重要挑战。在这一背景下，储能电站作为能源系统中关键的组成部分，其安全管理尤为重要，直接关系到整个电力系统的稳定运行和可持续发展。针对锂离子电池本体安全管理的研究现状展开深入分析，首先，系统回顾了当前广泛应用的各类电池健康评估方法，并详细总结了数据驱动方法中健康因子的选择；其次，从基于数据碎片评估电池状态、电池边缘平台构建与储能电站智慧巡检3个方面出发，探讨了现有电池状态评估技术的最新研究热点，指出储能安全评估未来的发展方向和关键挑战；最后，总结储能电站的安全控制技术，针对计及电池参数变化的系统稳定性与储能系统多目标控制问题提出了相关见解。

灵活性资源技术快速发展、数量与日俱增，为提升电力系统灵活性和经济效益提供了巨大潜力。虚拟电厂通过对海量异构灵活性资源协调管理和聚合调控，为支撑海量异构分散式资源参与电力市场交易提供了有效手段。针对电力市场环境下虚拟电厂中多元海量异构灵活性资源的难以高效管控、不同运营主体之间存在效益冲突、能量和辅助服务之间具有耦合关系等问题，对电力市场环境下灵活性资源虚拟电厂全链路运营过程中面临的技术挑战、当前研究进展和未来攻关方向进行了分析和总结。从灵活性资源虚拟电厂的聚合建模、竞标报价、运行控制3方面展开分析，对相关主流技术方法的模型特征、关联关系和适用场景进行了系统性归纳，以此全面认识电力市场环境下灵活性资源虚拟电厂涉及的关键科学问题、核心理论方法和主流技术方案等，为灵活性资源虚拟电厂的未来研究方向和技术发展提供建议。

大规模新能源经柔性直流输电（以下简称“柔直”）送出系统已成为中国新型电力系统中的典型场景，然而新能源场站与柔直换流器之间的交流输电线路两侧均为电力电子装置，短路电流受到不同换流器控制策略影响导致波形畸变严重，使得传统纵联保护灵敏度降低，拒动风险增大。提出了计及控保协同的自适应电流差动保护方法。以柔直换流器故障穿越策略为基础，分析了故障时两侧的故障电流特征，并将换流器控制参考值与保护判据相结合，构建了控制与保护协同的自适应保护判据。基于PSCAD搭建新能源经柔直送出系统的模型，仿真结果表明：所提保护可快速识别故障区间内不同类型故障，与传统差动保护原理相比，灵敏度提高了两到三倍，满足新型电力系统安全稳定运行对保护灵敏性与可靠性的需求。

光伏直流升压汇集系统中，DC/DC换流器内部LC电路与开关电路因阻抗匹配而产生谐振问题，从而导致系统稳定性变差甚至崩溃。针对换流器因阻抗匹配产生的谐振问题，提出了有源和无源阻尼协同控制以消除谐振的方法。首先，建立了在不同工况下的换流器运行小信号阻抗模型。其次，利用阻抗比判据对比分析系统稳定性差异，并讨论了不同虚拟电阻对系统稳定性的影响。最后，通过将产生谐振峰值处的角频率点与其相邻正常角频率点的等效阻抗幅值之比限定为[0.95, 1.15]，将阻尼电阻值在最大功率点跟踪（maximum power point tracking，MPPT）控制下换流器的闭环输出阻抗幅值提高了约1.5倍。研究结果表明，相比仅采用有源或无源阻尼法，所提协同控制策略使得产生谐振处的幅值由–15 dB增加到40.5 dB，提高约4倍，且系统具有较大的幅值和相角裕度，可有效提高系统的稳定性。

针对气电综合能源系统低碳调度问题，气网混氢、碳捕集、电转气均是有效的技术手段，同时碳交易机制也是控制碳排放的有效经济手段。因此，本文构建了含富液罐和贫液罐的碳捕集电厂模型，结合电转甲烷技术模型，灵活回收利用系统中的CO₂；同时，构建了气网混氢技术模型提高能效，并考虑气网混氢时节点热值变化约束，以奖励式碳交易成本和运行成本之和为目标函数；最后基于改进的比利时20节点天然气系统和IEEE 39节点电力系统模型开展算例测试，结果显示综合考虑碳捕集、气网混氢和奖励式碳交易机制能提高系统低碳经济调度水平，同时调节碳价和奖励系数能灵活调节系统碳排放水平。

随着分布式能源的大规模接入，传统配电网的运行特性发生显著变化，导致负荷分散、实时可观性差和数据不完整等问题，严重影响了配电网的状态监测和运行优化。对此，提出了一种基于不完全实时量测数据的贝叶斯优化卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）与长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）结合的配电网状态估计方法。该方法分为离线学习和在线状态估计2个阶段。离线学习部分，利用生成对抗网络生成所需样本，以训练CNN-LSTM模型，并采用贝叶斯优化算法调整超参数，从而提升算法的准确性。在线状态估计部分，基于不完全的配电网实时数据和训练完成的CNN-LSTM模型进行在线状态估计。最后，算例基于IEEE 33和IEEE 123网络进行仿真分析，验证了所提状态估计方法的有效性和准确性。