针对高渗透率分布式光伏逐一控制复杂且随机变量之间的相关性影响分布式光伏规划的问题，提出了一种考虑运行分区和相关性的高渗透率分布式光伏双层规划方法。首先，依据模块度指标和有功功率平衡度指标对配电网的负荷节点进行集群划分。其次，为分析光伏与负荷之间相关性，建立基于Nataf逆变换的三点估计法（three-point estimate method，3PEM）随机潮流模型。然后建立高渗透率分布式光伏双层规划方法，外层以年综合费用最小为目标，优化各集群分布式光伏与储能的配置容量，采用改进的遗传算法进行求解；内层基于机会约束，以综合节点电压期望值偏差率最小、运行风险值最小为多目标函数，优化各节点分布式光伏的出力与储能位置，采用快速非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm 2，NSGA2）和基于熵的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）求解最优配置方案。最后，以IEEE 33节点系统为算例，结果表明了所提模型的可行性。

随着风光等新能源大规模接入电力系统，提高了对新能源运行特性的刻画精确度要求。由于风能的随机性和波动性，对风机控制系统性能提出了更高的要求。通过快速准确地辨识出风机控制系统参数，精确描述风电机组特性，有助于电力系统分析。在对智能辨识方法如遗传算法等方法进行分析后，为提高风机参数辨识准确度与快速性，提出了一种结合遗传算法与禁忌搜索算法的新方法。通过对风力发电系统机侧换流器和网侧换流器内外环参数进行参数辨识，对比不同控制算法收敛误差以及迭代次数，实验结果表明相比于单纯形法、遗传算法、禁忌搜索等参数辨识方法，所提遗传-禁忌搜索算法的全局优化及快速搜索能力有明显优势。

针对光伏充换电站内电动汽车无序补电以及电池无序充放的现象，为保障用户补电最优性、光伏充换电站经济性及区域电网稳定性，提出了一种综合多模式补电与电池调控的多方需求协同优化策略，引导站内用户补电决策及电池调度。首先，根据电量焦虑及时间冗余原则分群，基于补电激励及时间焦虑建立价格感知激励模型，并考虑需求价格弹性和价格感知激励构建用户需求补电量，进一步基于后悔定理建立补电决策模型。其次，基于电网负荷水平及电池电量引导，考虑电池充放状态建立电池调控模型。最后，建立多方需求优化调度模型，以充换电站经济效益最大化和区域电网总负荷波动最小化对补电激励及电池充放状态进行优化。仿真验证结果表明，所提策略显著提高了多方需求满足程度，用户花费降低了8.3 %，光伏充换电站经济效益提高了16.5 %，区域电网负荷波动降低了41.7 %。

双馈型风力发电机机组（doubly-fed induction generator，DFIG）可通过超速减载获得有功功率备用来参与调频，但由于DFIG有最低转速限制，在转速恢复时可能导致严重的频率二次跌落。针对这一问题提出了一种基于双向DC/DC变流器和超级电容器储能参与调频的策略。首先基于DFIG传统超速减载调频原理，分析了其可能产生频率二次跌落的原因和后果。然后，结合超级电容器和DFIG网侧变流器的运行特性，将超级电容器通过DC/DC变流器接口并联在DFIG背靠背变流器直流母线上，利用DFIG网侧变流器协同超级电容器的储能特性来参与调频，有效避免了频率的二次跌落，达到良好的调频效果。最后，通过仿真验证了所提方法的有效性与优越性。

为提高风电场的运行效率，保障电力系统的稳定运行，提出一种基于信息重组和TCN-LSTM-MHSA的超短期风电功率预测方法。采用变分模态分解将功率数据拆分，根据样本熵的评估结果将子序列重组为信息类型不同的高熵序列、中熵序列以及低熵序列；通过时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）探索序列中的特征表示，利用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）进一步处理数据特征，依靠多头自注意力机制（multi-head self-attention，MHSA）并行学习不同的注意力表示，以此构造风电功率预测模型。使用输出容量和风机构成不同的两个数据集作为基准验证模型，结果表明所提模型具有更好的预测能力。

具备调节能力的负荷参与现货市场将带来巨大的经济和社会效益，开展可调节负荷参与现货市场的多维度价值评估研究有利于推动可调节负荷参与现货市场。首先提出了基于场景模拟出清比较的价值评估方法；其次给出了可调节负荷参与现货交易的市场出清模型；再次从电网安全运行、调节能力、低碳减排和市场主体收益角度构建了安全性、灵活性、低碳性和经济性4个维度价值评估指标；最后通过改进的IEEE 30节点系统对可调节负荷参与现货市场前后2个场景进行了仿真，结果验证了所提评估指标和方法的有效性。

当前受端电网电压支撑能力下降，亟需针对系统暂态电压安全问题进行动态无功功率优化配置。首先给出了STATCOM配置用受端电网预想场景集和故障集的生成方法；然后，构建基于暂态电压严重性的灵敏度指标进行STATCOM的优化选址；其次，构建了以配置成本为目标函数、计及暂态电压稳定约束的容量优化模型，并使用粒子群优化算法进行求解得到配置结果。通过对广东电网应用案例开展STATCOM优化配置，结果证明了所提方法的有效性。

考虑电源出力和负荷需求不确定性的影响，建立了新型电力系统“源-储”规划容量两阶段鲁棒优化模型。利用偶理论和卡罗需-库恩-塔克（Karush-Kuhn-Tucker conditions，KKT）条件，把具有min-max-min结构的鲁棒优化问题分解成主问题和子问题两阶段进行求解。主问题为最小化的优化问题结构，采用松弛形式，考虑了新型电力系统的碳排放要求以及弃风弃光的制约条件，确定各类电源的装机容量的最优值，得到原问题的最优解的上界。子问题为包含非线性变量的最大-最小化的优化问题结构，采用对偶理论和KKT条件进行建模，并利用Big-M法处理非线性约束条件，采用盒式不确定集描述风光出力的不确定场景，以第一阶段的优化结果为前提，确定各种最恶劣场景。算例中3个情景的仿真结果验证了所提模型和方法的可行性和适应性。

随着信息通信技术的快速发展，5G基站作为高密度、高能耗的负荷节点为主动配电网扩展规划带来了新的机遇与挑战。提出一种考虑5G基站可调度潜力的主动配电网扩展规划方法。首先，根据5G基站的通信负载率将基站备用储能电池动态划分为最小备用电量和可调度电量。其次，为处理分布式电源出力和负荷需求的不确定性，采用变分贝叶斯高斯混合聚类算法构建典型日场景集。在此基础上，以年综合费用最小为目标函数，建立了考虑5G基站可调度潜力的主动配电网扩展规划模型。然后，为提高模型求解效率，利用二阶锥松弛法和Big-M法将模型转化为混合整数二阶锥规划模型。最后，基于Portugal 54节点算例仿真分析，验证了所提方法的可行性和有效性。

在大规模配电网中，负荷转供可以有效缓解单个分区供电紧张的问题。然而，由于网格规模过大，传统的数学优化方法难以解决这一问题。首先提出了一种基于网络化简的分区可用转供能力量化评估模型，以选取互济运行的分区规模。其次，提出了一种基于深度强化学习的配电网分区间互济运行优化方法以快速寻找到分区间互济运行方案。该方法改进了传统的奖励函数以提升智能体对不同负荷场景的适应能力与泛化特性。然后，采用对决双深度Q网络（dueling double deep Q network，D3QN）算法进行策略学习，以应对大规模系统的复杂性。最后，通过对IEEE 33节点系统和实际445节点系统进行仿真验证，验证了所提方法的有效性。

低压柔性互联将同一区域配电网的低压台区间形成互联互供，可提高配电系统的最大供电能力（total supply capability，TSC），且低压台区接入的分布式能源具有时序性和不确定性，影响TSC值的变动。为此，提出了一种基于时序卷积神经网络（temporal convolutional network，TCN）的低压柔性互联配电网短期TSC评估方法，以兼具快速性和准确性。首先，进行低压柔性互联配电网短期TSC分析，建立基于数据驱动的短期TSC评估架构；然后，采用模型驱动的短期TSC评估方法，得到短期TSC值以获得训练样本，再离线训练TCN模型，得到短期TSC值与具有一定时序性的影响因素间非线性映射的TCN模型，实现由TCN在线评估系统短期TSC。最后，低压柔性互联配电网算例系统测试验证了所提方法的有效性。

目前Z源网络被应用于矩阵变换器（matrix converter，MC）中，以克服MC电压传输比（voltage transfer ratio，VTR）低的问题。提出了将超稀疏矩阵变换器与Z源网络结合而成的新型结构—Z源超稀疏矩阵变换器（Z-source ultra-sparse MC，ZSUSMC）的调制方法，该结构在超稀疏矩阵变换器的整流级和逆变级之间插入Z源网络，分析比较了在整流侧中改进型有零、无零矢量的两种空间矢量调制（space vector modulation，SVM）方法，并给出了两种调制方法的优缺点。此外，为了降低输出谐波含量和开关状态变化次数，提出了一种新型的开关切换模式，以确保在整个开关周期内开关状态的变化为最小。最后，通过软件仿真与硬件实验对ZSUSMC调制方法进行分析，结果表明ZSUSMC可以提高电压传输比，其两种调制方法各有其特点，且新型的开关切换模式可以提高输出电能质量。

基于传输线模型的解析计算是研究海缆环流的经典方法，但是这种方法认为海缆铠装层是均匀的整层结构，而实际铠装由金属丝（钢丝）绞合而成，这将导致误差，降低海缆环流分析精度。为此提出一种基于改进的鲸鱼优化算法（ improved whale optimisation algorithm，IWOA）的金属丝铠装海缆传输线模型优化方法。首先搭建基于海缆简化替代模型的测试平台，基于实测数据验证了二维有限元仿真模型计算金属丝铠装结构海缆环流的有效性，进而采用IWOA算法进行有限元-MATLAB联合分析，获得铠装整层等效后的电阻率和磁导率，基于该等效结果建立反映金属丝铠装结构的海缆传输线解析模型。以220 kV海缆为对象进行算例分析，参照有限元结果，相对于直接将金属丝铠装简化为整层结构的传统解析计算方式，采用所提方法进行计算所得的感应电压和接地环流精度分别提升了290 %和40%，绝对误差分别小于4.9 %和1.3 %，且计算效率显著高于有限元模型。

为研究树冠火条件下的导线-板电极空气间隙直流击穿特性，搭建松树木垛火与树冠火条件下5 m导线-板电极空气间隙击穿放电试验平台，研究两种火焰形态不同燃烧阶段的燃烧特性与间隙直流击穿特性，分析火焰高度与间隙击穿电压的关系，并通过回归分析给出拟合表达式。研究结果表明：不同燃烧阶段，树冠火对导线-板电极空气间隙绝缘强度影响程度不同；最大火势阶段，松木木垛火平均击穿电压梯度为104.5 kV/m，松木树冠火平均击穿电压梯度为84.7 kV/m，分别为同海拔下空气间隙平均击穿电压梯度的38.9 %与31.6 %；松木木垛火与树冠火的间隙平均击穿电压梯度与火焰高度有良好的线性关系，对比松木木垛火与树冠火间隙直流击穿电压值，火焰区的温度与高度导致的火焰特性差异对间隙绝缘强度的影响弱于烟雾区中烟雾颗粒特性差异对间隙绝缘强度的影响。研究结果可为输电线路山火短路击穿风险评估提供指导。

针对输电线路压缩型耐张线夹钢芯、钢锚多次发生断裂，为深入研究其失效机理，设计开展NY-400/35型压缩型耐张线夹仅压钢锚的压接和拉伸试验，得到耐张线夹钢锚压接区的极限承载能力，并采用Solidworks建立耐张线夹仅压钢锚侧的仿真模型。通过有限元分析的方法对耐张线夹钢锚钢芯压接区的压接以及拉伸过程进行仿真分析，并与实验结果进行比对得出耐张线夹钢锚传力路径的危险截面和失效机理。结果表明，仅钢锚传力的耐张线夹失效形式为钢芯断裂，握力值仅为导线计算拉断力的50 %，钢锚钢芯压接区上有钢锚出口处钢芯和最后一模压接处以及凹槽过渡区钢锚三处危险截面，当线夹承载超过三处截面的破坏载荷或者钢芯和钢锚之间的最大接触力时会发生相应失效，其中危险截面的破坏载荷与强度极限和截面积呈正相关，与应力集中水平呈反相关。

局部穿管电缆作为城市电网载流量的瓶颈位置，其温度监测至关重要。针对目前测温方法精度低、无法确定不同情况下的最佳测温点组合且输入量的选取方法不适用于“黑箱”网络的问题，提出了一种LassoNet嵌入改进BP神经网络的实时温度反演模型。首先通过LassoNet网络自主量化选定适用于局部穿管电缆的神经网络的最佳测温点组合；随后引入iCircle映射、惯性权重思想、Levy飞行混合策略对麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）的初始分布、搜索策略以及迭代方法进行改进以提升全局寻优性能，并利用改进后的 SSA对 BP神经网络参数进行寻优，实现了多工况下热点温度的快速、高精度反演。建立了YJLW03-64/110 kV电缆局部穿管有限元仿真模型，通过与IEC标准的对比验证了该模型的准确性，随后构造了不同负荷类型下的热点温度样本数据集，基于该数据集对所提方法与典型的5种反演算法进行了对比分析，同时为了验证算法的迁移性能通过220 kV局部穿管电缆及110 kV电缆接头的温度反演进行了测试。结果表明，所提出的反演方法误差可控制在1.5 ℃以内，收敛速度快，能够系统化地选取测温点且具有更高的精度和鲁棒性。