新能源出力的快速变化引起电网电压频繁波动，严重威胁电网的安全与经济运行。为此，提出了一种基于图卷积网络（graph convolutional network，GCN）的实时无功功率优化方法。首先，构建了考虑节点重要性的多目标无功功率优化模型。基于此，建立无功功率优化模型的图表示，并结合优化问题重构邻接矩阵。然后，基于GCN算法映射出最优解集，并利用改进CRITIC-AHP-TOPSIS组合赋权算法选取最优解，获得实时优化策略。最后，以改进的IEEE 39节点系统和实际电网为例，验证了所提方法不仅具有求解速度快和避免陷入局部最优解的优势，而且获得了更理想的电压偏差和有功功率网损，保障新型电力系统运行的安全性和经济性。

在“双碳”目标驱动下，新型电力系统用户侧因分布式光伏、电动汽车充电桩、储能设备等新型并网主体的大规模接入面临多维安全风险挑战。首先系统分析了新型并网主体大规模接入引发的设备安全、电网安全及社会安全等问题，并指出了当前技术与管理层面的核心瓶颈，如设备质量不均、跨模态数据融合困难、安全防护缺失等。针对多模态数据的异构性、语义差异及关联特性，提出了多模态大模型构建技术，涵盖数据增强生成、跨模态语义对齐及参数高效微调方法，以提升风险感知精度。此外，从网架优化、智能运维、韧性提升三方面提出一体化安全防控对策，为新型电力系统安全治理提供了理论支撑与实践路径，助力“双碳”目标下能源转型与安全协同发展。

面对“双高”运行态势，传统模型驱动的电力系统稳定分析方法逐渐暴露出效率与适应性不足的局限。人工智能技术凭借其在速度与精度方面的优势，正成为该领域的重要研究方向。因此，聚焦电力系统稳定分析技术从模型驱动到数据驱动，再到知识-数据融合驱动形成混合智能的发展路径。首先梳理了典型稳定分析任务的技术需求，并回顾了传统模型驱动方法；随后总结了人工智能方法在不同场景中的应用成果，分析其优势与不足；进一步探讨了融合电力系统知识与机理的信息驱动方法及其研究进展；最后，结合“双高”背景下的电力系统特征，分析了当前面临的挑战，并展望未来研究方向。

在国际社会提振气候环境治理的决心与我国“双碳”政策及海洋强国战略的多重驱动下，可再生能源逐步替代化石燃料成为新型发电资源，其中波浪能发电由于资源丰富、绿色环保等优点得到了广泛研究。相较于单一波浪能装置发电系统能源利用率低的缺点，混合风-光-波一体化系统（hybrid wind-solar-wave system，HWSWS）可最大程度地实现多能互补。因此，提升HWSWS的效率和产量具有深远意义。为充分发挥风、光、波的优势，提出了一种基于改进霜冰优化算法（improved rime optimization algorithm，IRIME）的HWSWS阵列优化布局策略。通过整合Logistic混沌映射、黄金正弦策略和莱维飞行策略对原始的霜冰优化算法（rime optimization algorithm，RIME）进行改进。为了验证IRIME在优化HWSWS阵列方面的有效性，分别在5个HWSWS和9个HWSWS的规模下对阵列进行优化。仿真结果表明，经IRIME优化后的HWSWS的可实现最大功率输出，相较于RIME、粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）、灰狼优化算法（grey wolf optimizer，GWO）和天鹰优化算法（aquila optimizer，AO），5个HWSWS规模的输出功率分别提高36.2 kW、83.3 kW、27.6 kW和38.0 kW，9个HWSWS规模的输出功率分别提高45.5 kW、191.2 kW、168.5 kW和66.5 kW，证明了IRIME的有效性与优越性。

物联网（Internet of Things，IoT）技术正在通过快速集成和部署智能电表重塑全球能源格局，这些电表支持高分辨率的能耗监测、双向通信以及先进的计量基础设施服务。然而，这一数字化转型也使电力系统面临不断演变的威胁，涵盖网络入侵、电力盗窃以及设备故障等。这些异常行为的不可预测性，加之标注异常数据的稀缺，使实时检测异常变得尤为困难。为应对这些挑战，提出了一种用于智能电表异常检测的实时决策支持框架，该框架基于滑动时间窗口以及两个自监督对比学习模块。第一个模块通过合成多样化的异常样本来弥补标注的异常数据不足，第二个模块则捕捉内在的时间模式以增强上下文区分能力。提出的端到端框架可持续地利用滚动更新的电表数据实时更新模型，及时识别电网中不断演化出现的新兴异常行为。在8个公开可用的智能电表数据集上针对7种不同的异常模式进行了广泛评估，结果表明所提的完整框架表现优秀，平均召回率和F1分数均超过0.85。

随着可再生能源的不断接入，以基于逆变器的资源（inverter-based resources，IBRs）为主导的新型电力系统在规划和运营阶段都面临着严峻的挑战。传统的电网强度指标短路比（short-circuit ratio，SCR）由于无法描述IBR独特的动态特性和控制相互作用，因而在IBR的接入评估方面存在局限性。论文回顾了电网强度的定义，讨论了传统SCR及其变体的基本原理，并解释了其适用范围。为了更全面地描述电网强度，将电网强度进一步划分为三类：准静态电网强度、小信号电网强度和大信号电网强度。针对每一类，介绍了相应的评估指标，并探讨了它们的优缺点。最后，通过电磁暂态仿真展示了一些关键见解。

针对模块化多电平换流器型高压直流输电（modular multilevel converter-high voltage direct current，MMC-HVDC）系统，提出了一种创新的换流器桥臂保护方法。首先，分析了在换流器单桥臂接地以及单相桥臂间接地情况下电流的流通路径，构建了等值电路，并推导了换流器闭锁前后桥臂电流的表达式。基于此，剖析了故障后三相桥臂电流之和的独有特征，提出了通过检测三相桥臂和电流的基频分量是否为零来区分桥臂内部故障与外部故障的保护策略。鉴于现有桥臂保护方法无法有效应对换流器单相桥臂间短路的问题，进一步研究了此类短路情况下的特性，发现故障相上、下桥臂电流仅包含基频分量而不含直流分量，从而制定了相应的动作判据。将三相桥臂和电流保护与单相桥臂间短路保护判据进行，能够全面识别换流器桥臂上发生的各种故障，丰富和完善了换流器桥臂的保护原理。最终，通过在MATLAB/SimulinK中搭建双极MMC-HVDC系统仿真模型验证了所提出保护方法的有效性和可靠性。

针对传统下垂控制中储能单元变换器输出电流分配不均及电压跌落问题，提出了一种改进方案。首先在传统下垂控制基础上引入交流小信号扰动，构建频率-电流复合下垂控制策略，实现直流微电网中分布式电源变换器的精确比例电流分配；其次，基于混合势函数理论推导改进下垂控制下微电网的大扰动稳定性判据；最后，通过MATLAB/Simulink仿真验证表明，所提出的频率下垂控制策略能有效实现变换器电流的精确分配，同时稳定性判据正确有效，并确定了特定直流微电网结构参数下的恒功率负载突增临界范围及电压控制器参数可行域。

直流电压互感器（direct circuit voltage transformers，DCVTs）的低压输出模拟信号采用电缆传输时既无电气隔离同时易受电磁干扰，因此提出了采用光纤高线性度传输模拟信号的方案。利用双光源-光电探测器分别构成传输通道和闭环负反馈通道，负反馈通道的光电探测器变换电流反馈至输入端对电光-光电传输系数非线性进行抑制，通过控制系统模型分析了非线性抑制控制策略和非线性抑制效果，分析了模拟信号光纤传输系统的电路设计关键要素。对模拟信号光纤传输系统进行开环传输和闭环反馈传输非线性特性对比测试，结果表明，通过闭环负反馈的传输方案将模拟信号光纤传输非线性误差从百分之几提高到了±0.05 %以内。最后将模拟信号光纤传输系统应用到DCVT中进行了线性度测试，试验结果表明：模拟信号光纤传输系统能很好地适用于直流配电网中模拟信号电气隔离和消除电磁干扰的应用需求。

分布式光伏、储能及电动汽车等灵活性资源广泛接入低压台区，对台区可开放容量评估提出了新挑战。为此，提出了一种计及灵活性资源调控的低压台区可开放容量弹性区间评估方法。首先，建立了低压台区灵活性资源的数学模型，分析其可调节潜力。其次，基于灵活性资源优化调度并考虑不确定性因素，构建了信息间隙决策理论（information gap decision theory，IGDT）的低压台区可开放容量弹性区间评估模型。最后，通过不同台区算例仿真，从电源接入与负荷接入两个维度分析了多种灵活性资源组合下的可开放容量弹性区间，验证了模型的有效性。

容载比作为指导电网规划的重要指标，对变电站定容选址、线路规划建设起到决定性影响。计及多电压等级电网差异性提出了一种多层级电网协同规划的容载比优化配置方法。模型以建设成本为目标函数，考虑多电压等级变电站和线路协同规划，结合贝叶斯优化算法（Bayesian optimization algorithm，BOA）与遗传算法（genetic algorithms，GA），提出规划模型的BOA-GA求解算法。所提模型能够自动形成多电压等级电网规划方案，并测算多电压等级电网最优容载比配比和电网建设各部分最优投资配比。研究表明，长时间尺度下电网多电压等级容载比配比与电网整体建设投资大体呈现为二次函数关系，关系曲线呈向上开口的椭圆抛物面形状。实际地区配网算例证明，该模型能实现多电压等级容载比的优化配置和网架结构的自动规划，在满足各项技术指标的同时，电网建设成本显著减少，经济性得到有效提升，所提方法能为多电压等级电网协同规划提供有效的理论和方法指导。

高压架空输电线路作为电力传输的载体，是电力系统稳定运行的重要保障。因此，尽早发现输电线路异常表象（如异物、断股等）并及时实施维保作业显得格外重要。在此背景下，智能电力作业机器人的大力推广将有助于确保电网系统的安全、高效且经济地运行。针对现有电力作业无人机模式识别与自动跟踪能力弱、视觉里程计鲁棒性较差的问题，提出了一种基于点线特征融合的无人机位姿估计方法，开发了一套完整的无人机目标检测与追踪系统。相比于现有的无人机环境感知方案，所提出的目标追踪算法能够高效地提取出红外图像中的点特征和线特征，以较低的功耗实现小型多旋翼无人机在输电线路场景下的目标检测与自动追踪功能。

分布式光伏大规模接入电网导致数据采集量激增，给业务数据通信与处理带来巨大压力。为此提出了面向分布式光伏信息聚合的数据压缩接入控制方法。在构建分布式光伏数据压缩与信息聚合框架基础上考虑分布式光伏信息聚合业务特性，将数据压缩接入控制问题转化为最大化信息聚合时延增益问题。针对传输时延降低与压缩时延增加的矛盾，以及数据压缩比选择和网关选择耦合等挑战，提出基于自适应差分遗传博弈的分布式光伏信息聚合算法，考虑分布式光伏信息聚合时延与可靠性的双边博弈关系，保障时延增益最大化与长时可靠性约束需求。仿真结果表明，相较于对比算法，所提算法的时延增益分别提高了33.81 %和16.05 %，传输可靠性分别提高了23.61 %和11.25 %。

面向规模化屋顶光伏接入配电网急需进行有序控制的现状，提出了一种考虑源荷匹配特性的屋顶光伏并网的综合排序方法。首先，综合考虑负荷与光伏协调特性等需求，设计了兼顾光伏业主侧、电网侧和用电用户侧需求的综合评价指标体系；其次，提出了一种基于改进层次分析法（improved analytic hierarchy process，IAHP）-改进反熵权法（improved anti-entropy method，IAM）-博弈组合赋权法-改进逼近理想解法（improved technique for order preference by similarity to ideal solution，improved TOPSIS）的评价方法，先根据改进的层次分析法进行主观赋权，同时考虑到指标间的相关性和波动性，采用所提改进反熵权法确定各指标的客观权重，再基于博弈论思想获取综合权重，以确保权重的合理性，然后，为提高各方案的整体区分度，采用所提改进逼近理想解法对屋顶光伏接入方案进行排序。最后，以IEEE 33节点系统为例，在MATLAB平台验证了所提指标体系和排序方法的有效性。

动力电池在复杂多变工况下，离线参数辨识无法实时反映电池动态特性导致参数辨识精度低，无迹卡尔曼滤波（untraceable Kalman filter，UKF）在估计电池荷电状态（State of charge，SOC）时对噪声处理十分有限，同时在处理协方差矩阵时出现非正定问题会导致算法波动和估计失效。基于双极化（dual polarization，DP）电路模型提出了遗忘因子递推最小二乘法（forgotten factor recursive least squares，FFRLS）和奇异值分解-自适应无迹卡尔曼滤波法（singular value decomposition-adaptive untraceable Kalman filter，SVD-AUKF）对电池SOC进行在线估计。仿真结果表明，在复杂工况下（美国联邦城市运行工况），与真实SOC值进行比较，SVD-AUKF进行模拟验证时平均绝对误差和均方根误差分别为0.528 6 %和0.544 7 %，在传统UKF算法基础上分别提高了57.96 %和63.3 %，进一步表明SVD-AUKF准确性和稳定性更高。

针对环境污染及综合能源系统中多供能主体利益冲突问题，提出了一种碳交易机制下基于合作博弈的综合能源系统经济性分析模型。为控制CO₂排放，引入碳交易机制建立了含可再生能源电厂、碳捕集电厂和燃气热电厂3个供能主体的合作博弈模型，该模型优化目标为运维成本、惩罚成本、碳相关成本和环境成本之和最小。为合理分配多供能主体的合作成本，首先采用Shapley值法进行初次分配，然后引入综合考虑成本贡献系数和环保贡献系数的修正因子对初次分配结果进一步优化，提出了改进Shapley值法分摊机制。仿真结果表明各能源主体合作运行能够有效提升新能源消纳能力、促进多能源互补利用，同时显著提高系统经济性以及降低碳排放量，采用改进Shapley值法可以使各能源主体成本分摊更加公平合理。