我国高速公路能源系统的运行严重依赖于外界电网，可再生能源渗透率较低，碳排放体量庞大。为此，提出了一种考虑氢能的高速公路服务区综合能源站多阶段规划方法。首先，构建包含电、冷/热、气、氢能的综合能源站架构，模拟高速公路服务区内清洁能源汽车的充能需求。根据不同时期氢燃料电池汽车的市场保有量将规划周期划分为多个阶段，以总投资成本和运行成本最小化为目标，构建考虑氢能的高速公路服务区综合能源站多阶段规划模型，决策电、热/冷、气、氢能设备的容量配置方案以及不同典型日场景下的运行策略。最后，基于我国北方某高速服务区的实际能源负荷数据，验证了所提出的多阶段规划模型能够有效提升综合能源站的经济性，促进可再生能源的消纳。

为了充分挖掘和利用需求侧资源的互动响应能力，优化园区资源配置并提升园区整体效益，基于用户协同自治的行为提出了响应量配额转让机制，并构建了主从博弈框架下的响应量核算模型。在该模型中，聚合商作为领导者负责制定动态的配额转让电价，引导用户协同；用户作为跟随者，根据聚合商发布的电价信号调整自身的用电及响应量策略。通过对主从博弈模型的设计与求解，探索了能够促进用户间响应量共享的最优化分配策略，模型通过迭代算法求解确保聚合商与用户之间的决策互动达到斯塔克伯格均衡点。结果表明，通过合理的响应量配额转让激励机制和协同自治模式，可在保障用户利益的同时实现园区能源系统的经济性与环保性双重目标。

在全球能源低碳转型中，综合能源系统（integrated energy system，IES）作为实现“双碳”目标的关键，面临两大核心挑战：传统碳核算方法的局限性和多能流耦合系统的动态碳管理。传统碳核算方法因静态碳排放因子难以捕捉新能源出力波动、负荷时变特性对碳流变化的影响，导致碳排放责任分摊不公平；多能流耦合系统的动态碳管理面临跨能源碳排放追踪困难，动态模型复杂度高等问题。针对上述挑战，提出了动态碳流传播理论框架，核心内容包括：1）构建了多能流耦合矩阵与时变节点碳强度（time-varying node carbon intensity，TV-NCI），构建了动态碳指标，分析了新能源出力波动、负荷时变特性对碳流变化的影响，为多能流耦合系统跨能源碳排放追踪提供了新的解决方案。2）引入碳流介数中心性（carbon flow betweenness centrality，CFBC）指标，分析了网架结构对碳流路径的影响，识别了影响碳传播的关键节点。通过IEEE 33节点扩展系统实验验证所提方法有效降低了碳排放和新能源弃电率，并揭示了网络拓扑对碳传播路径的影响。研究成果为IES低碳规划与运行提供了理论支撑。

随着海岛开发受到日益关注，海岛综合能源系统中可再生能源的消纳与整合问题显得尤为突出。针对这一挑战，在现有海岛综合能源系统架构的基础上引入具备热电联供特性的液态空气储能技术，以促进海岛可再生能源的消纳。建立了包含混合储能配置优化的多目标数学模型，并采用法向量约束法进行求解。该模型旨在提升海岛综合能源系统对可再生能源的消纳能力，同时推动系统运行更加经济化和低碳化。算例仿真结果表明：所提出的基于混合储能技术的海岛综合能源系统模型不仅显著提升了系统运行的经济效益和环保效益，而且在促进可再生能源消纳方面取得了显著进展，有效验证了该模型的实用性和有效性。

为实现多样化需求下的低碳制氢，提出一种基于氢能枢纽的综合能量管理方法。首先考虑新能源机组、电化学储能、燃气发电机组、氢能枢纽和氢负荷，构建了综合能源系统管理框架；然后基于水电解制氢和农村生物质气化制氢的氧气互补利用原理，引入了氢能枢纽这一设计并建立了氢能枢纽优化运行模型。基于综合能源系统能量管理框架和氢能枢纽模型，建立了综合能源系统的能量优化管理模型，考虑了氢气供需平衡、功率平衡和各设备运行特性等约束，以实现多样化用氢需求下的高效、经济、环保的氢能生产和能量管理。最后，基于含氢能枢纽的综合能源系统的数值仿真验证了所提方法的有效性。

建设零碳微网供水供电系统是推动海岛可持续发展的有效手段。但随着时间增加，储能老化对其储存电量与运行功率有着不容忽视的影响。为了提高海岛微电网规划结果的可靠性，提出一种考虑储能动态老化特性的独立海岛零碳微网电-水协同规划方法。首先，建立电化学储能与氢储能的精细化物理模型，分析储能老化对其运行效率的影响。其次，引入淡水制备系统，以微网总投资运维成本最小为目标建立独立海岛零碳微网电-水协同规划模型。为了提高模型求解速度，将规划问题拆分为上下两层，上层以固定的可再生能源装机容量为基础优化最小投资成本下的储能系统容量，下层以上层计算出的储能系统装机容量为基础重新规划可再生能源装机容量。然后，采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers， ADMM）进行迭代求解，直至投资总成本收敛获得最优海岛规划方案。最后，通过对福建省某海岛进行仿真分析，验证所提模型的合理性及方法的有效性。

全球气候变化和能源转型的背景下，电力系统面临着包含经济性在内的多方面挑战。为保障新型电力系统良好的经济效益并贯彻落实低碳发展战略，提出了一种包含碳排放额度约束、碳排放强度约束与加入碳捕集碳封存技术约束的多种碳排放约束下的燃气发电系统优化调度方法。首先，将系统经济性和新能源消纳性作为优化目标在基础运行约束上引入所提出的碳排放约束。其次，确定相关参数，采用多目标粒子群优化算法求解模型。最后，在多种约束和多场景下对优化结果进行对比分析。实验结果表明，该方法在降低系统成本和提高新能源消纳能力方面效果显著，对于实现电力系统低碳转型具有重要实际意义。

大容量电池储能电站功率分配的决策变量多，且策略需考虑多个优化目标及能自动适应场景的不确定性。为此，提出了一种基于多智能体深度强化学习（multi-agent deep reinforcement learning，MADRL）的电池储能电站功率分配决策方法。首先，基于大容量电池储能电站结构及其功率分配特性构建基于MADRL的功率分配决策框架，每个储能单元设置一个功率分配智能体，多个智能体构成合作关系；然后，设计考虑储能电站有功功率损耗、荷电状态（state of charge，SOC）一致性和健康状态损失最小优化目标的功率分配智能体模型，采用深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）算法去中心化训练各智能体网络参数，算法收敛后得到储能子系统充放电功率值。最后，算例验证了所提方法的有效性，能在有效提高储能子系统SOC均衡性的同时降低有功功率损耗、健康状态损失和充放电切换次数。

针对电氢系统运行经济性提升需求，提出了一种计及分时电价的含退役动力电池分级控制的电氢系统容量优化配置方法。该方法分析了退役动力电池的余能衰退率，提出了延长退役电池使用寿命的退役动力电池分级控制策略，在此基础上，设计了优先满足电负荷、电解槽由退役动力电池供能的电氢系统运行控制策略，构建了融合分时电价机制的电氢系统容量优化配置模型。算例结果表明，在考虑分时电价和分级控制策略的情况下，运行成本约为23.98万元，比含新电池的分级控制策略和含退役动力电池的整体控制策略均有良好的经济性和适用性，而且退役动力电池的衰退率为整体控制策略下的52%左右。

高比例新能源电力系统的构建伴随着以常规同步机惯量/一次调频资源的降低，需要考虑构建多元资源提供惯量/一次调频的辅助服务市场。因此，提出了多元资源电能量和惯量/一次调频辅助服务两阶段联合出清机制，建立了包含储能、风电、光伏和频率支撑型负荷的联合出清优化模型。在考虑频率安全约束的预出清中得到系统所需各类辅助服务资源容量和启停情况，在正式出清模型中考虑简单的惯量和一次调频辅助服务容量需求约束，在计及频率安全的基础上市场定价更为简单透明。对改进IEEE 39节点系统的算例仿真结果表明所提两阶段市场出清机制是有效的。

针对高比例新能源接入电力系统所引发的系统调频资源不足等问题，提出了一种基于虚拟电厂（virtual power plant，VPP）技术，聚合楼宇内灵活性资源，联合参与多能市场与调频辅助服务市场的两阶段优化方法。首先，构建了以智慧楼宇为单元的气电虚拟电厂模型。其次，考虑到楼宇内电储能和电动汽车作为优质的调频资源，设计了VPP辅助电网调频的日前-实时两阶段优化策略。在日前阶段，依据风光等预测信息，以VPP运行总成本最小化为目标函数，运用混合整数线性规划方法，获取日前全局最优调度方案；在实时阶段，根据调频信号等实测数据，采用模型预测控制结合混合整数二次规划进行滚动优化，以减小预测误差。最后在不同场景下对所提方法进行仿真验证，结果表明，VPP利用电储能和电动汽车辅助电网调频能够充分挖掘其灵活性潜力，实现资源在能量和调频市场上的最优配置，显著提升VPP的整体运行效益。

随着新型电力系统建设推进以及新能源全面参与市场交易，源荷双侧随机造成系统平衡问题愈发严重，对比国内外现有系统平衡风险应对机制，发现当前我国灵活性资源市场建设较为落后，因此，提出了基于发-用联盟偏差联动的日内多元灵活资源匹配交易。首先，提出了“发-用联盟”偏差联动平衡责任主体，构建基于发-用联盟偏差联动的日内多元灵活资源匹配交易的市场架构；然后，建立日内发-用联盟偏差联动资源匹配交易模型；最后，采用IEEE 118节点系统算例证明所提交易可有效激励系统调节潜力、降低系统平衡成本，并在一定程度上减轻经营主体的偏差价格风险，同时增强灵活资源成本回收能力。

传统基于人工经验制定的典型方式包含的运行场景多样性有限，难以全面表征高比例新能源电力系统复杂的运行边界，依此进行方式安排可能使系统存在安全风险盲区。对此提出了基于卷积神经网络和自注意力机制的典型运行方式提取方法。首先利用卷积神经网络构建自动编码器模型，智能提取高比例新能源电网运行变量间复杂的空间耦合关系。其次基于提取的电网运行特征引入特征聚类层，将其与自动编码器模型联合优化实现聚类。然后通过提出的新能源-负荷-传统能源组合模式指标及聚类效果评价指标表征运行方式聚类结果。最后对以类中心为代表的方式样本集进行拓展并开展静态安全评估。算例结果表明，该方法能够有效挖掘电网高维运行变量的空间相关性和复杂组合模式，在此基础上开展的安全校核有助于区别化表征不同方式间高比例新能源电力系统的安全风险，为新型电力系统典型运行方式的制定提供有力支持。

针对现有聚类算法在提取典型负荷曲线时存在的非凸簇识别能力不足和参数敏感性等问题，提出基于改进密度峰值聚类（density peak clustering，DPC）算法的典型负荷曲线提取方法。首先，提出基于局部密度和相对距离的自适应聚类中心选取方法，解决传统DPC算法人为选择聚类中心的主观不确定性问题；其次，定义聚类交叉密度和聚类边界密度两个新参数，提出初始聚类校正策略，有效解决非聚类中心点的分配连带错误问题。通过6个二维数据集、4个多维数据集和1个实际REFIT电气负载测量数据集的对比实验表明，所提改进DPC算法在准确率（ACC）、调整兰德指数（ARI）和Fowlkes-Mallows指数（FMI）3个评价指标上均优于传统DPC、K-means和DBSCAN算法，其中ACC、ARI和FMI平均提升25.40 %、46.92 %和21.83 %。算例结果表明，所提改进DPC算法提取的典型负荷曲线更具代表性，可为电力系统灵活性资源优化调控提供更精准的数据支撑。

黑启动路径优化是电网恢复过程中的关键环节，为解决含新能源电网黑启动路径优化中搜索空间大、计算复杂度高、收敛速度慢等问题，提出了一种基于改进A*算法的含新能源电网黑启动路径优化策略。首先分析了新能源场站输出功率的不确定性，采用BP神经网络对其进行超短期功率预测。其次，以输电线路恢复时间为目标函数，考虑线路投运状态、启动功率等约束构建了黑启动恢复优化模型，在此基础上采用引入权重系数、路径平滑等策略对传统的A*算法进行改进，以此获取含新能源的电网黑启动最优恢复路径。最后，通过MAT/AB仿真算例对比黑启动过程中不同路径优化策略的性能。结果表明，该算法相比其他策略具有更高的恢复效率，并且提高了黑启动过程中的可用有功功率和总发电量，有效保障了供电方案的可靠性和快速性。

可再生能源的规模化接入电网具有间歇性和强随机特性，容易引起显著的频率波动。针对多区域互联电网，现有的基于神经网络的多智能体协同算法在面对强随机扰动时，常因梯度爆炸和梯度消失问题导致控制性能并不理想。为此，提出了一种自适应权重残差近端策略优化自动发电控制方法。该方法将智能体策略神经网络的各层之间通过残差连接，并为残差连接添加一个可训练的自适应权重，以取得最优的残差比例，缓解神经网络梯度爆炸和梯度消失问题，从而使得深层网络的训练过程更加稳定和高效，进而更快地获得强随机扰动下的多区域协同最优解，以消除由于强随机扰动所引起的频率波动。通过在IEEE两区域和三区域负荷频率控制系统上的仿真测试验证了所提算法的有效性。且相较于多种强化学习算法，所提算法具有更快的收敛性和更强的稳定性，更高的频率稳定性及控制性能。