基于相似日和CAPSO-SNN的光伏发电功率预测

针对光伏发电功率预测精度不高的问题，提出一种基于相似日和云自适应粒子群优化(CAPSO)算法优化Spiking神经网络(SNN)的发电功率预测模型。考虑到季节类型、天气类型和气象等主要影响因素，提出以综合相似度指标进行相似日选取；以SNN强大的计算能力和其善于处理时间序列问题的特点为基础，结合CAPSO算法搜索的随机性和稳定性优化SNN的多突触连接权值，减少对权值的约束，提高算法的收敛精度。根据某光伏电站的实测功率数据对所提模型进行测试和评估，结果表明，该模型比传统预测模型具有更高的预测精度和更好的适用性。  

计及分布式电源和负荷不确定性的多目标配网重构

构建多目标配网重构模型，该模型充分考虑了风电出力、光伏发电以及负荷的不确定性，并且同时优化配网的3个重要评估指标：有功损耗、节点最小电压值、负荷均衡度。采用场景分析法处理不确定性因素，采用同步回代缩减法进行场景削减，讨论不同场景数对优化结果的影响，并利用多目标扰动生物地理学算法求解模型，利用模糊集理论确定最终重构方案。某69节点配网系统测试结果表明：所用算法能够快速找到多目标配网重构模型的决策解，具有较高的搜索效率，验证了在消纳分布式电源的情况下，通过网络重构能够明显改善网络的各项指标。  

计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度

随着分布式电源接入电网比例不断提高，其出力的随机性和间歇性对电力系统安全稳定运行造成威胁，虚拟电厂（VPP）为有效解决分布式电源并网提供了新思路。风电等可再生能源的发电和电价具有不确定性，如何在不确定环境下提高VPP的可调度性成为研究热点。针对电价预测精度高、误差分布较为规律的特点，采用随机规划法处理电价的不确定性，对于风电等可再生能源的出力，其预测误差通常难以准确地用概率分布描述，采用鲁棒优化法处理，在此基础上建立VPP优化调度的上层经济调度模型。进一步考虑电网的安全约束，建立VPP优化调度的下层安全调度模型，最终形成VPP两层优化调度模型。通过对改进的IEEE 33节点系统及由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成VPP的算例分析，验证了所提模型的可行性和有效性。  

碳排放约束下虚拟电厂鲁棒优化竞标模型

虚拟电厂中的可再生能源发电出力和电力市场的电价具有不确定性特征，在虚拟电厂的竞标中如何处理这些不确定性因素的影响值得深入研究。应用鲁棒优化的方法处理风电出力和电力市场电价的不确定性，同时考虑碳排放约束对虚拟电厂竞标的影响，建立虚拟电厂鲁棒优化竞标模型。算例分析结果验证了所提模型的经济性和鲁棒性，显示了鲁棒优化法处理含有不确定性参数的优化问题的有效性，且碳排放约束会使虚拟电厂竞标策略发生变化。  

基于复数域标幺化的配电网三相不对称快速分解状态估计算法

提出一种基于复数域标幺化的配电网三相不对称快速分解状态估计算法。基于坐标变换的思想，引入基准相角进行复数域标幺化，对阻抗进行整体移相，减小R/X比值，弱化电压相角对有功、电压幅值对无功的影响，实现配电网状态估计的快速分解；根据网络特性，得出使得快速分解估计方法可靠收敛的最优基准相角的选取原则；为适应PQ快速分解状态估计模型，将电流幅值量测等效处理为功率量测。标准测试算例的仿真结果表明，所提快速分解状态估计方法在保证估计精度的同时，可改善配电网状态估计数值计算的稳定性，提高大规模配电网状态估计的在线计算速度。  

电-气互联综合能源系统多时段暂态能量流仿真

考虑到气网的慢动态特性，研究了电-气互联综合能源系统的多时段暂态能量流仿真，其中电网采用稳态潮流模型，气网采用暂态能量流模型。运用隐式有限差分法将天然气系统暂态能量流方程转化为非线性代数方程组，然后用牛顿法求解以非线性代数方程组描述的综合能源系统的多时段暂态能量流方程。同时，计及了电力系统与天然气系统2个层面的耦合，即燃气轮机与电转气(P2G)技术。最后，基于修改的IEEE 24节点电力系统和比利时20节点天然气系统，计算其多时段暂态能量流。仿真结果表明，在短时间尺度研究中，天然气系统的稳态模型与暂态模型的计算结果存在显著差异。除此之外，还定量评估了P2G对风电消纳的积极影响。  

计及P2H的电-热互联综合能源系统概率能量流分析

电转热(P2H)技术可以平抑分布式可再生能源发电功率波动，促进光伏发电的消纳与电-热互联综合能源系统的协同运行。建立了含光伏的电-热互联综合能源系统概率能量流模型，采用Nataf变换对相关非正态的光伏输入随机变量进行抽样，并与拉丁超立方采样相结合，定量评估P2H对电力系统和热力系统概率能量流的影响。实际巴厘岛的算例分析结果验证了所建立模型的有效性。在含光伏的电-热互联综合能源系统中，P2H可促进分布式可再生光伏的消纳，并有效增强系统的安全性。  

基于序分量的孤岛交直流混联微电网三相解耦潮流算法

针对交直流混联微电网这类新型网络的潮流分析问题，建立了Droop型分布式电源以及AC/DC 逆变器并网稳态潮流模型，并根据并网点电压对称进行三相、单相并网模型的相序分量转换。利用序电流补偿法将AC子网解耦为三序网络且并行求解，显著减小了问题求解规模；进一步建立了AC/DC逆变器两侧交流频率和直流电压耦合关系，有效解决了两子网间功率平衡问题。在序分量体系下提出了适用于直流微电网多种方式接入的孤岛交直流混联微电网三相解耦潮流算法，基于IEEE等标准配电系统的修改算例，验证了所提算法的有效性、适用性以及高计算效率。  

基于双解耦的配电网三相不平衡快速潮流算法

为实现三相配电网潮流的高效计算，同时兼顾对分布式电源、线路参数不对称、高R/X比值和弱环网的适应性，提出一种相间解耦与复数域快速分解算法相结合的主动配电网双解耦三相快速潮流算法。首先采用相间解耦补偿模型对配电线路三相直接进行相间解耦；然后利用复数域标幺化技术减小各相的R/X比值的影响，继而引入快速分解潮流算法进行相内分解运算。该方法中的两步解耦减小了雅可比矩阵维数并且使其在计算过程中保持不变，极大地简化了计算复杂性。该算法对分布式电源和弱环网也有较强的适应性。算例测试结果验证了所提算法的有效性。  

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升，虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性，因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下，采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性，形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性，利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型，构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性，在优化调度模型中考虑不确定性的影响，可减小实际日运行成本，提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本，通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。