抽水蓄能和新型储能协同发展对实现能源结构转型有积极推动作用，但适应新型电力系统建设进程的抽水蓄能和新型储能如何协同发展尚无定论。结合新型电力系统不同时间尺度储能需求和储能发展现状分析明确抽水蓄能和新型储能功能定位和发展趋势，并适应新型电力系统建设需求基于规划定位—技术创新—运维管理—运营策略架构提出抽水蓄能和新型储能协同发展建议，为推动储能行业发展决策制定、促进储能行业良性发展提供战略支撑。

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工业企业从电能消费者转变为产消者的环境生态可持续性仍是个未知数。以水泥产消者为例，基于能值分析方法，提出了光伏发电有效能值可持续发展指数，对分布式光伏发电系统在生命周期内投入的成本和“免费”资源进行统计和综合计算；接着，提出了基于能值指标的绿证与碳抵消电量折算方法，对不同用电模式产生的碳减排效果和电-碳-绿证融合的自然价值进行量化和比较。结果证明，水泥产消者的分布式光伏系统单位功率输出的能值需求低；“自发自用”模式可兼容经济性实现高效减碳；能值指标减小了月度绿证和碳市场的可交易量。据此，水泥产消者需进一步提高能值可持续性，机制制定需倡导个性化的电-碳-证交易，以实现能源供给与生态服务和谐发展。

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配电网稳定性直接关系到终端用户侧储能的运行质量。针对配电网异常运行场景下用户侧储能系统的安全问题，提出了一种热失控预警方法。该方法通过确立从配电网异常状态到用户侧储能的完整传导路径，识别了锂离子电池热失控的关键特征量，包括异常电流值/电压值和异常状态持续时长。进而建立了用户侧储能的状态演化模型，分析了这些特征量对储能安全运行状态的影响。仿真结果揭示了不同异常电气量变化对储能安全的具体影响，如异常电流值/电压值与储能异常温度的高正相关性，以及异常状态持续时长的强正相关性。基于此，确定了用户侧储能热失控的触发边界，并为单相接地、两相短路、两相接地、三相短路等不同异常运行状态制定了预防、控制与应对措施。这些措施包括但不限于在故障无法及时消除时准备切断储能，以及加强线路保护建设等。该方法的应用显著提高了配电网与用户侧储能系统的安全稳定性。

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分布式屋顶光伏地理位置分散，受地理环境遮挡和多种气象因素影响，导致光伏出力特性存在差异，给变电站级分布式屋顶光伏日前功率预测造成挑战。针对上述问题，提出了一种基于双重注意力变换模型的分布式屋顶光伏变电站级日前功率预测方法。首先，基于动态时间规整算法计算分布式光伏用户出力特性间的相似度，并基于凝聚层次聚类法将其划分成若干类；然后，利用自主注意力网络学习各时间步间的时序关联特性，通道卷积注意力机制学习多特征变量间的相关性，构建日前功率预测模型；最后，将每一类日前预测结果相加，实现变电站级日前功率预测。算例结果表明所提方法在多种天气状况下，较Transformer、长短期记忆神经网络和时序卷积网络，预测精度显著提升。

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由于用户级综合能源系统（integrated energy system，IES）的多元负荷序列之间复杂的耦合关系及易受外部因素影响等原因，综合能源系统多元负荷的精准预测面临很大困难。为此，提出一种基于Spearman相关性分析阈值寻优（threshold optimization，TO）和变分模态分解结合长短期记忆网络（variational mode decomposition based long short-term memory network，VMD-LSTM）的多元负荷预测方法。首先，使用斯皮尔曼等级（Spearman rank，SR）相关系数定量计算多元负荷间以及负荷与其他气候因素间的相关关系并通过循环寻优确定最优相关阈值，然后采用VMD算法将以最优阈值筛选出的负荷特征序列分解成更简单、平稳、有规律性的本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）后与最优气象特征一起输入LSTM模型进行负荷预测。通过某用户级IES的实际数据对所提方法的有效性进行了验证，结果表明，所提方法能有效提高IES的多元负荷预测精度。

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针对纯电重卡大规模充电给电网带来的负荷峰值大、运行成本高等问题，提出了用于削峰填谷的双层协调优化调度方法。首先，考虑物流特性对纯电重卡进行负荷预测，并获取纯电重卡的行驶行为，得到充电负荷曲线，同时利用模糊C均值聚类将充电负荷分为可调度与不可调度两类，计算其可调度潜力；其次，以总负荷方差最小为目标函数，构造上层优化模型，制定纯电重卡日充电方案；然后，将上层寻优的日充电方案传递到下层，考虑柔性时间窗约束，以纯电重卡运行成本最低为目标函数，构造下层优化模型，实现考虑充电负荷方差与运行成本的双层优化调度；最后，在主从博弈框架下利用自适应粒子群算法求解双层协调优化调度模型，采用某物流区域实际纯电重卡数据进行仿真验证。结果表明，提出的双层优化调度方法能够在有效平滑负荷曲线的同时，降低纯电重卡的运行成本。

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源荷预测是虚拟电厂（virtual power plant，VPP）制定未来调度计划的重要依据。提出一种基于多频组合短期源荷预测的VPP发电侧和用户侧协同优化调度方法。首先对时间序列的负荷数据进行集合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition，EEMD），并将其重构为高低2种频率，使用图卷积神经网络（graph convolution network，GCN）和长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）相结合的GCN-LSTM算法进行预测，并将多频模型得出的预测结果聚合形成不确定模糊集合。考虑需求响应，建立VPP双层优化调度模型。上层以用户利益最大化为目标，综合利用需求响应调度作用，基于制定的分时电价优化多类型可控负荷。下层以分布式电源出力成本最小为目标，同时兼顾供需两侧利益，实现VPP内部资源的优化，并运用改进列约生成算法将上述模型分解为主、子问题进行求解。通过算例分析对所构建的模型进行经济性、鲁棒性和有效性验证。

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为提高主动配电网（active distribution network，ADN）运行经济性和用户满意度，提出一种考虑需求响应和用户满意度的ADN优化调度方法。综合考虑ADN运行过程中的购电成本、发电成本、维护成本和需求响应成本，建立了以ADN总运行成本最小为目标函数的优化调度模型。利用混沌映射、莱维飞行和收敛因子非线性变化等策略对斑点鬣狗优化算法（spotted hyena optimization，SHO）进行优化，以提高斑点鬣狗算法的优化性能。采用改进斑点鬣狗优化算法 （ISHO） 对ADN优化调度模型进行求解，算例分析结果表明，ISHO算法的优化效果优于其他算法，2种需求响应同时参与系统调度时的ADN总运行成本最小，经济性更好。

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中国风、光资源密集地区与电力负荷集中地区的不匹配为可再生能源大规模发展后的消纳问题带来重大挑战，“双碳”目标下，如何促进可再生能源消纳已成为中国能源结构转型亟需解决的问题。从增加电力需求和提升负荷灵活性的创新视角出发，以内蒙古自治区为例探究风、光资源密集地区可再生能源消纳情况、形成原因及其破解思路。研究发现，2030年，内蒙古可能产生约2000亿kWh弃风弃光量；经济发展、人口规模、第二产业与第三产业发展、居民供暖等是内蒙古电力需求增长的主要驱动因素，当前工业发展对地区电力消费和可再生能源消纳的带动作用有待提升；内蒙古钢铁行业和电解铝行业通过采用电弧炉炼钢工艺、电解槽改造技术等方式，可以为电力系统提供巨大的负荷灵活性潜力。鉴于此，风、光资源密集地区应积极推动能源结构转型和产业结构电气化转型的协同机制，激励工业用户等市场主体提供负荷灵活性，鼓励最终消费端采用绿色清洁电力实现对传统化石能源的替代，进而有效促进可再生能源的消纳。

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海上风电经柔性直流送出已成为风电消纳的重要途径。直流气体绝缘开关设备（gas insulated switchgear，GIS）用于海上风电换流平台，可以降低整体海上换流站平台体积及设备造价，降低了海上设备的运维成本。围绕海上风电用±550 kV直流GIS的过电压与绝缘配合进行研究，首先确定柔直系统的结构与参数、控制保护策略和避雷器配置方案，进而通过仿真获得最大过电压水平，对于不同运行方式下故障极与非故障极的直流极线过电压进行分析，最后明确±550 kV直流GIS中避雷器参数与±550 kV直流GIS设备的绝缘水平要求。

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