科学设计中国能源系统低碳转型的多元路径并把握其异质性，对实现碳达峰目标有重要参考价值。基于EnergyPLAN模型构建统筹电力、热力、工业、交通4大部门的能源系统，通过仿真模拟研判系统转型的季节异质性、部门异质性和成本异质性，得出以下结论。①冬季在大陆气团、低温、日照等综合影响下风电占比最大、水电次之、太阳能发电最小；夏季进入丰水期且太阳能丰沛，但可能诱发过剩电力生产；春季锅炉供热和热电联产逐步被燃煤电厂替代。核电由于资源消耗小、供能稳定等优势故得以发展，而生物质能和地热能由于资源分散、收集运输困难故出力贡献有待提升。②电力部门是转型工作“排头兵”。热力部门煤炭消费占据主导，作为过渡能源的天然气占比呈上升态势，合理引入生物质能有利于碳减排。电炉钢等技术推广有助于破解工业部门转型瓶颈。交通部门转型重点为以节能促降碳。③由于碳达峰阶段煤炭等在能源保供中的“压舱石”作用，故燃料成本占比最大。基准路径下碳排放成本次之，而低碳和强化低碳路径由于转型成本提升故投资成本次之。强化低碳路径下碳排放成本最小，这得益于跨部门能源协同消纳和碳捕集技术的探索应用。

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为实现电力行业低碳转型目标，提出一种面向零碳供电所的多维度综合评价方法。通过分析外部政策、技术发展、地理环境、经济发展及社会认知等影响因素，构建包含清洁能源发电、终端负荷用电、建筑系统等8类一级指标和42个二级指标的综合评价体系。指标权重计算方面，结合熵权法与改进CRITIC法，更加全面地挖掘指标的信息无序性、数据离散程度和相关性等特征，采用平均差均值比替代标准差衡量指标变异性，降低数据分布偏倚的影响。方案评价方面，引入耦合协调度改进传统VIKOR法，通过量化指标间协同效应实现决策过程的优化。通过对中国南方地区某零碳供电所实际工程案例进行分析，验证了改进CRITIC法处理指标数据分布偏倚的优势，以及改进VIKOR法反映指标协同效应的优势，并针对较差方案提出改进措施。研究结果为推动零碳供电所建设提供了科学依据，并为电力系统低碳化路径优化提出了可操作的改进措施。

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为了使综合能源系统更好地适应源荷不确定性并提高其低碳经济运行能力，提出了基于改进深度强化学习算法的考虑电转气-碳捕集-氢燃料电池 （PCH） 联合模型与改进碳交易机制的综合能源低碳经济运行策略。首先，构建了具有固碳能力的PCH联合模型，并引入氢能分配率以实现减碳能力与能源高效供应；其次，为了促进综合能源系统调度策略的低碳性，提出了改进阶梯型碳交易机制，以线性化的方式代替传统阶梯型碳交易机制中的定值设置；进而，应用混合噪声机制对深度强化学习算法进行了改进，使其能够更好地适应于低碳综合能源系统中源荷不确定性；最后，算例结果验证了所提策略的有效性与适应性，以及PCH联合模型与改进碳交易机制对综合能源系统低碳性的积极作用。

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电力集聚作为推动能源转型的重要路径，其作用机制及影响效应亟待深入探究。基于中国30个省份2001—2021年的面板数据，通过改进区位熵方法构建二维指标（T），测度电力集聚水平，并利用空间杜宾模型（SDM）技术实证检验其对中国能源转型的影响及空间溢出效应。研究发现：1）中国电力已形成显著集聚特征，集聚水平呈现区域差异；2）电力集聚对能源转型具有先促进后抑制的非线性影响；3）空间效应分析表明，邻近地区的电力集聚对本地区能源转型具有正向溢出作用；4）异质性检验显示，经济欠发达地区对电力集聚的需求更迫切；5）中介效应分析表明，技术创新在电力集聚影响能源转型的过程中起到了促进作用。基于此，建议政府需差异化引导电力发展布局，优化集聚规模，加强跨区域协同，加速技术创新，以充分发挥集聚效应在能源转型中的积极作用，助力“双碳”目标高质量实现。

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气候变化挑战日益严峻，碳排放已成为国际社会广泛关注的焦点议题。以生态文明先行示范区贵州省为例，构建“Tapio脱钩分析-LMDI驱动分解-LEAP情景模拟”的递进式研究链条，深入研究碳排放问题，精准定位区域减排瓶颈并提出未来低碳发展建议。研究发现：2000—2022年贵州省经济增长与碳排放之间未实现脱钩，表现为增长连接状态和弱脱钩状态；贵州省终端能源碳排放量变化6个影响因素按照贡献程度排列分别为经济产出效应、能源强度效应、能源消费结构效应、产业结构效应、碳排放系数效应、人口规模效应；不同发展情景设定下，贵州省碳排放峰值出现时间不同，能源强度调整、能源消费结构调整和综合情景预计在2029年达峰，基准和产业结构调整情景预计在2032年达峰。

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电力电子设备与电网之间的动态相互作用所产生的振荡正在成为可再生能源并网系统中关键问题之一。分析振荡稳定域对于评估实际电力系统中的振荡风险非常重要。传统的振荡稳定域构建方法有逐点分析法、预测矫正法、随机森林分类法等。然而，这些方法在实际应用中存在计算效率或者计算准确性等方面的缺陷。为了解决这些问题，提出了一种利用多层感知机回归的振荡稳定域构建方法。首先，定义了振荡稳定域。然后采用蒙特卡洛方法在参数空间中获取工况点，并通过阻抗法获得不同参数电力系统的稳定性数据集。最后，用改进的多层感知机计算振荡稳定域。通过在宁夏电网某实际新能源并网系统中的应用，所提方法的有效性得到了验证。

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随着新能源以及新型储能的广泛接入，配电网正逐步由单一的电能分配网络转化为源网荷储融合互动的新型配电网，这对配电网的可靠性评估与检修策略提出了新的要求。针对该问题，提出了一种考虑源荷响应及设备检修的配电网可靠性评估方法。首先，建立了一种考虑分布式电源出力与网络重构的检修策略优化模型。其次，针对配电系统中大量新型源荷接入的实际情况，提出了一种考虑源荷响应的配电网可靠性评估方法。最后，以IEEE 69节点配电网系统进行算例分析。算例结果表明，该方法在提高检修效率、降低停电损失及提升系统可靠性方面均表现出显著优势。

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为了解决大规模风电接入所导致的可用输电能力（available transfer capability，ATC）受限问题，提出了一种提升风电接入系统ATC的混合型潮流控制器（hybrid power flow controller，HPFC）选址定容方法。首先，基于功率注入法建立HPFC的数学模型，并采用改进K均值（K-means）聚类算法削减风电、负荷概率场景；其次，建立了计及ATC的HPFC双层优化配置模型，上层优化模型以最小化HPFC配置成本和节点电压偏移为目标，下层以最大化系统ATC为目标；最后，应用改进多目标粒子群（multi-objective particle swarm optimization，MOPSO）算法计算所提双层优化模型的Pareto解集，根据解集中每个解的模糊满意度函数确定最优解。

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合理评价风电场并网友好特性是电网功率平衡和调度计划工作的前提。为此提出了一种风电并网友好特性的评价指标体系与方法。首先，构建包含风资源特性、风电出力特性和电网交互特性3个维度的风电并网友好特性评价指标体系，其中在描述风电出力特性波动性方面提出了波动点、波动密度和波动幅度均值等3个指标来描述风电出力的波动性。其次，设计了一种基于逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS）并考虑指标间协调性的改进算法，在传统TOPSIS评价算法的基础上引入灰色关联系数和信息熵进行综合评价。然后，运用G1主观赋权法和改进CRITIC客观赋权法结合的方式对各个指标使用最小离差的方法进行组合赋权。最后以多个风电场为例设置仿真算例，对各个风电场的特性进行综合评分并排序，通过对风电的研究和评估，可以为风电产业规划提供科学依据。

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综合能源系统与加氢站联合运营受到交易价格不完善以及运行环境不确定的制约，为此构建了基于Stackelberg博弈的综合能源系统与加氢站联合运营鲁棒定价模型。首先，该模型以综合能源系统运营商为领导者，采用两阶段鲁棒优化方法处理可再生能源和负荷的不确定性，以自身成本最小化为目标制定交易电价；加氢站作为跟随者根据自身需求对电价做出响应，实现购能成本最小化，并用分布式鲁棒机会约束处理氢负荷需求的不确定性。然后，为解决模型中多重不确定性造成的求解难题，在较为宽松的条件下证明了该模型下Slater条件的成立，采用Karush-Kuhn-Tucker条件和大M法对定价模型进行重新表述，并利用商业求解器 YALMIP/GUROBI进行了求解。最后，通过算例仿真验证了所提模型和方法的有效性。

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为促进数据中心综合能源系统的节能减排与高效用能，提出了一种考虑数据中心余热回收且兼顾经济性与碳排放的电-热-氢综合能源系统多目标优化调度方法。首先，分析数据中心的工作特性，建立数据中心的功耗模型、热力模型以及余热回收模型。基于综合能源系统结构，考虑电-热-氢多能耦合特性，建立系统内部各能量转化设备的运行模型。在此基础上，以最小化系统总运行成本与碳排放量为目标，构建多目标日前优化调度模型。针对所提多目标优化问题，采用规划法向约束生成法（normalized normal constraint，NNC）进行高效求解，获取均匀的Pareto前沿点，再从中选择最佳折衷解作为系统调度方案。最后，以某数据中心综合能源系统为例进行仿真分析，结果表明，所提多目标优化调度策略可以有效兼顾综合能源系统运行的经济性和低碳性，同时NNC法能够确保折衷解的质量，验证了所提模型和方法的有效性。

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负荷预测是综合能源系统（integrated energy system，IES）高效运行的前提，面对综合能源系统多元负荷强耦合相关性、强随机性的特点，单一模型在运行负荷特征提取方面存在不足。为充分利用负荷间的相关性、降低负荷数据的非平稳性、弥补单一模型的不足，提出一种基于TCN-TPABiLSTM组合模型和多任务学习框架的IES多元负荷超短期协同预测方法。首先对负荷间耦合相关性、负荷时间相关性和负荷影响因素进行分析以构建模型输入，再通过变分模态分解将负荷数据分解为一定数量的模态以降低非平稳性，最后以TCN-TPA-BiLSTM组合模型作为多任务学习框架的共享层进行预测。通过实际数据进行验证和对比，结果表明该方法能够充分发挥模型各部分优势，相较于其他模型也获得了更优的结果。

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