电网近年来的高速发展需要内外兼备的灵活性以保障其经济可靠的运行。世界各地智能电网的迅猛发展让电网和其他系统之间的关系越来越紧密。电网和其他系统正逐渐融合成为一个能源有机体。这给能源领域带来了根本性的挑战，同时也为电网消除传统的严格边界条件进而提升其灵活性提供了难得的机遇。从能源有机体的各个层面探讨了提高电网灵活性的可能性。电网存在着巨大的灵活性潜力，但是挖掘这些潜力需要高性能的分析方法和工具以实现电网的整体设计和能源有机体的全方位评估，并适应系统规模的逐渐扩大和复杂度的不断提高。介绍了几个开源软件平台和软件包作为灵活性电网高性能分析的样例。它们已被应用于能源有机体的大规模分析、优化和控制。提出的“电网沙盘”（GridSandbox）概念可作为一个开放式的环境，用于评估各类高性能分析方法和工具的有效性。建设灵活性电网所需的高性能分析方法和工具的开发需要来自数学、计算、数据科学、电网以及其他能源领域等多个学科专家的通力合作。高性能分析研究领域仍有许多空白亟需填补，具备广阔的研究和应用前景。

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面临资源紧张、环境污染、气候变化等诸多挑战，需要大力推动以太阳能、风能等清洁能源替代化石能源，走绿色低碳可持续的全球能源转型道路。针对全球能源互联互通需要，提出了通过时序场景计及全球可再生能源资源和电力需求的分布特性，在此基础上以全球电力供应总成本最小化为目标，构建了全球联网电力流多期规划模型；最后面向全球能源资源大范围优化配置的发展愿景，开展了全球联网电力流格局的量化分析。

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区域能源互联网综合效益的评估涉及对多种因素之间复杂反馈关系的处理，而传统评价方法一般局限于某一方面，未能全方位评估区域能源互联网发展带来的综合效益。提出了一种基于系统动力学的区域能源互联网综合效益评价模型。首先分析了区域互联网的构建带来的经济、社会、资源和环境4个方面的效益及相关影响因素；其次分析归纳了各因素间关系和反馈机制，并以此为基础构建了基于系统动力学的区域能源互联网综合效益评价模型；最后以东南亚地区为案例进行了多场景仿真分析，结果表明该模型可实现区域能源互联网综合效益量化评价，为区域能源互联网的规划和发展研究提供工具。

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未来高比例可再生能源电力系统愿景下，具有波动性和不确定性的风/光等可再生能源作为主要能源供应者，给电力系统带来了巨大的灵活性需求，考虑单一类型灵活性资源提供调节能力的规划模型和以净负荷包络线为基础的电源规划方法将不再适用。引入灵活性指标量化评估源荷储多类型灵活性资源的调节潜力并作为优化决策变量纳入到规划模型中，从而建立以全周期投资成本最小化为目标的高比例可再生能源电源规划模型。通过电源投资决策、生产模拟和灵活性评估3个流程模块，实现单位投资改善灵活性指标最优的电源规划方案求解。最后，以东北某省级电网的2050年远期规划为算例，验证了上述模型和算法的有效性。

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中国许多地区已经开展火电机组深度调峰辅助可再生能源消纳的试点工作，但基于场景的时序模拟方法在分析其调峰效果时受到各类不确定因素影响，难以覆盖所有的运行场景，导致中长期评估结果准确性不高。因此，时序方法不适用于缺少详细时序数据的电源容量规划。为此基于随机生产模拟方法，面向规划应用提出了一种火电深度调峰提升系统可再生能源消纳效果的评估方法。该方法建立了包括非供热火电机组、热电联产机组和风电等电源在内的供给侧概率模型，分析了在不同火电深度调峰方式下，系统负荷、可再生能源发电的概率特性变化，给出了弃风率等指标的计算方法。以北方某省级电网为仿真系统进行数据实验，研究了不同深度调峰配置方案下的弃风率变化情况，证明了该方法的有效性。

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研究了大型风电场联合集中式储能系统参与电网一次调频的可行性与经济性，并提出一种风储联合调频控制策略。统计分析了正常运行与发生功率缺额事件下实际电网的频率特性，仿真验证了新能源机组参与电网一次调频的必要性；类比火电机组一次调频原理，提出了新能源机组参与一次调频的基本条件；分析了风电机组基于转子惯量、预留备用和配置储能3种调频方案的技术经济性，指出风电场装配集中式储能以承担一次调频是更为经济有效的调频方案。旨在充分利用风机转子惯量以减少配置储能容量，提出一种风储协调的调频控制策略，有效减少储能容量。

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由于柔直电网“隔离”了频率信号，互联多区域协同调频问题亟待研究。现有研究大多利用换流站的下垂控制以及直流电压偏差实现频率信号的传递，但忽略了风电集群接入后由风电功率正常波动引起的直流电压偏差干扰，可能导致风电集群在无需调频时频繁地调整出力。对此，提出了基于直流电压偏差及其特征量的多区域协同调频策略，分别针对电网频率偏移和风电功率波动两种场景提取直流电压偏差特征量，包含电压变化量、电压变化率和滤波后的电压分量幅值3个特征，并基于二者的差异设置换流站启动下垂控制的判据。仿真结果验证了所提方法的有效性。

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针对电网规划过程中不确定因素的数学模型类型不一致的情况，提出了考虑可再生能源出力概率模型和预测负荷区间模型的输电网规划方法。首先给出了考虑区间数的扩展随机机会约束规划模型；然后建立了以投资成本最小为目标函数，以支路潮流的扩展随机机会测度作为约束条件，同时考虑随机不确定因素和区间不确定因素的输电网规划模型；采用粒子群优化算法优化规划方案，采用准蒙特卡洛模拟和改进的分支定界相结合的方法对规划方案进行安全校验。IEEE RTS-24节点系统和某实际电网的案例结果证明了所提算法的有效性和正确性。

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径向基（radial basis function，RBF）神经网络因其泛化能力强、收敛速度快的特点广泛应用于负荷预测。但传统采用K-means和自组织映射（self-organizing map，SOM）训练RBF径向基中心的方法因其全局搜索能力偏弱，仍然存在容易陷入局部最优解的问题，严重制约了RBF预测精度的提高。针对此问题，提出了一种基于强化学习（reinforcement learning，RL）改进的RBF短期负荷预测方法。强化学习通过环境的反馈不断完善搜索策略，具有非常突出的全局搜索能力。所提方法将强化学习以环境反馈修正搜索策略的机制应用于SOM，大幅增强了SOM的全局搜索能力，使其获得逼近最优的径向基中心，提高RBF负荷预测精度。以英国某地区2016年5～9月的负荷数据进行仿真实验。结果显示，与采用K-means和SOM方法训练径向基中心的RBF相比，所提的强化学习改进RBF方法的负荷预测平均相对误差分别由4.58%和4.37%降低至3.30%。

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针对应用于交直流配电网的电力电子变压器（power electronic transformer, PET），分析了输入级MMC子模块电容电压波动的机理，结合电力电子变压器的特殊结构，提出了一种优化运行控制策略，通过在DC/DC变换器的控制环节上增加电流修正量，以减小输入级MMC子模块电容电压波动。利用Matlab建立了电力电子变压器的仿真模型，通过仿真验证了控制策略的有效性。

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城市电网规模庞大复杂且核心城区负荷密度急剧攀升，为提升城市电网电力输送能力，基于城市电网中长期负荷增长模式与预测技术，从电压等级选择、城市电网供电方式分析及交直流输电方式比较等综合分析城市电网多端柔性直流输电的可行性。通过比较多端柔性直流输电与传统交流输电在城市电网供电应用上的利弊，提出适应于城市电网的交直流协调控制策略，研究多端柔性直流输电系统的优化运行。最后以南京电网为例，进行南京电网交直流混合系统建模和多端柔性直流输电仿真，研究多端柔性直流输电与城市电网的交互影响，提出适应典型城市电网多端柔性直流输电的应用构想。

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针对弱交流系统换流变或邻近变压器充电时多次出现的50 Hz保护动作事件，对50 Hz保护动作原因进行了分析，并从保护定值优化和保护逻辑优化两个方面进行了研究。定值优化着重论述了时间定值的选取方法和原则，逻辑优化则提出了优化判据并通过RTDS进行了仿真试验，试验表明保护逻辑优化方案可以准确区分直流电流中的50 Hz分量是由于交流系统原因产生还是直流系统原因产生，两种优化方式均可以有效避免弱系统50 Hz保护误动，对在运直流或新建直流工程均有借鉴意义。

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