能源互联网的建设不仅需要技术手段的支撑，更需要以价值为驱动激活各方主体参与，打造互惠共赢的能源生态圈。为此，从能源、信息和制度经济学的视角出发，深入分析能源互联网的价值创造机理、业态创新范式和发展战略选择。首先，剖析了能源互联网的价值创造机理，其本质是以多能融合突破孤立系统的边界，从而显著扩大资源优化配置的空间；通过信息技术使得能源系统更加有序，进而促进能源系统的“熵减”；通过能源互联网平台释放范围经济的巨大红利。其次，设计了基于共享经济机制、降低交易成本、激励共享共赢的能源互联网价值分配机制，谋划了能源互联网支撑智慧城市发展、支撑绿电追踪、支撑能源消费节能降耗、提升工业资产利用率、助力政府治理的新业态。最后，策划了以再电气化为核心目标、基于价值公平分配的数据共享、以数字孪生为平台的人工智能、以负荷调度替代需求侧响应、基于共享经济的能源互联网市场机制的发展战略。

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燃气轮机和电转气（power-to-gas, P2G）技术的日益成熟逐渐加深电力系统和天然气系统的耦合程度。在电-气综合能源系统的联合运行中，子系统的扰动会通过耦合元件跨系统传播，从而影响整个系统的安全运行。为研究电-气综合能源系统中子系统间的相互影响，基于牛顿拉夫逊法建立了统一潮流模型并实现了联合求解，其中天然气系统的状态变量采用牛顿下山法更新，一定程度上避免了初值敏感性。随后，基于统一潮流模型构建了节点电压/节点气压-注入节点功率综合灵敏度指标，同时获取了规范化的电压/气压灵敏度矩阵，可以定量评估系统多种扰动的共同影响并分析耦合系统的相互作用机理。算例分析验证了潮流算法和所提指标的有效性，并讨论了燃气轮机和P2G装置耦合作用下子系统间的影响关系。

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构建以多能耦合为特点的综合能源系统是增强能源系统运行灵活性、提升可再生能源消纳能力的有效途径。考虑到居民、工业用户的供热（冷）需求，电-热耦合已成为中国综合能源系统的主要形态之一。为应对新能源发电、负荷等不确定性，在制定调度计划时通常配置一定比例的备用容量，以提升电力系统运行灵活性。提出了一套面向电-热综合能源系统的两阶段鲁棒备用容量优化框架。构建适合的不确定性模型是电-热综合能源系统鲁棒备用优化的研究基础。相较于传统的鲁棒备用优化，构建了一种数据驱动的超平面不确定集合，可有效挖掘风电出力在时空维度的相关性，以降低运行决策保守性。考虑到超平面不确定集合边界动态变化特征，设计了改进列-约束生成（column-andconstraint generation, C&CG）算法。最后，在两个不同规模的测试系统中验证了所提方法的有效性。

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针对当前碳排放量过高的问题，在保证安全的前提下，将P2H装置制得的氢气掺混进入天然气管网进行运输，是当前降低碳排放的有效途径。文章建立了考虑储氢单元的天然气管网运行的混合整数线性规划模型，以最小化系统运行成本和最大化系统碳减排量为目标函数，考虑储氢单元、P2H制氢量和天然气管网运行约束，采用了ε约束法对多目标规划问题求解，确定了不同减排目标下电转氢气装置和储氢罐在天然气管网中的配置策略。考虑了天然气管网中含储氢单元和不含储氢单元两种运行场景，通过算例分析不同场景下的碳减排量和运行成本，验证所提模型能有效兼顾系统运行的低碳性和经济性。同时取不同的碳排放系数，会得到低碳性与经济性不同侧重的最优结果。

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电力负荷具有非线性和时序性的特点，为了深入研究各特征变量对于电力负荷预测的重要性，进而获得更高的电力负荷预测精度，提出了基于随机森林（random forest，RF）算法及长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）的混合负荷预测模型。首先根据时间日期因素及气候因素建立高维特征数据集作为随机森林模型的输入，通过随机森林算法筛选出重要特征量，并使其与历史负荷结合作为LSTM模型的输入，经过粒子群算法对LSTM模型进行参数寻优后得到RF-LSTM混合模型及负荷预测结果。使用该方法对河北电网某台区的电力负荷进行预测，结果表明该混合模型的预测精度比未经特征变量筛选的传统单一的随机森林算法、LSTM模型以及BP神经网络更为理想。

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随着风能、光能等可再生能源的大规模高比例接入，新能源数据呈现爆发式增长。电源侧、电网侧与监管侧都提出了基于新能源大数据融合的多业务场景需求，但新能源运行数据海量多源异构、数据孤岛、智能化水平不高，对跨部门应用提出了巨大挑战。在分析新能源大数据应用面临的技术挑战后，从数据融合、智能计算、应用服务三个方面阐述了新能源大数据平台的功能架构，提出了面向电网公司、新能源运营商等不同业务对象的关键技术，根据所提出平台架构与关键技术，构建了基于某区域新能源大数据的应用平台。实际应用效果表明：融合电网、新能源场站等各方数据，打破数据壁垒，可为电网、新能源运营商等不同业务对象提供服务，助力新能源产业的数字化转型发展及“双碳”目标的实现。

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研究了京津冀与关中地区“以电代煤”（简称“煤改电”）实施后，对区域大气环境质量改善的影响以及碳减排效益。结果表明：截至2018年，京津冀地区“煤改电”共替代散煤用户258.4万户，每年可替代散煤706.6万t；关中地区“煤改电”替代散煤用户65.76万户，每年可减少散煤69.39万t。基于WRF-Chem（weather research and forecasting（WRF）model coupled with chemistry）模式，计算得到“煤改电”将使京津冀地区PM2.5月平均浓度下降3~26 μg/m3，下降比例为2%~35%；关中地区冬季PM2.5质量浓度下降8.70 μg/m3，降低比例为6.8%。受益于“煤改电”工程，京津冀地区每年可减少CO2排放1 688.77万t，关中地区每年可减少CO2排放165.84万t。随着低碳能源占比的提高，以及电采暖技术的不断进步，“煤改电”对碳减排的效益将不断体现。

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能源电力的充分共享是实现区域乃至世界范围内低碳可持续发展的关键途径。结合清洁低碳电源规划要求，提出一套考虑碳排放约束的跨国电源优化规划方法。根据各国未来能源电力宏观发展需求及碳排放目标，建立了跨国电源最优规划模型以及生产模拟仿真模型相结合的电源规划方法。跨国电源最优规划模型根据碳排放等宏观约束求解新建电源结构，应用考虑碳排放成本的生产模拟仿真模型针对求解电源结构进行模拟，统计分析化石能源机组的碳排放量指标，分析仿真指标与宏观发展目标的参数偏差，矫正跨国电源规划最优模型参数，再次求解电源规划方案。通过“生产模拟—优化规划”的迭代过程，将规划与运行有机结合，实现以满足碳排放约束且成本最小为优化目标的电源规划方案。采用所提出的方法，对南美洲3个主要国家2035年实现大规模联网后的发电系统进行了电源优化规划。

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农林生物质发电可推动中国农村能源绿色生产和消费革命，带动农村经济发展，并将对实现国家“双碳”目标发挥重要作用。厘清农林生物质发电项目经济性是保障产业健康可持续发展的重要前提。通过广泛收集项目实际数据，利用基于净现值的经济性分析模型研究了中国农林生物质发电项目的合理利用小时数和成本构成。结果表明：在现有电价政策下，若要保障农林生物质发电项目合理收益，则年等效利用小时数至少在7000 h以上；燃料成本是影响生物质发电成本的核心要素，当前燃料价格持续上涨，项目只有通过尽量多发电量来平衡成本；如果没有补贴支持，项目将无法承受巨额亏损而被迫停产，对产业和当地民生造成不利影响。

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为推动实现高水平“外循环”，助力国内大循环发展，全球能源互联网发展合作组织提出了“电-矿-冶-工-贸”一体化的发展模式，帮助中国企业实现高效率、高效益的海外投资，同时为国内制造产业提供支撑。首先基于一体化项目的内涵，研究了涉及的参与主体，通过分析政府、企业、金融机构和第三方等主体的利益诉求，为构建适用有效的投融资模式提供基础。其次，提出了以“全生命周期PPP+国际开发性金融”为主体的投融资模式，一方面将项目从建造到可持续运营的全过程、全产业链条纳入投融资设计的重点，另一方面有效整合东道国、中国和国际多边开发性金融机构的力量，解决不发达国家财政短缺、金融基础较差的问题，保障项目落地实施。此外，还基于对“赢联盟”和卡洛特水电站两个大型海外项目投融资模式的剖析，探讨了“全生命周期PPP+国际开发性金融”模式的可行性。最后，为保证项目顺利开展，从完善国际项目统筹协调机制、构建双循环投融资有利环境以及推动国际合作等三方面提出了一体化项目发展的机制建设及政策建议。

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