电网的高速发展对于灵活性提出了更高要求，与其他系统正逐渐融合成为一个紧密的能源有机体。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，介绍了用于高性能分析的开源平台和软件包，提出用于评估各类方法和工具的开放式环境“电网沙盘”（GridSandbox）。

针对全球能源互联互通需要，提出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，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。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。

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，分析了经济、社会、资源和环境4个方面的效益及相关影响因素，归纳了各因素间的关系和反馈机制，并以东南亚地区为例进行了多场景仿真分析。

构建了考虑火电灵活性改造、储能和DR等多类型灵活性资源的全周期投资成本最小化的高比例可再生能源电源规划模型。通过投资决策、生产模拟和灵活性评估3个模块，建立完整的规划求解流程，实现单位投资改善灵活性指标最优的电源规划方案求解。

基于随机生产模拟方法，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。

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，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。

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，并基于二者的差异设置换流站启动下垂控制的判据。通过仿真验证了该方法的有效性。

基于扩展的随机机会约束规划， 提出了同时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， 以解决多种不确定性数学模型同时存在的含可再生能源输电网规划问题。

提出了一种基于强化学习改进的径向基短期负荷预测方法，将强化学习以环境反馈修正搜索策略的机制应用于自组织映射，大幅增强了全局搜索能力，提高了负荷预测精度。

进入公众号菜单栏中文期刊—期刊浏览，或点击“阅读原文”可以阅览本期电子刊全文。