基于“电为核心”现代能源体系的内涵和建设目标，提出“电为核心”的现代能源体系主要包括能源基地建设、综合能源服务体系构建、能源基地与智慧城市的供需互动。能源基地要充分耦合风光水火储多种能源，发挥不同能源形式在时空特性、能源特性上的互补，建议重点以风光火储一体化、风光水储一体化、风光氢储一体化这3种典型模式建设。为提高终端用能效率，文章分别给出了工业领域、建筑领域、交通领域这3个领域综合能源服务模式应用实例。在供给侧大力推进能源基地建设，在需求侧推进综合能源服务为基础的智慧能源，以工业互联网技术为支撑，以商业模式创新为保障，实现供需高效、高频互动，是提升电力系统安全性和灵活性，保证供需平衡，建设“电为核心”的现代能源体系的必然选择。
对于由电－气－热网络构成的综合能源系统(integrated energy system，IES)，提出了一种交替迭代求解多能潮流的新思路，以能源耦合设备的运行方式进行划分，确定不同能源子系统的计算顺序；在计算过程中保证系统网络数据与耦合设备数据的交互关系，可以让所提算法适用于多种不同的综合能源系统运行场景。最后以IEEE 33节点区域电力系统，32节点区域热力系统以及36节点的区域天然气系统共同组成的区域综合能源系统为算例，针对不同场景进行了多能潮流的仿真与分析，结果验证了所提算法的正确性与有效性。
长期以来，能源一直是中国经济发展中的热点和难点问题，解决能源短缺及环境污染对实现可持续发展具有重要作用。随着多能互补、协同规划技术的不断成熟，多能耦合成为园区综合能源系统(integrated community energy system, ICES)最广泛的供能方式，如何提升综合能源系统运行效益是未来主要研究方向，因此研究环保及供能可靠性前提下的园区综合能源系统经济运行技术至关重要。首先对园区综合能源系统及其运行优化方法进行概述，提出园区综合能源系统微网各种微源及多能耦合单元数学模型；其次考虑综合成本最优、环境影响最小、系统运行最可靠，针对园区综合能源系统优化模型，总结出典型的目标函数及约束条件，并归纳NSGA-II及多目标粒子群优化模型求解算法，通过仿真算例分析验证了建模及优化方法的有效性；最后对园区综合能源系统运行优化问题进行总结与展望。
多能互补系统通过冷热电气等能源的优化耦合，提供安全可靠的能源供应，是实现社会用能效率最优、促进可再生能源利用、实现可持续发展的必经之路。分析了多能互补系统的收益构成、盈利模式、优化目标及其影响因素，某地区的经济开发区实际案例研究表明：项目投资主体不同，优化目标和运营模式也不同，多能互补系统运营商的盈利情况也有所不同，源＋网＋调度控制中心模式的盈利高于网＋调度控制中心模式，当负荷参与需求侧响应时，可进一步降低供能成本。研究成果可为我国多能互补系统的商业化运营提供参考。
随着综合能源源－网－荷－储协调优化运营模式的快速发展，大用户采用新能源发电、储能、地源热泵等多种能源综合利用的形式已经成为趋势，无论是供能体系还是用能体系都舍弃了低效、粗放型的应用模式转而向高效、智能化的综合能源应用模式发展。详细地介绍了大用户用能系统和用能特性、以用户为中心的综合能源系统架构、大用户综合能源管理系统，以某大用户综合能源建设方案为例，进行了多种能源能效分析，验证了该方案的合理性，可为大用户综合能源建设应用以及策略控制提供参考。
为提升高寒高海拔地区风光互补热电联供系统的综合性能，以系统投资成本与负荷缺失率最小、当量CO2年排量最大为目标，建立系统容量配置的优化模型。根据西藏那区全年日照与风力情况，应用非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ，NSGA-II)对风光互补热电联供系统的容量配置开展多目标优化研究。结果表明：优化后，系统全年负荷缺失率为4.6%、设备投资成本为16.2×104元、CO2年减排量为95.4 t；系统设备中，集热器的投资约占设备总投资的50%，光伏电池与蓄电池的投资次之，风机与储热罐投资最少；系统逐时负荷缺失率主要集中在室外温度较低的时段。多目标优化设计很好地平衡了风光互补热电联供对经济性、可靠性与环境性的需求，验证了方法的有效性，为高寒高海拔地区风光互补系统的优化设计提供了理论指导。
能源的供应和消费是影响企业运行的重要因素，根据企业用能特点，提出了多目标强耦合的综合能源规划优化设计理论方法和多能耦合算法，结合实际算例，以Matlab为数据分析和建模平台进行仿真计算和分析，建立了负荷分析与预测模型、装机配置模型、技术经济分析模型、风险压力测试模型等分析工具，进而得出了最优的综合能源规划优化方案，证明了该优化设计方法和算法的有效性和实用性，为企业建立多能互补、高效节能、绿色低碳、源－网－荷－储一体化的综合能源系统提供了理论依据。
针对电动汽车(electric vehicle，EV)充电设施的规划问题，提出基于不同电价的最优网格划分方法。首先，从建设成本、运营成本、电网效益、用户效益、充电站效益分析充电设施的经济性。其次，根据功能和行为规律将城市分为五类区域，分区域分析私家车、出租车、公交车的出行规律和充放电规律，对私家车首次出行时刻、出行链、停留时间、出租车载客间隔时间进行概率建模，并考虑电价对用户充放电意愿的影响，建立负荷模型。最后，提出采用蒙特卡洛模拟并结合Voronoi图原理实现最优网格划分的步骤。计算结果表明，通过调整电价，可以引导EV用户放电和有序充电，在用户自身获益的同时，为电网降低峰谷差和运行成本，为充电站提供更高的经济效益。
电网负荷曲线的预测，储能电站的选址与容量配置都需要选取合适的典型负荷日。综合考虑电网负荷数据，提出一种基于正态分布的典型负荷日拟合办法。将每天同一时刻的负荷所出现的频率作为其概率，由于不同天同一时刻的负荷值相差不多，可以将其近似认为服从正态分布，利用最大似然估计法拟合成正态分布曲线，并利用每个概率分布的期望作为该时刻的负荷值。将日负荷率与数据平均日负荷率之差的绝对值作为评价指标1，将选取的典型负荷日与数据所有负荷日相关系数绝对值的平均值作为评价指标2，利用电网负荷数据对上述典型负荷日拟合方法进行验证，结果显示，用该方法所拟合的典型负荷日更具有一般性。
电力市场改革在我国开展以后，准确的负荷预测对于电力市场需求分析具有重要意义，而采集、统计过程中的缺失数据直接影响着电力负荷预测等数据分析的精度，为此对基于用电负荷的缺失数据插补方法展开了研究。首先选取了典型工商业用户，生成用电负荷曲线，按照拟合曲线特征，对用户负荷曲线进行分类。然后随机生成了每个用户10%缺失率下的不完整数据集，并利用均值插补、回归插补和期望最大化(expectation maximization，EM)插补方法补全缺失数据。最后对比了插补后数据集与原始数据集的数据情况，通过计算均方误差(mean square error，MSE)值比较并分析了插补效果。仿真结果验证了插补方法对于不同类别用电负荷的适用性与可行性。
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