为解决超级电容能量密度小、在运行过程中荷电状态(state of charge, SOC)容易越限的问题，对传统低通滤波法进行改进，提出考虑超级电容SOC的功率分配策略。该方法依据超级电容的SOC划分5个不同的工作区域，并以超级电容的SOC作为变量，在不同工作区域同滤波时间常数建立相应的函数关系，之后根据SOC的变化动态调整滤波时间常数，实现蓄电池和超级电容之间功率的合理分配，保证超级电容SOC维持在合理范围内。最后，在Matlab/Simulink中搭建相关模型并仿真验证所提方案的正确性和有效性。仿真结果表明，同传统低通滤波法相比，该方法可在平抑功率波动的同时，根据超级电容的SOC合理分配超级电容和蓄电池的功率需求，使超级电容的SOC自行恢复，防止其过充过放，提高了直流微电网系统运行的经济性和稳定性。
碳交易是促进碳减排的重要政策工具，研究碳交易政策对电力行业碳排放的影响机制对于促进电力行业绿色低碳发展及碳交易市场的完善具有重要意义。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change, IPCC)提出的基于排放因子的碳排放核算方法计算生产端电力行业碳排量；利用2005—2019年30个省市(西藏除外)面板数据，通过双重差分法(difference-in-differences, DID)评估碳交易试点政策对电力行业碳排放的政策效应，进一步分析碳减排的作用机制。结果显示：碳排放权交易政策对电力行业碳排放有明显的抑制效果，可有效减少试点地区8%的碳排放，并有明显的时间累计效应；政策效果主要是通过市场机制来实现的；发电结构、产业结构、总发电量是导致电力碳排放增加的主要因素，而城市化水平、经济发展水平促进了电力碳减排。根据以上结论，提出推进碳市场建设、在发展中寻求碳减排、调整产业结构和发电结构等政策建议。
特征提取是故障诊断问题的关键，风电机组齿轮箱负载多变，振动数据量大、信息密度低，导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此，提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先，使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析；然后，将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像，形成体现小波域和时频域的互补故障特征；最后，利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合，训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证，所提模型在变负载和未知故障下，相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率，时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。
近年来，在“碳达峰、碳中和”目标下工业企业节能降耗受到广泛关注，其中，作为工业企业第二大动力源，空压机的节能提效是当下重点工作之一。为此，对电机驱动、背压供热机组蒸汽驱动、抽凝供热机组蒸汽驱动和抽凝非供热机组蒸汽驱动等4种不同驱动形式的空压机进行技术分析和研究，主要从到户压缩空气一次能源消耗情况、碳排放和能源成本3方面进行分析对比。结果表明：电动空压机的碳排放最低，能源成本最高；抽凝供热机组和抽凝非供热机组所耦合的汽动空压机，其到户压缩空气一次能源消耗情况和碳排放都明显较差；背压供热机组所耦合的汽动空压机在到户压缩空气一次能源消耗情况、碳排放方面均好于电动空压机。
冷热电联供(combined cooling, heating and power, CCHP)系统能够同时满足用户冷热电负荷需求，实现热量梯级利用和能量高效供给。但CCHP系统内部能量耦合程度高，各种能量间相互影响，为CCHP系统的容量配置和能量高效供给带来挑战。为此，建立了含储能和可再生能源的CCHP系统，提出2种余热优先利用运行策略，采用多目标遗传算法对系统设备容量进行优化确定，并对各类运行指标进行分析。结果表明：运行策略二(回收余热优先供热)的“3E”综合指标为0.344高于运行策略一(回收余热优先制冷)；运行策略二的年值节约率为4.5%经济性优于运行策略一；运行策略二的各类污染物减排率均高于运行策略一，表现出良好的环境效益。
现有的陆上换流站综合自动化系统不能满足未来深远海域海上换流站的监控管理要求，为此提出换流站智慧化建设的理念。首先分析海上风电场换流站的运维特点及换流站综合自动化系统现状；然后基于海上换流站现场智能化监控和远程智慧化运维管理的需求分析，通过对设备状态全面感知、无人机巡视巡检、设备异常主动预警、设备故障智能诊断、主辅设备智能联动、远程操作一键顺控、人员行为智能管控、运维管理智慧决策等技术的应用研究，提出海上风电场换流站智慧型监控管理一体化系统的设计思想，并研究分析该系统的体系架构和功能特征，为海上换流站的智能化、智慧化建设提供可行性方案。
框架式重力储能系统不受地理条件的限制，便于进行规模化的扩展和应用，是实现重力储能未来大规模商业应用的一种有效方式，逐渐受到人们的重视。基于对框架式重力储能系统的结构组成分析和成本计算，对框架式重力储能系统的经济性进行了分析，得到了不同系统容量的框架式重力储能系统的投资成本和平准化储能度电成本，可为框架式重力储能系统的项目建设和运营提供参考。
储能是一种高效的提升新型电力系统灵活性和平稳源荷随机波动的重要资源，但目前对储能明确的大量需求与其商业模式的模糊形成了鲜明对比。基于此，首先给出商业模式的概念，然后结合储能应用场景对储能商业模式进行详细阐述；在此基础上，基于六要素模型对储能商业模式从定位、业务系统、盈利模式、关键资源能力、现金流结构、实现价值等6方面进行总体到细节的重构分析，梳理储能商业模式各关键环节的重要因素；为把握储能商业模式设计的出发点、明确储能可参与的电力市场业务、发现储能商业模式构建的内在逻辑关系、促进储能商业模式可持续性发展与改善，探究性地提出一个贯穿储能全寿命周期的整体性分析模式。
以某能源站实际项目为案例，对地源热泵耦合蓄能水池承担基础负荷的分布式能源系统效率及经济性进行研究。通过计算机软件对末端冷热负荷进行逐时模拟，采用地源热泵＋蓄能水池承担基础负荷，耦合其他传统能源作为系统调峰和保障的运行方式，确定项目装机比例及计算系统的能源利用率和经济性。研究表明，能源站能源系统根据当地不同时段的能源价格，采用不同的能源组合形式，实现了项目经济、高效、环保运行。对于地源热泵耦合蓄能水池承担基础负荷的分布式能源系统，通过搭建智慧能源管理平台，实现多能协同、智能耦合的运行模式。分布式能源系统与传统能源供应系统相比，不仅可提高能源利用效率和系统经济性，也可提高可再生能源利用率。
风电机组在运行过程中受计划外停机、限负荷运行、极端天气等因素影响，功率曲线存在大量的横向、离散分布的异常数据，而现有数据清洗方法受算法自身条件限制，在单独应用过程中无法准确识别局部分散堆积型数据，或受限于样本数据特征，算法不能直接应用。为此，通过将基于密度的聚类算法与拉依达准则优势组合，提出一种适用于风电机组功率曲线异常数据清洗的方法。实例验证表明，该方法可高质量识别风机处于异常工况下的离散数据，泛化能力较强，在风电机组功率曲线数据清洗方面有较好应用。可作为风电机组数据分析与数据挖掘的基础，为后续高效利用风能，开展风电机组提质增效、策略优化等一系列工作提供有效数据保障。
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