中国电力需求响应实施受政策及市场化程度影响，缺乏成熟的激励机制，导致激励不足影响了响应积极性，需求响应项目建设面临诸多挑战。因此，建立和完善需求响应激励机制，并深入挖掘更多的柔性可调节资源，是保证新型电力系统平衡的重要手段。首先，在基于电力需求响应激励方式、实施必要性及可行性等基本概念的基础上，从需求响应潜力评估方法、激励方式、市场主体实施策略以及响应效果评价角度对国内外电力需求响应理论研究成果进行调查分析。其次，基于对国外电力需求响应项目的建设现状的分析，总结了国内电力需求响应政策导向、实施现状及实践经验。最后，在综合考虑电力需求响应实施的理论成果和实践经验的基础上，针对未来中国电力需求响应提出相关建议。
颗粒堆积床显热储能技术具有系统构造简单、建造和运维成本较低、运行温度区间广等优点，在新能源消纳、工业余热利用和清洁供热等方面具有巨大的应用潜力。首先，从储能材料、储能容器两方面对颗粒堆积床显热储能技术进行介绍，概述颗粒堆积床显热储能领域的研究进展；其次，总结分析各设计参数对堆积床气流阻力特性、储热特性、热分层特性的影响，对可回收固体废弃物作为新型储能材料进行技术经济可行性分析，旨在为颗粒堆积床显热储能系统的优化设计提供参考。研究结果表明：床层的热容量是影响堆积床储能特性的最关键因素；与现有储能材料相比，将固体废弃物回收再利用为堆积储能材料具有较为明显的优势。
电动汽车放电时可作为电网的一种分布式储能装置，参与缓解高比例新能源接入微电网的供电压力。基于多时间尺度下分时电价的特点，提出一种考虑电动汽车集群的微电网多时间尺度优化调度方法。在日前调度阶段，基于分时电价对微电网内部储能、可中断负荷、可转移负荷等设备出力进行优化调度；在日内优化调度阶段，将电动汽车集群纳入到微电网能量调度中来，通过分析各电动汽车集群的调度潜力来实现合理的充放电。为验证所提方案的有效性，选取不同的用电峰平谷时段分时电价，让电动汽车集群参与微电网能量调度，结果证明考虑电动汽车集群参与的微电网多时间尺度优化调度能充分利用电动汽车集群的储能资源，提升微电网调度运行的灵活性和经济性。
为研究完全去中心化的点对点(peer-to-peer，P2P)能源市场中产消者的最优清算问题，重点解决产消者内部的协作和在P2P市场中实现社会福利最大化的挑战，采用了一种新的平行、分布式的交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers，ADMM)，推导出P2P市场的交易机制。该方法考虑每个产消者的效用函数，并引入分布式发电机(distributed generator，DG)和电能存储系统(battery energy storage system，BESS)。算法中每个产消者通过迭代与其相邻的产消者同步交换少量信息，并优化以满足不同的需求。通过对6-peers系统的数值验证，证明了所提出方法的有效性。与基于池的交易机制相比，完全去中心化的P2P问题在单位时间内交易电量提升了160%，社会福利从－9.47元增加到32.43元。
为评估孤岛型微电网的可靠性以及分析储能装置对系统可靠性的影响，提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网可靠性评估方案。首先，以孤岛型风柴储混合微电网系统作为研究对象，搭建分布式电源等关键设备的出力模型；其次，制定可靠性评估指标体系、不同的储能运行策略及负荷削减策略，在此基础上提出基于序贯蒙特卡洛模拟法的孤岛风柴储微电网可靠性评估算法；最后，通过对改进的RBTS Bus 6 F4孤岛系统进行仿真，量化分析了储能装置的运行策略、储能容量、容量配置对系统可靠性水平的影响。结果表明：合理的储能策略、适当增大储能容量以及适宜的储能系统配置方案等均可提高系统可靠性。
新能源并网比例的不断攀升降低了电力系统惯量，导致系统调频能力下降。为此，开展了储能参与调频的研究。储能参与调频受到单元数量、荷电状态(state of charge, SOC)、充放电策略等因素影响，提出一种考虑频率死区的储能单元协同控制策略，根据SOC一致性对储能单元进行分组，不同组别单独执行下垂控制或虚拟惯量控制，简化出力控制指令。依据系统频率偏差或频率变化率进行控制指令切换，并分别设置频率偏差和频率变化率死区，以减少小扰动干扰导致储能系统频率充放电。基于Matlab/Simulink进行仿真验证，结果表明：所提控制策略简单便于执行，能够快速响应调频需求，并且能保证储能电池使用寿命。
高比例可再生能源的注入为虚拟电厂引入了许多不确定因素，如果忽略或不准确地表征这些不确定性，将会给虚拟电厂的运行调度带来巨大风险。为解决这一问题，考虑虚拟电厂内风光能源的相关性，将Frank-Copula作为“连接函数”求解风光出力的联合分布函数，从而生成典型的风光出力场景。为最小化虚拟电厂的运营成本，综合考虑电-碳-绿证市场和激励型需求响应机制，分别采用区间法、阶梯碳价及古诺模型来描述需求响应、碳价格和绿证价格的不确定性，构建基于区间线性规划的虚拟电厂优化调度模型。案例研究结果表明，该模型能量化各组成部分不确定性对虚拟电厂调度的风险，确保虚拟电厂安全可靠运行的同时具有一定的经济性。
为探究海上潮湿盐雾环境变化对海上风机翼型气动性能产生的影响，采用组分运输模型与离散相模型对海上盐雾环境进行环境模型建立和参数设定，结合壁面沉积模型用户自定义函数，以NACA4415翼型为研究对象进行数值模拟。研究发现：翼型的升阻力系数随着盐雾浓度的增加而增大，随着空气湿度的升高而减小；颗粒在翼型表面0.2～0.8弦长处均匀分布，在靠近前缘处沉积较少，尾缘沉积较多；速度的增加会降低颗粒的沉积率，翼型攻角升高会改变表面速度分布，影响翼型表面颗粒沉积率；空气湿度升高会减少盐雾颗粒在翼型表面的沉积量，在沉积量较多的区域降低更加明显，并且随着攻角的增大，湿度的影响逐渐减小。
在加快构建新型电力系统背景下，提升负荷预测精度是保障电力系统经济、安全、稳定运行的重要措施，也是推动智能电网发展的关键所在。为增强对地区负荷的预测能力，提出一种气象影响因子动态自适应的短期负荷预测方法。首先，建立了基于并行多尺度时域卷积神经网络的负荷/气象信息融合模块，挖掘历史负荷与区域天气预报的多时间周期的变化模式；然后，提出了基于深度门控残差神经网络的气象因子动态辨识模块，通过动态调整特征贡献度并优化特征选择，增强对不同时空尺度特征权重的融合，提升模型对关键特征的提取能力；最后，以京津冀某区域的负荷数据进行算例分析，证明所提区域负荷预测方法具有更高的预测精度，对区域负荷的趋势性变化有较好的追踪效果。
分布式光伏受天气影响较大，测算110 kV供电区域的分布式光伏承载能力，对区域供电来说意义重大。基于此，提出基于分类与回归树(calssification and regression tree，CART)的110 kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础，利用CART决策树建立110 kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型，并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现，该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高，可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力，具有较高的应用价值。
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