随着新能源装机规模与并网比例持续攀升，其固有的随机性与波动性导致电网频率偏差加剧、调节压力增大，严重威胁系统稳定性与安全经济运行。针对这一问题，提出一种计及储能响应特性与风功率波动平抑需求的混合储能系统（hybrid energy storage system，HESS）容量优化配置策略。该方法采用先进绝热压缩空气储能（advanced adiabatic compressed air energy storage，AA-CAES）与电化学储能组成HESS。首先，将HESS的输入功率通过变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）算法进行分解，为降低模态混叠对功率分解精确度的影响，使用差分进化（differential evolution，DE）算法对VMD算法的参数进行优化；其次，结合AA-CAES的响应速度划分初步分配边界，进一步以HESS综合成本最小为目标对HESS功率进行二次分配；最后，通过算例仿真对所提方法进行验证。结果表明：所提方法能够降低功率分解过程中产生的模态混叠，同时实现风功率在不同储能系统之间的合理分配，结合不同储能元件的工作特性，实现了风功率波动的平抑以及HESS容量的合理配置，提高了系统的经济性。
随着“双碳”战略目标贯彻落实，海上新能源的接入比例逐步上升，这对沿海电力系统新能源消纳提出了更高要求。在此背景下，水下压缩空气储能（underwater compressed air energy storage，UWCAES）因其容量大、零碳排和运行工况稳定等优势，成为解决沿海地区高比例新能源消纳问题的重要技术之一。为此，提出了一种计及多层级储气布置的UWCAES配置策略。首先，基于水下深浅水区储气的空间分布特性，构建多层级UWCAES模型，以提升UWCAES运行灵活性；其次，以最大化系统收益为目标，综合考虑水下多层级压缩空气运行与系统功率平衡等约束，提出了多层级UWCAES模型配置策略；之后，采用遗传算法求解深浅水区储气空间的深度和容量，以快速获得配置结果；最后，通过仿真算例验证了所提配置策略的有效性。多层级储气布置有效增强了UWCAES在复杂运行工况下的调节性能与经济优势，可为沿海高比例可再生能源电力系统的储能规划提供切实可行的技术路径。
高比例可再生能源系统具有显著的不确定性，作为一种新型物理储能技术，先进绝热压缩空气储能（advanced adiabatic compressed air energy storage，AA‑CAES）有助于提升系统灵活性与调节能力。然而，传统鲁棒规划通常面向全场景采取保守配置，难以精细刻画储能越限风险。基于此，提出计及风光不确定性的AA‑CAES容量优化配置方法，通过机会约束在经济性与风险之间实现有效权衡。首先，构建机会约束模型，以置信水平分别约束压缩空气储能系统的充放电功率与储能容量越限风险，并采用二进制变量与大M线性化方法，将其重构为混合整数线性规划（mixed‑integer linear program，MILP）；其次，构建一个多场景随机规划框架，以反映可再生能源的时变特性；最后，进行仿真验证并开展置信水平敏感性分析。仿真结果表明，相较于不含机会约束的随机规划，该方法在控制越限概率的同时保持了较优的系统成本，实现了可靠性与经济性的协同提升。
水下压缩空气储能（underwater compressed air energy storage，UWCAES）作为一种容量大、灵活性强的储能技术，在能源系统中发挥着平衡电力供需波动的重要作用。然而，柔性气囊在深海复杂环境及动态充放气工况下，面临瞬时超压与压力振荡的双重挑战。为此，提出一种基于模糊比例积分微分（proportional integral derivative，PID）控制的UWCAES气囊压力波动抑制策略。首先，构建包含水下环境参数的囊体动态压力传递模型；随后，提出一种以压力误差及其误差变化率作为输入，通过构建隶属度函数与模糊规则库，并实时动态调整PID参数，优化阀门开度调节速率的模糊PID控制算法；最后，通过算例进一步验证了该算法在涡流冲击等动态工况下的鲁棒性。结果表明，所提模糊PID控制策略可将气囊内压力波动标准差降至30.8 kPa，较常规PID控制降低26.7%，显著缓解了瞬时超压与压力振荡现象，为水下柔性压缩空气储能技术的工程应用提供了关键理论依据与技术支撑。
在“双碳”目标驱动下，重力储能因其环保、无自放电及布局灵活等优势，成为新型电力系统的重要支撑技术。针对重力储能充放电过程中质量块调度引发的功率波动问题及电网有功/无功响应需求，以斜坡式重力储能为对象，分别构建了包含2类电机（电励磁同步电机与双馈感应电机）及3种典型控制策略（矢量控制、直接功率控制与滑模控制）的重力储能系统仿真模型，并建立了相应的数学模型与功率协调控制策略。仿真结果表明：在有功/无功功率调节性能方面，采用滑模控制的电励磁同步电机系统具有最优动态响应与稳态精度；而双馈电机结合滑模直接功率控制策略亦展现出良好的调节能力与鲁棒性。
针对可重构电池储能系统在参与电网调频过程中，高频电力电子开关动作可能引发的控制干扰与设备损耗问题，提出一种基于协调拓扑结构的调频控制策略。首先，设计了可重构电池储能系统的运行控制方法，以提高电池储能系统的循环使用寿命、灵活性和安全性；其次，采用虚拟同步发电机控制提供调频服务，且为了降低高频电力电子开关的影响，提出了结合调频控制约束的可重构电池储能系统参与调频的控制策略，保障频率稳定。最后，通过仿真建模验证所提控制策略的有效性。
针对园区级电热氢综合能源系统中存在的用户侧灵活性资源利用不足、系统能源耦合程度不高等突出问题，提出一种计及等效储能的电热氢综合能源系统低碳调度策略。首先，考虑用户侧可调节资源，将用户侧多主体间分散的可调节能力聚合，提出等效储能概念；其次，建立包含电储能、氢储能、燃气掺氢热电联产机组等多能设备的园区多模式协同运行框架，刻画电热氢多能流系统的耦合关系，并引入阶梯式碳交易机制，联合等效储能聚合用户侧可调节资源，降低园区对高碳机组的依赖；最后，利用算例仿真验证所提策略的有效性。仿真结果表明，相较无等效储能情形，所提方法可降低系统总运行成本13.04%，并在阶梯式碳交易约束下实现碳排放削减29.62%，验证了所提策略的有效性。
共享储能通过调控多个区域资源，可以有效应对各自配置储能造成的低利用率和高成本问题。为进一步发挥共享储能在需求侧资源中的应用潜力，引入具有灵活储能特性的电动汽车和冰蓄冷空调，构建广义共享储能模型实现智能楼宇群用能方式的协调优化。针对能源输入侧光伏出力的不确定性，采用时间生成对抗网络（time generative adversarial networks，TimeGAN）模拟大量光伏出力场景，结合日辐照度数据挖掘其静态特征和动态特征，并通过K-medoids聚类得到典型场景。此外，引入阶梯式碳交易限制能源系统碳排放量，建立考虑运行成本、碳排放和用户舒适度的智能楼宇优化调度模型，调用CPLEX进行求解。算例表明，所提方法能够生成高质量的光伏出力场景，兼顾用户舒适性和成本的同时有效提升区域光伏消纳率。
为解决分布式储能因数量庞大、地理分散及参与多用户主体需求响应存在强不确定性，难以满足聚合商在线实时调度需求的问题，提出一种基于聚类的分布式储能聚合优化调度策略。首先，考虑储能物理状态参数与电气位置信息，建立储能全息状态模型，并采用K-Means++算法对储能单元进行聚类；其次，构建多用户主体的调频、调峰、分布式能源交易及调压需求，设计储能簇相应的服务综合指标，为每个需求确定性能优异的待优化储能集合；接着，计及聚合商参与多用户主体需求响应的收入与租赁储能的成本，以聚合商经济效益最优为目标对待优化储能集合进行优化调度；最后，通过算例仿真验证所提聚合优化调度策略的可行性。
电力和热力系统的耦合能促进可再生能源消纳、提升能源系统综合效率。先进绝热压缩空气储能（advanced adiabatic compressed air energy storage，AA-CAES）是一种大规模的清洁储能技术，具有多能联储、联供的潜力，可以作为集成电力和热力系统的能源枢纽。但当前其作为独立主体参与电力与热力市场的竞标机制尚未明确，且传统建模多采用类似电池储电模型，导致经济效益难以精准衡量。为此，提出了一种考虑热电联供的AA-CAES主从博弈竞标策略。首先，建立考虑各组件运行特性的AA-CAES热电联供数学模型；其次，建立单领导者-双追随者的主从博弈框架，上层以AA-CAES收益最大化为目标优化竞标标的，下层以社会福利最大化为目标实现市场出清；针对双层非线性模型的求解难题，采用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最优性条件和二进制扩展线性化方法转化为单层混合整数规划；最后，算例仿真表明，AA-CAES参与双重市场比参与电力市场收益提升了30.6%，其自身组件参数对收益影响明显，尤其是透平机等熵效率提升10%可使总收益增长28%，为AA-CAES的市场运营与参数优化提供关键参考。
为优化共享储能的运营，针对共享储能与多产消者交易的非合作博弈问题开展研究。首先，考虑多个主体间的非合作博弈关系，建立优化共享储能运营商和多产消者交易策略的双层模型。上层模型以共享储能运营商收益最大化为目标，优化其运行计划与定价策略，提供共享储能充放电服务；下层模型响应共享储能运营商的价格，以最小化各产消者的运行成本为目标，优化其购售电策略和充放电计划。该模型可以帮助共享储能运营商优化交易策略，提升其市场竞争力和盈利能力。其次，利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件替代下层模型，从而将共享储能交易的双层模型转化为易于求解的单层模型，并采用大M方法对模型进行线性化处理后加以求解。最后，通过算例验证表明，所提交易策略优化方法可满足共享储能运营商和多产消者的利益诉求，实现多方共赢。
相比于盐穴和人工硐室，采用管线钢作为地面储气室对于小型分布式压缩空气储能（compressed air energy storage，CAES）系统更具优势。基于AMESIM软件，搭建了10 MW级分布式CAES系统全系统精细化动态仿真模型，研究了不同储能时长和不同地面储气室最高压力下系统的释能时长、地面储气室体积、系统效率和储能密度等参数，并对系统的经济性进行了分析。结果表明：储换热系统的热损失是造成系统能量损失的主要因素；随着储能时间的增加，地面储气室容积增加，系统效率不变，储能密度增加，系统静态投资回收期缩短速度趋于平缓；随着地面储气室最高压力的增加，储气室容积减小，系统效率降低，储能密度增加，系统静态投资回收期先减小后增加；地面储气室最高压力从9 MPa增加到14 MPa时，系统效率从67.59%减小到54.37%；当地面储气室最高压力为11.8 MPa时，系统静态投资回收期取得最小值8.29年。
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