人工智能技术是推动产业发展、技术创新的重要驱动力。由于技术积累不足、技术标准不健全、高维度与高质量数据缺乏、深度神经网络算法缺陷等方面的问题，人工智能应用于电力系统也面临诸多的挑战。文章梳理了人工智能的主要技术以及在电力系统中的应用现状，分析了以基础设备层、数据管理层、算法训练层、应用场景层为基本框架的技术应用体系，针对性地提出了人工智能应用于电力系统应采取的技术措施，最后对新一代人工智能技术与电力系统的深度融合以及助力智慧能源系统的实现进行了展望。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
直驱式永磁同步风力发电机组(permanent magnet synchronous wind turbine generator，PMSG)全功率变流器是具有非线性、强耦合的复杂系统，易受到电网电压波动及非线性负载影响。为提高变流器直流母线电压的稳定性，提出一种基于改进线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control，LADRC)技术的PMSG高电压穿越控制策略。在传统LADRC基础上，将总扰动的微分扩张为一个新的状态变量，对总扰动的变化趋势进行提前观测，提高线性扩张状态观测器(linear extended state observer，LESO)的动态扰动观测能力。直流侧采用卸荷电阻优化方案，网侧变流器运行于无功补偿模式，为电网电压恢复稳定提供动态无功支撑。多种工况下的仿真结果表明，该控制策略缩小直流母线电压波动范围的同时减少了调节时间，能有效提升直流母线电压抗干扰能力，确保PMSG在高电压故障期间不脱网连续运行，同时提供一定的感性无功帮助电网电压恢复稳定。
储能是电力系统向着高比例可再生能源趋势发展的重要支撑手段，随着可再生能源发电并网量的持续攀升，电源侧储能技术的发展具有重要意义。基于国内电力市场环境分析，以山西省为例，首先开展了新能源电站在电能量市场和“两个细则”下的收益、考核相关政策解读以及储能需求分析；然后，以储能收益最大为目标，搭建了考虑电费、超额获利回收、功率预测精度考核等因素的收益测算模型；最后，对新能源侧储能的收益进行了模拟测算，结果表明：不同的储能配置方案，投资经济性具有较大差异。
