分布式光伏与新型负荷的规模化接入使配电网承载力不足成为制约新型电力系统发展的关键物理瓶颈。现有虚拟电厂研究多聚焦于商业聚合与调度优化，缺乏对底层配电网运行约束的主动支撑机制的系统性探讨。本文跳出单一的资源聚合视角，提出以配电网承载力提升为导向的 VPP 四阶段演进分析框架，系统梳理了从 VPP 1.0 聚合套利到 VPP 4.0 分层自治的国际前沿实践：VPP 2.0 依托智能逆变器本地自治控制缓解电压越限，有效提升配电网静态承载力；VPP 3.0 引入动态运行包络线机制实现物理约束与市场优化的解耦，深度挖掘系统的时空动态灵活性；VPP 4.0 基于蜂窝能源系统与分布式协同算法应对亿级节点接入下的可扩展性瓶颈。在此基础上，本文结合中国配电网台区化管理体制与海量存量哑设备的现实国情，提出从物理机能升级、物理-市场解耦到台区蜂窝自治的三阶段中国化演进路径。研究可为我国虚拟电厂从商业聚合体向具备配电网物理支撑能力的技术聚合体转型提供理论参考与工程指引。

虚拟电厂高效运行依赖海量异构数据交互，面临数据价值挖掘与隐私保护的根本矛盾。针对中心化管理的数据孤岛、单点故障及隐私泄露问题，本文综述了联邦学习与可信执行环境在虚拟电厂的应用现状与融合方案。通过对比分析区块链、加密协作等技术方案，阐明了联邦学习在隐私保护、协作效率和技术适配性方面的优势。系统梳理了联邦学习在虚拟电厂负荷预测、分布式能源资源协同、电力市场交易及需求响应中的应用，并分析了可信执行环境基于硬件隔离保障计算机密性与完整性的机制。重点剖析了两者的融合架构：可信执行环境通过保护模型聚合过程和敏感数据处理弥补联邦学习在参数泄露与投毒攻击防护上的不足，联邦学习的分布式特性突破可信硬件的性能与扩展性瓶颈。该融合技术实现了"数据可用不可见"，为构建安全高效的能源互联网数据协作提供可行路径，并对性能优化、侧信道防御及标准化等挑战进行了展望。

为解决新型储能项目面临的成本疏导问题，揭示不同应用场景下新型储能经济性的关键影响因素，提出了一种适配收益模式的源网荷侧新型储能成本机理分析框架和项目经济性量化方法。首先采用经营期定价法推导了适配不同应用场景收益模式的新型储能单位电量/容量成本表征模型；其次，在传统收益模式上考虑了市场营收，构建了涵盖多渠道的新型储能多维收益量化模型；最后，通过年均净收益、动态投资回收期和内部收益率等指标开展案例实证和敏感性分析。结果表明，网侧独立储能中成熟的电化学储能经济性更优，但受电力市场品种显著影响，未来取消调峰市场将导致收益大幅下滑；源侧新能源通过增加配置储能时长可以提升新能源上网电量和并网友好性，进而增加电量收益和两个细则（《电力并网运行管理实施细则》和《电力辅助服务管理实施细则》）收益；荷侧电力用户配储的经济性取决于电价结构（单一制/两部制）与负荷特性，负荷稳定的两部制大工业用户需要优化储能功率和能量配置，避免需量电费增加导致亏损。文章从投资运营主体视角，系统梳理了适配收益模式的源网荷侧新型储能的成本机理和经济性分析方法，全面考虑了还贷、税金等关键现金流要素，实现了精准的动态经济性评价，为市场化环境下成本管控和运营决策提供了切实可行的理论依据和实践指导。

【目的】为推动电力行业绿色低碳转型与新型电力系统建设，实现“双碳”目标，亟需研究并建立全面、科学、合理的的电力减排技术标准体系，以指导电力行业碳减排工作有序开展。【方法】基于霍尔三维结构，采用一种“自上而下”与” 自下而上”相结合的分析方法，首先对电力碳减排技术标准发展现状进行了梳理，总结行业各利益相关方的标准需求，结合我国能源实际情况，最终研究电力碳减排技术标准体系。【结果】提出了“3+6+N+N”的多层次电力碳减排技术标准体系架构，包含基础支撑、核心实施、管理评价 3 个层级，基础通用、碳排放核算与核查、碳排放监测、碳减排技术与装备、碳排放评估评价、碳排放管理 6 项维度，20 个技术领域，33 项类目。从实施方向、路径、保障与发展四方面给出了具体实施建议。【结论】构建的多层级、全流程覆盖、可动态扩展的电力减排技术标准体系及提出具体实施建议，为电力行业碳减排工作提供了全面且适配未来发展的规范指引，为落实双碳战略、推进能源绿色转型的提供重要支撑。

随着新型电力系统建设加速，分布式光伏聚合商得以参与日前能量与备用联合市场交易并获取收益。然而，分布式光伏聚合商、市场交易中心及配电系统运营商因利益诉求差异，呈现出复杂的市场交易博弈行为。据此，构建分布式光伏聚合商参与日前电能量及备用联合市场交易的双层 Stackelberg 博弈架构。上层以最大化分布式光伏聚合商（领导者）收益为目标进行竞标策略优化；下层市场交易中心（跟随者 1）进行日前联合市场出清的同时，配电系统运营商（跟随者 2）在考虑变压器分接头、电容器投切的离散控制基础上对联合市场出清结果进行节点电压与馈线段传输安全校核。为求解该单领导者多跟随者博弈模型，首先利用 Karush-Kuhn-Tucker 条件及大 M 法将跟随者 1 问题等价转换，再利用数据驱动双层重构算法对包含连续和离散变量的单主单从博弈模型进行求解。最后，以 Q 市实际输配电系统验证该博弈模型及其求解算法的适用性和有效性。

近年来氢电混动汽车的快速发展有效地缓解了可再生能源“反调峰”特性造成的新型电力系统调峰问题，促进能源-交通耦合及低碳减排。本文重点考虑可再生能源出力不确定性及氢电混动汽车的充能响应对微网调度的影响，以氢电混动汽车作为连接微网多区域之间的纽带，建立了微网两阶段鲁棒博弈模型，同时为了缓解 C&CG 算法在迭代过程中不断往主问题中添加约束造成求解效率低的问题，提出 iNC&CG 算法进行求解。最后，仿真分析结果表明，所提微网两阶段鲁棒博弈模型能够实现微网与氢电混动汽车用户之间的利益均衡，并有效应对可再生能源出力不确定造成的影响，同时也验证了改进算法的优势。

为了解决西部矿区在全生命周期内负荷动态演化与可再生能源出力时空错配造成的消纳困难和供需不平衡问题，对井工煤矿能源系统开展全生命周期动态配置研究。基于矿井建设、开采前期、开采中期和开采后期4个阶段的生产组织，构建计及矿区多阶段负荷演化特性的能源系统配置模型，建立包含光伏、电储能、制冷机组及外部电热供给的多阶段混合整数线性规划模型，以设备投资、运维、外部购能和碳排放成本构成的全生命周期综合成本最小为目标，优化光伏、储能及电网一次侧设备容量，并通过典型日负荷与分年扩容决策刻画矿区源荷随时间的演化规律。以西部某典型井工煤矿为算例，设置传统静态一次性配置和全生命周期动态配置2种场景进行对比。结果表明：动态配置通过在关键年份分阶段扩容光伏与储能，使光伏平均配置容量和可再生能源渗透率显著提高，电网一次侧设备配置规模得到抑制，在开采中期基本实现“光伏+储能”替代火电供能，全周期弃光率明显降低。与静态配置相比，动态配置场景的全生命周期总成本降低约17.9%，碳排放成本降低约50.2%。研究表明，全生命周期动态配置方法能够在满足矿区安全供能前提下兼顾经济性与低碳性，为西部矿区乃至类似高耗能工业园区的清洁能源系统规划提供理论依据与工程参考。

为适应电力市场参与主体多元化发展态势，解决多虚拟电厂(virtual power plant, VPP)利益冲突问题，提出一种包含配电网运营商(distribution system operator, DSO)、虚拟电厂运营商(virtual power plant operator, VPPO)及用户聚合商(user aggregator, UA)多层架构的混合博弈策略，支撑多 VPP 的协同优化。首先，通过聚合光伏产消者、电动汽车充电站、综合能源负荷等多种灵活性资源形成 UA 集群；其次，面向 DSO、VPPO 以及 UA 的层级能源交易及 UA 主体间的能源交易，构建了“主从博弈- 主从博弈-合作博弈”的多层混合博弈模型；最后，利用二分法、Karush-Kuhn-Tucker 条件结合交替方向乘子法对上述模型进行求解。算例研究表明，所提出的多层混合博弈策略使光伏产消者 UA 与电动汽车充电站 UA 的运行成本分别降低了 4.5%和15.3%；同时，在 DSO 动态定价机制的引导下，系统运营商总收益提升了 2.7%。该策略能够有效均衡多方利益诉求，优化各运营主体间的能源交易及效益分配机制。

为解决虚拟电厂参与电力调峰时的资源聚合与投标决策优化问题，提出一种基于资源响应能力及信息间隙决策理论（IGDT）的决策优化模型。考虑响应潜力、波动程度、持续时间和响应速度 4 个维度构建分布式资源聚合指标体系，建立了兼顾期望响应收益最大化与偏差惩罚风险最小化的多目标聚合优化模型，筛选最优资源组合。设计虚拟电厂参与电力调峰的市场交易框架与投标决策机制，引入 IGDT 理论以刻画调峰补偿价格的不确定性，构建风险规避（RA）模型以优化投标策略。仿真结果表明，虚拟电厂聚合多目标优化模型可兼顾经济性和风险性的考量，可以为虚拟电厂聚合商筛选资源提供理论方法，使虚拟电厂偏差惩罚风险降低，基于 IGDT 的投标决策优化模型可帮助规避调峰补偿价格不确定性带来的交易风险，使虚拟电厂获得合理的响应收益。

针对现有区域分布式光伏功率预测依赖气象数据、运维成本高、数据质量差及结果可信性不足的问题，提出一种光伏功率电量联合可信预测方法。首先，基于电能表功率采集与日电量冻结数据，进行联合筛选、融合与归一化处理以提升数据质量；其次，构建多时间尺度高精度序列到序列（sequence to sequence，Seq2Seq）预测框架，结合区域集中式光伏电站历史与预测数据，通过计及功率与电量的多时间尺度损失函数来优化预测精度；最后，采用承诺-证明简洁非交互零知识证明（commit-and-prove succinct non-interactive argument of knowledge，cp-SNARKs）技术构造模型完整性验证方案，在保障结果可信的同时保护模型机密性。基于华北某城市实测数据的实验验证表明，该方法能显著降低功率电量预测误差，提高光伏功率预测精度。所提方法无需气象数据和系统改造，具有数据质量高、预测精度优、运维成本低和可验证性强的特点，可拓展至负荷预测、风电出力等时间序列预测场景。