文献来源：摘要:本文提出了一种分布式交变方向乘法器(ADMM)方法来求解带碳排放交易的直流动态最优潮流问题(DC-DOPF-CET)。通常，基于adm的分布式方法公开了相邻子系统之间的边界总线和分支信息。与这些方法不同，本文提出的DC-ADMM-P方法采用了一种新颖的策略，即使用共识ADMM来解决DC-DOPF-CET的对偶问题，同时只公开相邻子系统之间的边界分支信息。此外，通过减少双乘法器数量和

文献［7］建立了光伏电源选址和定容的配电网络损耗最小、节点电压偏移最小和接入费用最小的多目标优化模型，并提出一种基于遗传算法改进的并列选择法，通过算例验证了该方法的可行性。针对分布式电源接入配电网的优化配置问题，我们从经济性出发，建立了一个以经济型为目标的优化模型，同时考虑了二氧化碳排放惩罚函数，以确保在分布式电源选址和定容方面达到最佳效果。这项研究为分布式电源接入配电网的优化配置提供了一种全新的

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针对光伏发电功率受气象、辐射等多因素影响呈现出的强非线性、时序依赖性特征，以及单一预测模型难以兼顾线性趋势捕捉与非线性波动拟合的问题，提出一种基于非线性二次分解的组合预测模型（Ridge-RF-LSBoost）。该模型将光伏功率预测任务拆解为线性趋势、一阶非线性残差、二阶非线性残差三个层次，依次采用岭回归（Ridge）、随机森林（RF）、最小二乘提升（LSBoost）进行分层次建模，通过 “线性拟

摘 要］为有效削减可再生能源发电出力的波动性，提升可再生能源的整体利用效能，本研究创新性地设计了一种集并网与离网功能于一体的风光互补制氢合成氨系统。该系统以实现年度收益最大化为核心目标，在构建过程中，充分考量了系统内的电平衡、氢平衡以及与电网的交互作用等关键运行约束条件，进而建立了容量配置与调度优化的综合模型。研究以内蒙古某地区实际的风光出力数据作为模型输入，通过深入分析风光容量的配比关系，系统探

针对配电网运行中负荷峰谷差过大、分布式能源消纳能力不足的问题，开展基于智能优化算法的需求侧响应峰谷分时电价优化研究。研究以平抑电网负荷曲线、提升分布式能源消纳水平为核心目标，结合 KMeans 聚类的负荷时段划分方法与价格弹性系数的电价 - 负荷响应模型，构建兼顾电网运行效率与用户用电体验的电价优化体系。分别采用粒子群优化（PSO）、改进麻雀优化（ISSA）、多元宇宙优化（MVO）三种智能算法求解

摘要：本文开发了一种基于广义最大似然法（称为GM-IEKF）的鲁棒迭代扩展卡尔曼滤波（EKF），用于估计电力系统在受到干扰时的状态动态。所提出的GM-IEKF动态状态估计器能够比传统的EKF和无迹卡尔曼滤波器（UKF）更快、更可靠地跟踪系统瞬变，这要归功于其批处理模式回归形式以及对创新和观测异常值的鲁棒性，即使在杠杆位置也是如此。创新异常值可能是由动态状态模型中的脉冲噪声引起的，而观测异常值可能是

源荷不确定性指可再生能源出力（如风电、光伏）与负荷需求（电、热、冷）的不可预测波动，对微网运行的经济性和可靠性产生显著影响。不确定性来源与特点源侧不确定性：风电出力受气象条件影响大，预测误差可达30%以上，适合采用鲁棒优化处理。荷侧不确定性：负荷波动具有较强时间规律性（如日内峰谷变化），适合基于历史数据的随机场景生成。建模方法对比方法原理适用场景局限性概率分布模型基于历史数据拟合正态分布、Weib

针对配电网运行中负荷峰谷差过大、分布式能源消纳能力不足的问题，开展基于智能优化算法的需求侧响应峰谷分时电价优化研究。研究以平抑电网负荷曲线、提升分布式能源消纳水平为核心目标，结合 KMeans 聚类的负荷时段划分方法与价格弹性系数的电价 - 负荷响应模型，构建兼顾电网运行效率与用户用电体验的电价优化体系。分别采用粒子群优化（PSO）、改进麻雀优化（ISSA）、多元宇宙优化（MVO）三种智能算法求解

本文针对含三台火电机组的电力系统，提出基于遗传算法的经济调度模型，同时考虑机组爬坡约束与输电损耗对调度方案的影响。通过构建包含二次成本函数、爬坡速率限制及网损修正的目标函数，结合实数编码与约束修复策略，实现多约束条件下的全局优化。仿真结果表明，该模型较传统方法可降低总发电成本12.3%，并显著减少因爬坡越限导致的机组磨损，验证了算法在复杂约束场景下的有效性。