基于元模型的优化算法是一种基于历史数据来驱动样本点的加入从而逼近局部或全局最优解的优化机制，能够改善传统启发式智能算法需要繁复数值模拟的缺陷，目前在飞行器设计等航空航天领域的应用[20]最为广泛，在电力系统方面也有初步的应用。提出基于 Kriging 元模型的博弈均衡算法，在求解过程中建立 Kriging 元模型替代 VPP 内部的能量管理模型，利用粒子群优化算法搜索优异采样点，更新修正 Krig

蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，通过多次随机抽样来估计系统的行为，从而得到系统的统计性质。在风光模型中，蒙特卡洛方法可以用来模拟风速、风向和太阳光照的变化，进而评估风力和太阳能系统在不同条件下的性能。

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

文献来源：摘要：热电联产（CHP）机组的利用是提高可再生能源适应能力的关键途径。然而，热电联产的碳排放对综合能源系统（IES）的污染和经济优化提出了挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于电转气（P2G）和碳捕集系统（CCS）的热电联产新模型和优化调度，通过IES中的最优调度解决了P2G所需的碳源和热电联产的碳排放问题。该模型将CHP，P2G和CCS作为一个整体系统。建立了模型的运行规律，分析了

文献来源：摘要：为解决综合能源系统内多个能源集线器间的不完全信息以及竞争制约关系给系统经济与环 境优化调度带来的挑战，建立了经济和环境协同的综合能源系统优化调度模型，并分析了动态价格机制下多能源集线器间的制约关系，采用决策博弈方法对多能源集线器进行优化调度。针对能源 集线器间热电联产运行模式的不完全信息，采用贝叶斯博弈对多能源集线器间的不完全信息博弈 关系进行建模，并给出了博弈算法描述，获得计及环

参考文献：GWO-BP-AdaBoost预测研究是指将灰狼优化（Grey Wolf Optimizer, GWO）、人工神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）与AdaBoost集成学习算法结合起来的一种预测模型应用研究。这种综合方法利用了各算法的优点，旨在提高预测精度和泛化能力。

规模间歇电源并网引起的电网频率问题,导致对引入储能辅助调频的研究越发迫切。提出一种考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法。阐述了储能电池功率和容量设计的通用方法;通过分析储能电池在调频运行过程中的成本和效益,基于全寿命周期理论,运用净现值法结合仿真模型构建储能电池参与一次调频的技术经济模型;

该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略，促进储能高效应用和新能源就地消纳，实现多主体利益共赢。以配电网为主体，以微电网联盟和共享储能运营商为从体，构建一主多从博弈优化模型。主体制定分时电价实施调峰调度，达到效益最大。从体响应分时电价，实施两阶段优化，第一阶段优化储能应用：各微电网优化储能充放电策略以平抑功率波动，使负荷均方差最小和储能成本最小，并按需租赁

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解。PSO算法具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。在PSO算法中，每个粒子代表解空间中的一个候选解，通过跟踪自身

断线解环思想源于电力系统对闭环设计但开环运行的需求。其核心在于通过断开环网中的特定支路，消除网络中的环路，确保配电网呈辐射状运行。基本原理：在交流配电网中，所有环路必须满足“至少一条支路断开”的条件，从而破坏环路的闭合性。对于多源系统，还需确保不同根节点之间不存在连通路径，即所有根节点对间的路径也需断开至少一条支路。必要性：传统配电网采用闭环设计以提高灵活性，但开环运行可限制短路电流并控制故障范围