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。

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

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;

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

在强背景噪音和谐波干扰下提取冲击信息对于轴承故障诊断是一个具有挑战性的问题。多尺度变换在提取冲击特征信息方面取得了巨大成功，然而，在强噪声干扰的情况下如何选择合适的变换是一个困难的问题。因此，字典学习方法近年来备受关注。本文提出了一个加权多尺度字典学习模型（WMSDL），将多尺度变换和故障信息整合到一个统一的字典学习模型中，并成功地克服了传统字典学习算法的四个缺点，包括缺乏多尺度特性；将训练样本限

局部放电（Partial Discharge, PD）是绝缘系统中局部区域发生的非贯穿性放电现象。电晕放电模型：由电极尖端电场集中引发，表现为针-板电极间空气间隙的放电（见图1(a)）。其脉冲集中在电压负半周的90°相位，频谱覆盖0 Hz至数十MHz。沿面放电模型：发生在固体介质与空气界面，如环氧树脂与脂板的交界面（见图1(b)）。放电空间一端为介质，另一端为电极，导致波形不对称。气隙/内部放电模

本文针对太阳能、风能及水力混合抽水蓄能系统的多能互补特性，提出基于粒子群优化算法（PSO）的容量配置与调度优化方法。通过构建以度电成本最小化为目标、兼顾供电可靠性与系统稳定性的多目标优化模型，结合实际气象数据与负荷需求进行仿真验证。结果表明，PSO算法较传统优化方法可降低系统总成本12%-18%，显著提升可再生能源消纳率至95%以上，为高比例可再生能源并网提供了可行的技术路径。