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欢迎阅读IEEE Transactions on Sustainable Energy期刊2025年issue3文章推送（第5期/共6期）。本期推送共包含10篇研究论文，内容聚焦于可再生能源集成与电力系统优化领域，涵盖风速预测、氢电系统韧性规划、多能互补协调控制、配电网电压优化、分布鲁棒调度、暂态过电压抑制、混合储能容量配置、海底抽水蓄能技术、光伏最大功率点跟踪以及风电风险感知预测等多个前沿研究方向。
这些研究为提升可再生能源电力系统的可靠性、效率和韧性提供了创新理论与技术支持，对推动绿色能源的广泛应用和智能电网建设具有重要意义和应用价值。
本期目录
📖 第1篇：基于增强多分位数损失扩张因果卷积的风速确定性预测与预测区间构建
📖 第2篇：基于渐进对冲解耦的数据驱动随机-鲁棒规划方法构建弹性氢电系统
📖 第3篇：面向微电网应用的SOFC-GT集成发电系统协调控制研究
📖 第4篇：含可再生能源的主动配电网集中-分布式协同电压控制
📖 第5篇：面向能量与备用调度的近似自适应分布鲁棒优化方法
📖 第6篇：考虑LCC-HVDC与可再生能源电站动态交互的暂态过电压分析与抑制
📖 第7篇：电-氢混合储能系统组件容量优化与能量管理框架
📖 第8篇：先进构网式海底抽水蓄能技术实现100%可再生能源海上油田电力系统
📖 第9篇：基于机器学习的复杂局部阴影条件下光伏发电系统全局最大功率点跟踪技术
📖 第10篇：基于风险场景感知的风电日前供应功率预测框架
📖 第1篇
📌 基于增强多分位数损失扩张因果卷积的风速确定性预测与预测区间构建
Deterministic Forecasts and Prediction Intervals for Wind Speed Using Enhanced Multi-Quantile Loss Based Dilated Causal Convolutions
作者：Adnan Saeed，Chaoshun Li，Qiannan Zhu，Belal Ahmad
随着风电在电力系统中渗透率的不断提高，获得带有不确定性信息的风速预测对于电网规划和调度变得至关重要。传统预测方法通常仅提供确定性点预测，难以量化预测的不确定性，而现有预测区间(PI)构建方法往往依赖于先验数据分布假设，在复杂真实数据场景下表现不佳。本文提出了创新的增强多分位数损失函数(EMQ)，能够同时生成确定性风速预测和预测区间。该损失函数集成了分位数回归、覆盖度校准和非交叉约束，无需对数据分布做假设，显著提高预测可靠性。模型架构为多尺度扩张因果卷积网络(MSDCN)，有效捕捉风速时间序列的短期波动与长期依赖，支持并行计算提升效率。模型通过粒子群优化(PSO)算法整合多尺度输出，获得最优预测区间。
该研究无须假设数据分布，解决了传统LUBE和QD损失函数的适应性差问题。模型采用纯卷积操作，支持高效并行计算，优化目标融合了覆盖率和区间宽度指标，具体实现包括对多个分位数同时回归并维护非交叉关系。关键实现要点包括覆盖度校准机制和非交叉约束，保证预测区间合理且精细。
实验分别在美国国家可再生能源实验室(NREL)模拟数据和我国国家电网实际运营数据进行，覆盖三个地理位置。结果显示，本模型在模拟和真实数据集均优于对比方法，尤其确定性预测均方误差显著降低，预测区间覆盖率超过90%，且区间宽度减少约20%。研究表明该方法能为电网调度提供更可靠决策依据，帮助更好评估风电不确定性，同时具备高计算效率及工程适用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10891745
📖 第2篇
📌 基于渐进对冲解耦的数据驱动随机-鲁棒规划方法构建弹性氢电系统
Data-Driven Stochastic-Robust Planning for Resilient Hydrogen-Electricity System With Progressive Hedging Decoupling
作者：Ziyi Wen，Xian Zhang，Guibin Wang，Yiqun Li，Jing Qiu，Fushuan Wen
台风对电力系统造成严重破坏，迫切需要灾前规划增强系统韧性。本文基于氢能高效率和长期储能特性，构建面向韧性的氢电综合能源系统（H-EIES）规划模型，联合规划加固电力线路和建设氢能发电站，显著减少台风负荷削减。创新提出三层随机-鲁棒优化(SRO)方法，依次确定规划策略、识别最坏停电事故、确保最优运行。
本文采用带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)和谱聚类量化台风不确定性，捕捉二维风速空间相关。针对复杂三层多场景耦合问题，设计嵌套列与约束生成-渐进对冲算法（C&CG-PHA），通过渐进对冲算法(PHA)解耦多场景，实现并行计算并显著提速。
实际台风数据验证结果显示，该方法在经济性和鲁棒性方面表现优异，负荷削减损失减少约95.7%。与传统鲁棒和随机优化相比，SRO实现了更好的经济效益与鲁棒性平衡，避免了过度保守及风险应对不足，提供更实用灾前规划方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10805565
📖 第3篇
📌 面向微电网应用的SOFC-GT集成发电系统协调控制研究
Coordinated Control of the Integrated SOFC-GT Generation System for Microgrid Applications
作者：Hanbin Dang，Changyue Li，Yuhua Du，Zhipeng Li，Fei Gao，Yigeng Huangfu
固体氧化物燃料电池（SOFC）在微电网中具备持续发电和高可控性优势，但存在发电滞后和高品质燃料废气浪费。本研究提出协调控制方法，实现SOFC-燃气轮机（GT）系统协同运行，具备跟网型和构网型双运行能力，提升系统安全性和效率。
构建包含SOFC废气动力学和GT机械特性的基准模型，设计双层协调控制架构，初级控制确保单元安全运行，包括燃料电池跟随逆变器(FCFI)和调速器控制，实现模式间无缝切换。开发自适应功率分配策略，最大化废气利用率，实现快速负载跟踪。
仿真显示集成系统能灵活切换运行模式，负载需求跟踪性能优异。与单独GT系统相比，显著节约燃料供应，验证了控制方法的燃料节约效果和系统运行稳定性，为微电网高效发电提供新方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10878121
📖 第4篇
📌 含可再生能源的主动配电网集中-分布式协同电压控制
Centralized-Distributed Coordinated Voltage Control of Active Distribution Networks With Renewables
作者：Peng Yu，Can Wan，Hongpei Qin，Keng-Weng Lao，Yonghua Song，Ping Ju
面对主动配电网中多样化分布式能源接入，单一集中或分布式方法难以兼顾电压控制最优性与实时性。本文创新提出集中-分布式协同电压控制(CDVC)策略，结合多时间尺度协调实现多电压等级优化调度与实时电压保障。
将配电网划分为中压一级配电网(MVPN)和低压二级配电网(LVSNs)，分别采用集中式模型预测控制(MPC)和分布式交替方向乘子法(ADMM)结合前后通信(BFC)机制，实现混合架构兼顾全局最优与快速响应。
提出集成分布式优化方法和优化的分布式快速控制机制，通过事件触发简化集中式优化，有效保护用户隐私。案例研究显示，响应时间缩短至毫秒级，计算复杂度降低约60%，提升电压控制性能，适用于高比例可再生能源配电网。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10726886
📖 第5篇
📌 面向能量与备用调度的近似自适应分布鲁棒优化方法
Approximately Adaptive Distributionally Robust Optimization for Energy and Reserve Dispatch
作者：Kaiping Qu，Yue Chen，Changhong Zhao
风电大规模并网带来不确定性挑战，传统随机优化依赖精确概率分布，鲁棒优化过于保守。本文提出两种近似自适应分布鲁棒优化（AADRO）新范式：
- 基于分段线性策略的PLP-AADRO，将自适应决策近似为分段仿射调整；
- 基于分段值函数的PVF-AADRO，将二次追索问题近似为分段线性问题。
采用等概率分割原则划分不确定性集合，分解分布鲁棒成本约束为解耦的分段约束，降低迭代次数。针对多面体不确定性集，通过对偶理论与S-引理重构半定约束问题，利用对偶顶点生成法处理成本约束，并以交替优化解决双线性项。
IEEE 39、118和300节点测试表明，随分段数增加，AADRO显著提升计算效率逼近严格解。PLP-AADRO在5段时相对误差降至0.1%以内，PVF-AADRO仅需3段达到相同精度，且计算时间至少节省60%。该方法兼顾最优性与实时性，适合高比例可再生能源调度。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10849978
📖 第6篇
📌 考虑LCC-HVDC与可再生能源电站动态交互的暂态过电压分析与抑制
Analysis and Suppression for Temporary Overvoltage Considering Dynamic Interactions Between LCC-HVDC and Renewable Energy Plants
作者：Xinyu Liu，Jierui Huang，Di Zheng，Huanhai Xin，Tianshu Bi
随着可再生能源电站（REPs）采用基于线路换相换流器的高压直流输电（LCC-HVDC）远距输电，系统暂态过电压（TOV）问题日益严重，严重制约新能源开发。本文研究聚焦换相失败（CFs）过程中送端系统TOV机制，将暂态过程分阶段，分析LCC-HVDC与REPs复杂动态交互。
发现重复换相失败（RCFs）时，LCC-HVDC无法传输有功，消耗无功剧烈波动，电压剧变。为保护系统，LCC-HVDC闭锁导致大量无功注入交流系统，引发严重TOV，可能导致可再生能源电站连锁脱网。本研究创新量化RCFs期间电压和电流变化，考虑故障穿越（FRT）和控制延迟效应。
建立正负反馈环模型揭示TOV增强与抑制机制，提出控制参数协同优化，有效抑制RCFs期间TOV，并确定最佳闭锁时刻降低闭锁引发风险。仿真验证表明，所提方法使过电压从1.43 p.u.降至1.18 p.u.，有效保障系统安全稳定，具有重要工程价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10874178
📖 第7篇
📌 电-氢混合储能系统组件容量优化与能量管理框架
An Optimization Framework for Component Sizing and Energy Management in Electric-Hydrogen Hybrid Energy Storage Systems
作者：Yuzhen Tang，Qian Xun，Zhuoqun Zheng，Fanqi Min，Chengwei Deng，Jingying Xie，Hengzhao Yang
针对风电接入的电-氢混合储能系统，提出集成组件容量优化与能量管理协同框架(OP-APF)。系统通过电解槽(EL)和超级电容(SC)分别存储氢能和电能，应对风电间歇性。
采用粒子群优化(PSO)算法，最小化系统总成本，同时优化电解槽容量、超级电容容量，及能量管理中人工势场（APF）的虚拟力形状参数和功率分配因子基准参数。创新点在于容量规划与实时能量管理通过自适应滤波机制耦合，动态调整低通滤波器截止频率，实现高效智能功率分配。
MATLAB仿真及硬件在环实验验证，四天测试周期内系统总成本降低至74.47元，电解槽采买成本占68.16%。超级电容SOC波动控制在30%至90%，最终值最接近设定60%。相较三种基线策略，OP-APF在经济效益、SOC控制精度及寿命维护方面表现更优，提供高比例可再生能源多能耦合储能全局优化新思路。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10915713
📖 第8篇
📌 先进构网式海底抽水蓄能技术实现100%可再生能源海上油田电力系统
Advanced Grid-Forming Undersea Pumped Storage to Enable 100% Renewable Offshore Oilfield Power Systems
作者：Kaiyuan Su，Xi Wang，Xiaorong Xie
为推动海上油田电力系统(OOPS)碳减排，提出利用构网式海底抽水蓄能系统(GFM-UPSS)实现100%可再生能源供电的创新框架。GFM-UPSS含网侧变流器(GSC)、机侧变流器(MSC)及可逆水泵水轮机(RPT)，具备频率和电压调节功能。
理论分析稳态模型，探讨球壳水头-功率-容积函数，考察变流器参数对暂态模型影响，推导闭式解。提出最优容量配置方法，研究GFM-UPSS海洋环境经济优势。
电磁暂态(EMT)仿真验证GFM-UPSS有效提升频率及电压稳定，确保系统稳定运行。最优方案中海上风电(OWP)占主要投资，OWP与GFM-UPSS容量比稳定在约2.5，频率和电压调制系数调整明显改善系统稳定性。与需平台安装的电池或氢储能系统相比，海底抽水蓄能安全经济优势突出，为实现绿色海上油田供电提供坚实技术支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10854915
📖 第9篇
📌 基于机器学习的复杂局部阴影条件下光伏发电系统全局最大功率点跟踪技术
A Machine Learning-Based Global Maximum Power Point Tracking Technique for a Photovoltaic Generation System Under Complicated Partially Shaded Conditions
作者：Yi-Hua Liu，Yu-Shan Cheng，Yu-Chih Huang
局部阴影条件(PSC)下光伏系统(PVGS)表现出多峰输出功率-电压(P-V)特性，导致全局最大功率点(GMPP)定位复杂。本文创新提出基于机器学习(ML)的两阶段GMPP跟踪(GMPPT)方法，提高能量捕获效率。
构建PVGS仿真平台，运用回归树(RT)算法预测GMPP近似位置，接着用α-扰动观察法(α-P&O)精确跟踪。测试252种不同阴影模式，平均功率损失仅2.13W，平均跟踪时间0.11秒，其中244个区间准确识别GMPP位置。
与5种先进方法对比，本方法在跟踪精度99.97%、跟踪速度优异，特别适用于实际复杂阴影环境。创新点包括首次将回归树应用于复杂PSC GMPPT、通过贝叶斯优化调优模型参数，以及ML与扰动观察法的有效融合，推动光伏系统智能化运维与高效利用。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10806658
📖 第10篇
📌 基于风险场景感知的风电日前供应功率预测框架
A Framework of Day-Ahead Wind Supply Power Forecasting by Risk Scenario Perception
作者：Mao Yang，Yutong Huang，Zhao Wang，Bo Wang，Xin Su
风电大规模并网对电力系统安全稳定提出挑战，现有风电功率预测(WPF)过度关注统计精度，忽略由预测误差引发的“双重风险”：预测过高带来供电保障风险，预测过低影响新能源消纳。本文提出基于风险场景感知的风电供应功率预测(WSPF)框架，兼顾统计与应用价值。
框架利用TimesNet模型及数值天气预报(NWP)风速波动信息识别预测功率高于实测的风险场景，定义有效消纳面积(EAA)和保障供应风险面积(GSRA)等指标量化应用价值。基于分位数回归(QR)的基准校正模型，对风险场景进行两阶段修正：先向下修正高估功率点，降低供电风险，再向上修正过度下调引发的消纳风险点，提升风电利用率。
在内蒙古风电场集群实证中，WSPF平均准确率提升37%，双重风险显著降低。该框架平衡统计与应用价值，为调度提供更直观的风电供应下限描述，增强了风电预测在实际系统的应用能力。未来将结合多源信息优化风险识别与校正模型精度。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10821489
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