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欢迎阅读IEEE Transactions on Smart Grid期刊2025年issue6文章推送（第6期/共10期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于智能电网安全、负荷聚合、微电网能量管理、水-能源协同调度、无功控制、电动汽车调度、配电网故障定位、工业过程优化、家庭能源管理及电池储能调度等前沿领域，展现了电力系统在数字化与低碳化转型中的最新研究进展。 本期研究有效促进了智能化技术与传统电力系统的融合应用，推动了能源互联网及可持续发展目标的实现。
本期目录
📖 第1篇：智能电网面临逆变器参数篡改攻击的脆弱性研究
📖 第2篇：基于动态规划的温控负荷等效储能均质化方法
📖 第3篇：面向设备参数不准确的农村微电网能量管理：一种基于KAN的深度强化学习方法
📖 第4篇：端到端随机预测-优化框架实现高效水-能源资源调度
📖 第5篇：考虑孤岛条件的分布式可控负载嵌入式智能无功控制以支撑电网电压
📖 第6篇：考虑参与意愿的电动汽车战略选址与激励定价调度模型
📖 第7篇：基于优化配置μPMU的配电网高效两阶段故障定位方法
📖 第8篇：通过连续建模实现离散工业过程的高效调度
📖 第9篇：EdgeHEM：面向边缘侧家庭能源管理的稀疏联邦强化学习
📖 第10篇：考虑需量电费管理的在线参考轨迹经济模型预测控制在电池调度中的应用
📖 第1篇
📌 智能电网面临逆变器参数篡改攻击的脆弱性研究
Exploring Smart Grid Vulnerability Against Intelligent Inverter Parameter Tampering Attack
作者：Ze Yu，Mengxiang Liu，Mingyang Sun
随着可再生能源的快速发展，基于逆变器的资源在现代电力系统中得到广泛应用。信息通信技术与逆变器资源的深度融合显著提升了电力电子设备的远程管理和监控能力，但同时也带来了严重的安全隐患，使智能逆变器面临各种网络威胁。为此，本文提出了基于DAFARL零知识去稳定攻击方法，该方法结合模糊测试辅助强化学习，自动识别并设计针对逆变器参数篡改攻击的攻击向量框架，实现在无需系统模型先验的情况下识别关键参数，显著提升了对智能电网脆弱性的探索能力。
训练阶段采用基于状态观测的强化学习代理，结合模糊测试技术策略性探索参数状态空间，提升了参数敏感性的精确性和全面性。在电磁暂态仿真实验中，针对改进的IEEE 39节点系统，验证了该方法对系统范围稳定性退化的预测效果，体现出良好的隐蔽性和攻击成本效益权衡。
实验还设计了主动与被动防御机制，前者采用诱饵参数策略降低误报率，后者基于异常检测算法便于系统集成。总体上，本文通过发现和缓解逆变器参数篡改的新型网络安全威胁，为智能电网运营和政策制定提供了重要指导，保障了未来能源基础设施的安全高效运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11159533
📖 第2篇
📌 基于动态规划的温控负荷等效储能均质化方法
Equivalent Storage Homogenization of Thermostatically Controlled Loads via Dynamic Programming
作者：Yilin Wen，Bo Zhao，Yi Guo，Zechun Hu
本文聚焦于建筑供暖与制冷电气化背景下的温控负荷（TCLs）灵活调节潜力，针对现有方法计算开销大问题，创新地提出了基于动态规划的等效储能均质化方法，无需复杂优化即可实现高效计算。
研究通过分析TCLs热力学动态方程，建立了室内温度与功率消耗关联，将温度运行区间映射为由功率和能量边界描述的等效储能模型，并利用动态规划逐时段计算能量边界轨迹，算法复杂度为O(T)，相较传统优化提升计算效率超2800倍。
误差分析表明均质化保守性与TCL异质程度正相关，实际案例验证中，对于典型建筑（α>0.980），本方法保守性误差处于可接受范围，且在门窗性能优良的苏黎世数据上完成了0.0432秒内对100台TCLs的7200分钟仿真，功率调节范围近乎增加两倍，显著提升了需求响应和虚拟电厂方案的实用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11146546
📖 第3篇
📌 面向设备参数不准确的农村微电网能量管理：一种基于KAN的深度强化学习方法
Energy Management for Rural Microgrid With Inaccurate Equipment Parameters: A KAN-Based Deep Reinforcement Learning Method
作者：Chenhao Lin，Ying Xu，Zhongkai Yi，Zhenghong Tu
针对农忙季农村微电网中灌溉负荷激增及设备参数不准确问题，本文提出了集成灌溉、氢能、电热及电力系统的微电网能量管理模型，同时创新研发了基于科尔莫戈罗夫-阿诺德网络（KAN）的深度强化学习方法，有效提升在设备参数扰动下的决策鲁棒性。
该方法设计了离线训练阶段通过随机噪声模拟参数不准确，获得强泛化能力智能体；在线应用时利用迁移学习微调并直接调度实测水电数据，有效规避理论模型误差，解决了传统优化方法在参数不确定和非凸效率函数上的限制。
仿真实验显示，在设备参数有2%-10%偏差场景里，KAN-DRL相比DDPG方法平均总成本降低11.22%-16.28%，弃风率降低16.50%-17.54%，决策稳定性显著增强。此外，实际东北农村微电网案例成功保障每日2.6万立方米灌溉水量，电压偏差控制在±10%，通过混合储能系统提升新能源消纳能力，实现经济可靠运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11053491
📖 第4篇
📌 端到端随机预测-优化框架实现高效水-能源资源调度
End-to-End Stochastic Predict-Then-Optimize for Cost-Efficient Water-Energy Resource Scheduling
作者：Shunyu Wu，Jingcheng Wang，Haotian Xu，Yanjiu Zhong，Jun Rao
本文针对城市供水与电网的强时间耦合及电力成本预测不确定性，提出了集成概率预测和随机优化的SPTO框架，该框架通过预测-优化闭环反馈机制，减少累积误差并提高实时调度性能，突破传统两阶段错位限制。
通过拉格朗日对偶理论，构建了基于可微凸上界代理函数的端到端梯度计算，实现了将电价概率分布预测与成本优化调度协同训练，强化电价不确定性下的水泵运行策略智能调整能力。
基于真实系统实验证明，SPTO显著降低运营成本和决策遗憾，成功将能源消耗从高峰电价时段转移至低价时段并保障供水需求强约束，展现了平台对水系统与电网动态耦合高效响应的优越性，为智慧城市水-能源协同管理提供了创新解决方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11142824
📖 第5篇
📌 考虑孤岛条件的分布式可控负载嵌入式智能无功控制以支撑电网电压
Embedded Intelligent Reactive Power Control for Distributed Controllable Loads to Support Grid Voltage Considering Islanding Conditions
作者：Tossaporn Surinkaew，Watcharakorn Pinthurat，Jun Yang，Issarachai Ngamroo
针对分布式能源资源（DERs）和分布式可控负载（DCLs）日益增多带来的电网稳定性挑战，本文提出了将嵌入式智能无功控制集成于DCL的创新框架，专门应对孤岛条件下的电网电压支撑问题。
该框架基于改进的长短期记忆（LSTM）神经网络训练，通过特殊损失函数优化无功功率行为，实现智能跟踪构网型（GFM）资源电压频率参考，并动态适应孤岛突发场景。
仿真结果表明，该智能控制方案在低惯性微电网中优于传统混合H2/H∞策略、模型预测控制和卷积神经网络，在瞬态响应、电压稳定性及阻尼性能等方面效果突出，显著提升了系统韧性与电压调节能力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11119697
📖 第6篇
📌 考虑参与意愿的电动汽车战略选址与激励定价调度模型
Electric Vehicle Scheduling Model With Strategic Siting and Incentive Pricing Considering Participation Willingness
作者：Yanjia Wang，Da Xie，Chenghong Gu，Pengfei Zhao，Xitian Wang
本文聚焦电动汽车作为分布式资源参与电网调度时普遍存在的低参与意愿问题，提出了结合三步加权K均值聚类选址、电池老化激励电价模型与分布式顺序调度策略的综合调度模型，全面提升电动汽车调度响应效果。
充电站选址根据电网状态和电池荷电状态动态布局，实现响应距离平均降低0.188公里。激励模型基于电池寿命合理量化电池退化补偿，有效缓解老化焦虑。分布式调度策略结合车辆位置与SOC，提高响应实现率，缓解调度裕度过大导致的效果削弱。
基于芝加哥真实数据实验表明，该方法使电动汽车参与意愿显著提升至0.3907，较基线提升近六倍，显著改善调度效果，首次全面考虑参与意愿提升因素，为大规模电动汽车融入电网互动提供了新思路。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11082388
📖 第7篇
📌 基于优化配置μPMU的配电网高效两阶段故障定位方法
Efficient Two-Stage Fault Localization for Distribution Networks With Optimally Placed μPMUs
作者：Dong Liang，Guorun He，Lin Zeng，Hsiao-Dong Chiang，Haiwen Chen
考虑配电网短路故障对供电质量的严重影响，本文提出了基于微相量测量单元(μPMU)优化配置的高效两阶段故障定位方法，提升故障定位的精度与速度。
第一阶段运用基于线性模型匹配的快速筛选算法，计算每条线路的匹配指数，实现毫秒级的故障线路疑似识别；同时结合遗传算法最大化故障场景定位成功率，完成μPMU的最佳配置。
第二阶段针对测量信息不足问题，针对候选线路终端母线进行非线性状态估计，结合相量测量及伪功率注入，进一步细化故障点定位。方法经33节点和134节点非平衡配电网测试，定位成功率达90%以上，且计算时间缩短5-10倍，显著提高实用性和应用效率。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11098476
📖 第8篇
📌 通过连续建模实现离散工业过程的高效调度
Efficient Scheduling of Discrete Industrial Processes Through Continuous Modeling
作者：Ruike Lyu，Xiangbo Su，Ershun Du，Hongye Guo，Qixin Chen，Chongqing Kang
为提升工业需求响应的计算效率与适用性，本文提出了创新的连续RTN（cRTN）建模方法，通过连续变量表示生产任务和进度，将复杂的资源约束与任务执行统筹为计算友好形式。
cRTN成功解耦任务资源与生产批次，辅以针对不可中断过程的二进制变量精细设计，实现了离散工业过程特征兼顾和求解效率大幅提升。通过钢铁厂案例验证，模型求解速度相较传统RTN提升约10倍，且保持高精度建模。
此外，cRTN有效解决了传统模型因离散时间框架导致的
舍入误差问题，在多场景测试中进一步降低能源成本，充分释放工业用户的能源灵活性，强化了工业需求响应的可行性与经济性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11082423
📖 第9篇
📌 EdgeHEM：面向边缘侧家庭能源管理的稀疏联邦强化学习
EdgeHEM: Sparse Federated Reinforcement Learning for Home Energy Management at the Edge
作者：Yehui Li，Xianhao Chen，Yi Wang
针对边缘设备存储受限与计算密集型决策算法的矛盾，本文提出了基于拓扑演化动态稀疏学习策略的EdgeHEM边缘强化学习框架，突破内存限制，支持家庭能源管理。
框架集成了带梯度近似的压缩联邦学习方法，促进多个边缘设备隐私保护协作训练，从而通过真实硬件平台和数据验证了系统效率与实用价值。
研究还综合调度了光伏、储能、电动汽车与灵活家电，基于马尔可夫决策过程设计多维度综合奖励函数，实现性能与内存通信开销相结合的高效折中，为智能电网边缘计算贡献了关键技术路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11126167
📖 第10篇
📌 考虑需量电费管理的在线参考轨迹经济模型预测控制在电池调度中的应用
Economic MPC With an Online Reference Trajectory for Battery Scheduling Considering Demand Charge Management
作者：Cristian Cortes-Aguirre，Yi-An Chen，Avik Ghosh，Jan Kleissl，Adil Khurram
本文聚焦含可变可再生能源的微电网中月度需量电费管理，创新设计了兼顾非重合和峰时需量的经济模型预测控制（EMPC），适用于24至48小时在线参考轨迹的实际预测范围，解决传统方法月度完整轨迹不可用难题。
EMPC算法包含参考轨迹阶段与MPC阶段，前者通过最优控制求解参考轨迹设计SOC调节约束，后者基于终端成本约束预测运行调度，有效解决计费周期与预测规模不匹配问题。
基于圣地亚哥港微电网系统实验结果，提出方法较传统基线可实现2%年成本降低，尤其在48小时滚动预测与参考下表现优异，验证了其经济效益与实际微电网调度的适用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11129061
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