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欢迎阅读IEEE Transactions on Sustainable Energy期刊2026年issue2推送（第1期/共9期）。这些论文围绕高比例可再生能源给电力系统带来的不确定性、稳定性与经济性挑战，系统探讨了数字孪生、最优潮流、区间潮流、应急调度、储能优化、自适应控制、氢储能、电解槽动态、气候相关性建模和分布/自适应鲁棒优化等方向，展现了从设备级建模到跨系统协同优化的多层次探索。本期研究成果有助于提升电力与多能系统在不确定环境下的实时感知、协同调度与工程化部署能力，具有重要的理论与工程推广价值。
本期目录
📖 第1篇：基于动态仿真与参数校准的热-电耦合系统实验数字孪生平台
📖 第2篇：基于安全限值定义的高可再生能源渗透率下考虑区间不确定性的新型最优潮流方法
📖 第3篇：极端干旱事件下耦合电力-流域网络的分层聚合嵌入应急调度策略
📖 第4篇：考虑多方向尾流效应的非阵列布局风电场储能系统优化配置
📖 第5篇：面向高渗透率可再生能源的交流最优潮流集成概率预测与鲁棒优化方法
📖 第6篇：基于场景反映法的可再生能源渗透电力系统快速且低保守性区间潮流分析
📖 第7篇：基于稳定性边界的自适应控制器：应对电网阻抗变化的构网型与跟网型逆变器
📖 第8篇：面向可再生能源长期季节性波动的氢储能混合三阶段优化配置
📖 第9篇：电解制氢工厂爬坡速率限制：建模基础与系统级影响分析
📖 第10篇：考虑气候相关性与柔性负荷的绿色多能源机场微电网时间协调运行：基于分解随机规划方法
📖 第1篇
📌 基于动态仿真与参数校准的热-电耦合系统实验数字孪生平台
Dynamic Simulation and Parameter Calibration-Based Experimental Digital Twin Platform for Heat-Electric Coupled System
作者：Aobo Guan，Suyang Zhou，Wei Gu，Zhi Wu，Mingyang Gao，Haiquan Liu，Xiao-ping Zhang
本文针对热-电耦合系统建模难题与工程化落地问题，在实验台架上提出并实现了一套完整的数字孪生平台。研究界定的应用场景为热力与电力耦合的综合能源系统（HE-IES），技术路线采用动态仿真+参数校准的闭环框架。平台由三大核心功能模块构成：一是状态感知模块，用于对不可测管段的水流速度与温度进行时域仿真与预测；二是模型精度评估模块，通过仿真指标对参数可靠性进行持续评判；三是参数校准模块，基于实时采集的数据动态调整管网与设备参数，从而保证数字孪生模型与物理系统的一致性。输入包括传感器量测、设备名录与工况序列，输出为实时状态估计、预测曲线与校准参数集，信息流在三模块间闭环迭代，整体机制与传统静态建模方法显著不同，强调在线自适应与端到端一致性校验。
在实现细节上，平台采用基于物理机理的时域数值仿真器作为推理引擎，结合实时数据流进行在线校准。训练/推理流程包括数据预处理、初始参数估计、仿真-观测残差计算与参数优化迭代；关键约束为能量守恒与流体动力学边界条件，优化器采用基于梯度的混合搜索与局部拟牛顿方法保证收敛性。为提高鲁棒性，加入了观测噪声建模与正则化项，并针对不可测段采用先验参数范围约束（先验约束）与稳健估计策略（稳健损失）。部署要点包括异步数据汇聚、仿真器的实时步长控制与参数更新频率调节，以兼顾精度与计算开销。
实验设计覆盖了典型工况与扰动响应测试，评价指标包括均方根误差、最大偏差与在线收敛步数。关键数据指标显示：系统在长期循环校准下的平均误差=0.41%，模型对不可测管段流速和温度的预测均达到工程可接受精度（RMSE在容许范围内）；与只关注单一设备的数字孪生方法相比，本平台实现了全组件集成（源侧、管网、负荷）与多物理场覆盖（电力/热力/水力），显著提升了系统级监测、控制与优化的可行性。总体结论表明该平台在可扩展性与工程落地上具有良好潜力，为大型综合能源系统的数字孪生应用提供了可复制的实践原型。
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📖 第2篇
📌 基于安全限值定义的高可再生能源渗透率下考虑区间不确定性的新型最优潮流方法
A Novel Optimal Power Flow Method Considering Interval Uncertainties Under High Renewable Penetration Based on Security Limits Definition
作者：Cong Zhang，Dapeng Wang，Wei Zhang，Lili He，Ke Zhou，Jiayong Li，Lipeng Zhu，Bin Zhou，Quan Zhou，Zhikang Shuai
针对高比例可再生能源并网带来的输出不确定性，本文提出了一种面向区间不确定性的最优潮流方法（OPFIU），并引入了动态平衡优化场景法（DOSM）与自适应安全限值定义法（ASLDM）作为核心技术。研究对象为在高风光渗透场景下的输配电网络，模型目标兼顾系统安全与运行经济性，输入为可再生出力区间、负荷与发电机约束，输出为各发机出力与安全限值的自适应调整策略。该方法突破了传统单松弛节点的局限，使多台发电机能够共同参与有功动态平衡，从而减少保守性并改善可行域。
实现细节包括构建双层区间潮流（BIPF）方程并将其嵌入OPF约束中，ASLDM通过定义可变的安全阈值并在迭代过程中自适应更新，使含区间变量的问题转化为可解的确定性非线性规划。关键实现要点为BIPF建模与安全限值自适应策略，优化器采用改进的非线性解法以在保证收敛性的同时控制计算量。为验证算法鲁棒性，作者在算法中加入了收敛容忍度与安全裕度约束，并进行了数值稳定性分析与迭代步长调整。
在IEEE 30节点测试上，ASLDM相较于鲁棒优化与机会约束方法表现更优：报告数据显示发电成本下降约19.9%，且迭代收敛仅需21步，同时能在所有不确定性场景下满足线路功率与电压约束。实验还包括对比保守性、可行性与运行效率的多个基线，结果表明该方法在保持安全性的前提下显著降低了保守度并提高了解的可行性。综合来看，该方法为高渗透场景下的不确定最优潮流提供了一条兼顾效率与可靠性的技术路径，并为未来引入N-1安全约束与极端天气不确定性扩展提供了方向。
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📖 第3篇
📌 极端干旱事件下耦合电力-流域网络的分层聚合嵌入应急调度策略
Hierarchical Aggregation-Embedded Emergency Scheduling of Coupled Electricity-Watershed Networks With Heterogeneous Flexibility Resources Under Extreme Drought Events
作者：Siyuan Guo，Bin Zhou，Chi Yung Chung，Siqi Bu，Zhihao Hua，Juan Liu，Wei Hu
本文研究在极端干旱情景下耦合电力与流域网络的应急调度问题，旨在通过分层聚合與交互框架，协调大量异构灵活性资源以缓解干旱引发的电力短缺与水资源冲突。研究建立了耦合的热力学模型，并利用平流-扩散方程刻画气候热应力下水资源与电力负荷间的耦合关系，形成从水可用量到水依赖性负荷的灵敏度映射。整体框架包括上层基于场景的协同调度优化水-能量潮流，下层分散聚合器动态更新聚合可行域并与上层交互。
针对聚合可行域的高维非对称性问题，本文提出了多方向超立方体投影方法，该方法通过同伦水-能量超平面从上/下方向非保守收缩以动态评估聚合边界，从而提升聚合精度与可行性。实现上涉及敏感度矩阵求解、聚合器迭代更新规则与约束传递机制，关键实现要点包括聚合可行域迭代与场景化上层调度，并在算法中考虑聚合器的激励约束与成本边界，以保证交互收敛与经济性。
在湖南宁乡实际系统（143节点配电网+14节点流域）上的测试表明：与传统未协调响应相比，该策略能将水电出力提升43.08%并减少水-能量损失成本34.05%，而所提的多方向投影在不同规模资源下保持超过90%聚合精度。此外，研究分析了激励补偿机制对聚合器行为的影响，发现当补偿低于切负荷损失成本时，聚合器优先调用激励型响应直至资源耗尽。总体结论表明该分层聚合嵌入框架能有效增强耦合系统在极端干旱下的运行韧性，同时为后续设计基于市场的激励机制指明方向。
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📖 第4篇
📌 考虑多方向尾流效应的非阵列布局风电场储能系统优化配置
Optimized Sizing of ESSs in Non-Array Formed Wind Farm for Frequency Support Considering Multi-Directional Wake Effect
作者：Linyun Xiong，Tongkun Li，Sunhua Huang，Penghan Li，Ziqiang Wang，Zhaozun Sun，Tao Niu
在复杂地形下非规则布局风电场中，风机面临多方向尾流效应，这会显著降低风机的可用风速与频率支撑裕度。为此，本文提出了一套针对非阵列风场的储能系统优化配置方法，核心在于构建适用于非规则布局的多方向尾流模型（结合Jensen模型与平方和叠加），并基于此评估各风机的实际并网特性与频率支撑能力，进而指导储能容量的集群化配置。
方法实现上，研究首先引入8个典型风向特征以捕捉多方向尾流，再基于风机并网同步特性曲线计算频率支撑裕度的变化。随后采用模糊K均值聚类将风机按裕度与临界频率跌落指标聚成若干集群，每个集群配置一台储能系统；优化目标为最大化集群内频率支撑裕度一致性，同时兼顾成本约束。模型以禁忌搜索算法求解，关键实现要点包括集群划分准则与储能功率容量优化规则，且考虑储能参与市场套利的经济复合收益。
仿真结果表明，多方向尾流可导致风速降幅达15%–30%，频率支撑裕度下降约8.5%–41.2%。在不同风速与扰动工况下，本方法能显著提升频率恢复速度与抗扰动鲁棒性；若储能参与电力市场套利，经济性分析显示投资回收期约为8–13年。总体结论为：在复杂地形风电场应优先考虑基于多方向尾流评估的分簇储能配置，以兼顾频率支撑能力与经济性。
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📖 第5篇
📌 面向高渗透率可再生能源的交流最优潮流集成概率预测与鲁棒优化方法
An Integrated Probabilistic Forecasting and Robust Optimization Method for AC-OPF Under High-Penetration Renewable Energy
作者：Can Wan，Kaiming Zhang，Changfei Zhao，Hui Liu，Ping Ju
本文提出一种集成概率预测与鲁棒优化的PFRO框架，用于求解由预测区间驱动的交流最优潮流（AC-OPF）问题。研究的关键思想是将不确定性集的边界视为预测模型参数的函数，并利用ROPF决策反馈自适应调整这些边界，从而在保证规定概率覆盖水平的同时降低保守性。整体流程包括相似性度量构建训练数据集、概率区间生成、与ROPF联动的自适应边界调整以及最终的鲁棒调度求解。
实现细节方面，本文基于马氏距离相似性度量筛选历史样本训练预测模型，构造具有概率解释的预测区间；针对集成优化的高度非凸性，利用对偶理论与凸函数差分技术将问题转化为可求解形式，并开发了差分的凸算法（DCA）以提高求解效率。关键实现要点包括预测区间参数化与算法收敛控制，以确保在分布偏移时仍具备良好校准性能。
在IEEE 14节点与118节点算例以及1354节点含100个可再生站的大规模系统测试中，PFRO在保持相同概率覆盖水平下实现了运行成本降低1.17%–4.04%，且在1354节点系统中平均迭代时间约为37秒/次。这些数值表明PFRO既能提升经济性又具备可扩展性，适合在高渗透场景中作为一种兼顾预测与鲁棒性的决策支持工具。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11112675
📖 第6篇
📌 基于场景反映法的可再生能源渗透电力系统快速且低保守性区间潮流分析
Rapid and Less Conservative Interval Power Flow Analysis Based on a Scenario Reflection Method for Renewable Penetrated Power Systems
作者：Qian Liu，Cong Zhang，Huaizhi Yang，Lipeng Zhu，Bin Zhou，Jiayong Li，Quan Zhou，Wencan Tian，Xiangjun Li
为应对高渗透可再生能源导致的随机性问题，本文提出了一种基于场景反映法的快速区间交流潮流分析方法。研究以母线注入功率区间化描述不确定性，基于状态无关线性潮流模型构建线性化区间潮流，从而降低计算复杂度并提高适用性。该方法核心在于通过对系数矩阵结构的解析利用极值定理直接获得状态变量区间边界，避免求解复杂非线性优化。
在实现细节上，本文引入了快速场景反映与分布区间算法两大技术：前者通过矩阵结构分析直接推导区间边界，后者利用中心极限定理将状态变量近似为正态分布并以99.73%置信水平构建更紧凑的区间。同时，为处理可再生与负荷间的尾部依赖，使用了t-Copula函数并借助主成分分析将相关样本转化为独立变量以构建相关性修正的分布区间。
在IEEE与波兰大电网算例上的验证显示，该方法在保证高精度的同时显著提升计算效率，尤其在大规模系统中优势明显；分布区间算法有效降低了区间保守性，考虑相关性的算法进一步收窄了区间范围。关键数值指标包括99.73%置信水平下的紧凑区间与在试验系统上显著缩短的计算时延，结论表明该方法是面向工程应用的高效区间潮流分析工具。
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📖 第7篇
📌 基于稳定性边界的自适应控制器：应对电网阻抗变化的构网型与跟网型逆变器
Adaptive Controller Based on Stability Boundaries for Grid-Forming and Grid-Following Inverters Under Varying Grid Impedance
作者：Yue Qu，Feifei Bai，Ruifeng Yan
本文针对GFM与GFL逆变器在电网阻抗随时间变化时的稳定性问题，提出了一种基于稳定性边界的自适应电厂控制器（PPC）设计。研究首先采用灰盒辨识方法在不可见制造商模型情况下获取等效模型，并通过小信号建模在Xg/Rg-SCR二维平面绘制稳定性边界，揭示系统参数与稳定性之间的映射关系，为控制器设计提供直观依据。
核心创新在于PPC层面设计了动态有功调整PΔ和频率调整fΔ两项机制，通过等效重塑稳定性边界而非直接改动逆变器内部参数来扩展稳定运行区域。这一设计避免了重新认证问题并具备较高工程适配性；为提高鲁棒性，本文还引入了稳定性裕度与虚拟阻抗点概念，以容忍辨识误差与阻抗估计误差。
在改进的IEEE 14节点网络仿真与实时HIL实验中，该自适应控制器在面对电网扰动或故障时能在3秒内抑制振荡，展现出优于现有方法的阻尼性能和更强的抗不确定能力。实验还验证了PPC在不同SCR与Xg/Rg组合下的适应性，结论指出通过稳定性边界驱动的控制策略可作为电厂级稳态与动态稳定保障的有效手段。
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📖 第8篇
📌 面向可再生能源长期季节性波动的氢储能混合三阶段优化配置
Hybrid Tri-Level Optimal Sizing of Hydrogen Storage for Addressing Long-Term Seasonal Fluctuation of RES
作者：Qianwen Hu，Gengfeng Li，Bingkai Huang，Qiming Yang，Siyuan Sun，Zhaohong Bie，Jianzhong Wu，Yue Zhou，Yiheng Bian
本文聚焦于可再生能源在年际与季节尺度上的长期波动问题，提出了一种混合的三阶段规划框架用于氢储能（HES）的最优配置。框架创新性地结合了分布鲁棒优化（DRO）与自适应鲁棒优化（ARO），以同时刻画长期年际不确定性与季节性波动，目标是以经济且稳健的方式实现跨季节能量搬移与供需平衡。
具体实现包括利用多年历史气候与出力数据构建典型气候概率分布模糊集，采用范数约束的DRO处理长期不确定性；随后基于季节性预测误差构建多个自适应季节不确定集并采用ARO对下层问题重构。算法方面对列与约束生成（C&CG）进行了改进，并结合无对偶分解與自适应鲁棒重构技术以降低计算复杂度，关键实现参数包括样本窗口长度与不确定集半径控制。
在改进的IEEE 39与118节点系统上验证，研究结果表明该框架能有效指导HES跨季节能量搬移，显著提升对长期气候变异的适应能力，并在经济性上优于单一不确定集方法。实证结论显示氢储能在应对“无风无光”等极端持续事件时发挥了关键支撑作用，表明HES是应对季节尺度波动的重要选项。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11130456
📖 第9篇
📌 电解制氢工厂爬坡速率限制：建模基础与系统级影响分析
On the Ramp-Rate Limitation of Electrolysis Plants: Modeling Fundamentals and System-Level Impact Analysis
作者：Nikita Taranin，Mehdi Ghazavi Dozein，Oscar Saborío-Romano，Nicolaos A. Cutululis
本文系统研究了电解制氢工厂的爬坡速率限制（Ramp-Rate Limits）及其对电力系统动态特性的影响，尤其在高可再生渗透系统中对频率响应能力的制约。研究首先将影响爬坡速率的因素分为堆栈技术、逆变器与工厂级约束，并区分物理机理型与安全性型限制，随后建立了包含电化学动态、等效电路與下游制氢工艺的综合模型以进行系统级分析。
模型实现细节包括电解堆的动态方程、等效电路参数识别、功率电子接口的速率限制器建模以及氢气生产流程的耦合仿真。作者在分析中强调了爬坡速率与氢产量的直接关系，提出了用于仿真与安全评估的约束形式（爬坡约束）并对不同速率下的系统响应进行了比较。关键实现要点包括速率限制器参数设定与电解堆冷却/控制的响应能力建模。
案例研究显示：较严格的爬坡速率会降低电解槽参与快速频率响应的能力，导致频率下降更深且恢复时间更长；但合理的速率限制有助于保护氢气生产稳定性与避免设备意外停机。研究还指出通过采用更快的PEM技术或提升冷却体系等资本投入可在一定程度上缓解速率限制带来的不利影响。总体建议系统与市场运营者在辅助服务规划时应纳入电解工厂的爬坡速率、储氢能力與需求曲线等关键信息以优化稳定性策略。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11170457
📖 第10篇
📌 考虑气候相关性与柔性负荷的绿色多能源机场微电网时间协调运行：基于分解随机规划方法
Temporally Coordinated Operation of Green Multi-Energy Airport Microgrids With Climatic Correlations and Flexible Loads via Decomposed Stochastic Programming
作者：Zhongtian Li，Patrik Hilber，Zhengmao Li，Tor Laneryd，Stefan Ivanell
随着机场向绿色多能源微电网转型，本文提出了一种时间协调的两阶段随机优化模型以最小化机场能源供应成本并高效集成电、氢与热等能源形式。研究重点对航站楼、飞机和FCV的柔性多能负荷建模进行了精细化处理，并引入受温度影响的电解槽效率模型以刻画电-氢-热耦合特性。
在不确定性处理中，本文利用Copula方法捕捉风速、光照与温度等气候参数间的相关性，生成高保真随机场景，并采用Jensen尾流模型修正风电输出以避免高估可用风能。为应对大规模场景带来的计算负担，提出了基于自适应惩罚项的渐进对冲分解算法，将问题分解为并行子问题以提升求解效率，关键实现要点包括场景削减与子问题并行调度策略。
以哥本哈根机场及Middelgrunden海上风场为案例，结果显示该方法能在保障安全的前提下将运行阶段成本降低约19%–31%，且分解算法将计算时间缩短约30%。结论指出时间协调与气候相关性建模对机场微电网的经济运行与可靠性提升具有显著作用，且所提算法具备工业化应用潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11271833
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