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欢迎阅读IEEE Transactions on Smart Grid2025年issue6最新研究文章推送（第2期/共10期）。本期推送共收录10篇前沿论文，聚焦于智能电网安全、分布式能源优化、电力系统智能监测等关键领域，涵盖了量子计算在SCADA系统可靠性评估、中压直流配电系统优化控制、微电网隐私保护经济调度、点对点能源交易安全机制、农业微电网无预测管理、充电站负荷不确定性预测、电力设备异常检测、风储系统功率平滑控制、虚拟电厂频率调节以及海上风电制氢系统优化等创新研究方向。
本期目录
📖 第1篇：量子计算在SCADA可靠性评估中的应用：结合持续渗透测试与高渗透网络物理攻击
📖 第2篇：基于投影梯度下降的动态事件触发中压直流配电系统优化控制：考虑与交流电网的功率交互能力
📖 第3篇：基于有向网络上鲁棒梯度追踪的微电网隐私保护经济调度
📖 第4篇：面向有向网络的抗隐私攻击点对点能源交易
📖 第5篇：农业微电网的无预测在线能源-宏气候管理
📖 第6篇：基于多维分位数时空交通流预测的充电站负荷不确定性预测
📖 第7篇：Power-SAM：面向电力设备智能监测的先进异常变化检测算法
📖 第8篇：基于分层安全强化学习与课程学习的风储一体化系统功率平滑控制
📖 第9篇：频率调节市场中性能集成的虚拟电厂管理
📖 第10篇：大规模原位直接海水电解系统优化配置以最小化氢能平准化成本
📖 第1篇
📌 量子计算在SCADA可靠性评估中的应用：结合持续渗透测试与高渗透网络物理攻击
Quantum Computing for Reliability Assessment of SCADA With Continuous Penetration Testing and High Penetration of Cyber–Physical Attacks
作者：Manuel S. Alvarez-Alvarado
随着电力系统数字化进程的加速，监控与数据采集（SCADA）系统面临着严峻的网络物理攻击威胁。本文提出了基于量子计算技术构建可靠性评估框架，结合持续渗透测试（CPT），聚焦于SCADA监管的发电系统。核心创新包括连续时间马尔可夫链数学模型，细化网络攻击与防御过程为四个关键阶段，并用统计分布建模攻击与防御速率。
该方法利用量子比特叠加态的特性和量子振幅估计（QAE）算法实现系统状态的并行评估，大幅提升计算效率。模型针对RBTS测试系统，验证CPT服务下多个可靠性指标明显改善，例如攻击成功率降低至0.08%，攻击预期间隔时间延长至1191小时/年，表现优异。
在计算性能方面，该方法较传统蒙特卡洛模拟实现了更快收敛及更高准确度，仿真时间仅0.25秒。该研究不仅为SCADA系统网络安全提供了理论与实践指导，还开辟了量子计算在关键基础设施可靠性评估中的应用新范式，为智能电网的安全运行提供强大技术支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11075873
📖 第2篇
📌 基于投影梯度下降的动态事件触发中压直流配电系统优化控制：考虑与交流电网的功率交互能力
Projected Gradient Descent-Based Dynamic Event-Triggered Optimal Control for MVDC-DS Considering Power Interaction Ability With AC Grid
作者：Wenbiao Lu，Qian Xiao，Hongjie Jia，Yu Jin，Yunfei Mu，Jiebei Zhu，Chen Shen，Remus Teodorescu，Josep M. Guerrero
针对中压直流配电系统与交流电网功率交互引发的系统故障及通信负担问题，本文提出了基于投影梯度下降的动态事件触发优化控制方法，目标实现安全稳定运行并适度降低通信负担。核心创新包括引入投影算子整合功率交互约束，设计基于节点电压和拉格朗日乘子的动态事件触发阈值，确保系统稳定性及无Zeno行为。
方法基于优化模型修正传统最优性条件，结合梯度下降构建分布式控制律。动态事件触发控制器通过采样及控制误差自适应调整触发频率，达成通信资源利用最大化。案例采用改进IEEE33直流配电系统，通信量显著下降91.65%，同时保证了系统运行精度。
本研究提出的控制方法有效缓解了中压直流系统的功率交互风险和通信压力，具有重要的理论价值和工程应用前景，未来将聚焦于提升方法在通信延迟条件下的鲁棒性表现。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11098970
📖 第3篇
📌 基于有向网络上鲁棒梯度追踪的微电网隐私保护经济调度
Privacy-Preserving Economic Dispatch in Microgrids via Robust Gradient-Tracking Over Directed Networks
作者：Bing Liu，Wei Gong，Li Chai
针对微电网经济调度中隐私保护与优化精度的权衡，本文提出了基于鲁棒梯度追踪的差分隐私分布式算法，适用于有向网络通信环境。创新采用仅行随机权重矩阵，结合持久性噪声和噪声衰减因子，有效提升隐私保护能力并保证算法收敛。
算法通过精细设计的步长和噪声衰减因子实现几乎必然收敛且保持ε-差分隐私，特别适合广播通信机制。仿真实验在改进IEEE 14总线和118总线系统验证，展现了优异的收敛性及隐私防护能力，成功抵御内部节点和外部窃听攻击。
本研究首次将经济调度与差分隐私深度结合，提出的算法具备适用性强，隐私保护与性能兼顾的优势，为微电网安全高效运行提供了重要理论和实践支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11126159
📖 第4篇
📌 面向有向网络的抗隐私攻击点对点能源交易
Privacy Attack-Resilient Peer-to-Peer Energy Trading Over Directed Networks
作者：Haoran Liu，Shunbo Lei，Junjie Hu，Yuan Luo
随着分布式可再生能源与智能电表普及，产消者参与点对点（P2P）能源交易日益重要。本文创新地将含输电损耗的能源交易建模为广义纳什博弈，并提出融合差分隐私的分布式算法，实现有向网络上的安全高效交易。
关键创新包括精准建模输电损耗防止能量失衡，以及在交易数据中注入拉普拉斯噪声抵御链接攻击，保障用户用电行为隐私。算法在微电网模拟中表现优异，收敛至市场均衡价格且保护隐私，避免中央协调器带来的单点故障风险。
扩展至300产消者大规模系统，算法在174.6秒内完成计算，满足5分钟实时市场清算需求。该方案以高安全性、良好自适应及计算效率推动分布式能源交易的智能化与隐私保护。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11119709
📖 第5篇
📌 农业微电网的无预测在线能源-宏气候管理
Prediction-Free Online Energy-Macroclimate Management for Agricultural Microgrids
作者：Zhihao Hua，Yingping Cao，Canbing Li，Ziqiang Wang，Yi Yu，Muhammad Muzammal Islam，Massimo La Scala
针对农业微电网（AMGs）在实时能源-宏气候管理中面临的显著不确定性问题，本文提出了无预测在线方法，基于当前系统状态实时决策，避免依赖未来状态预测，保障农业设备能耗变动的能源灵活性，缓解可再生能源发电与负载间的匹配不足。
方法通过引入扰动参数构建虚拟队列，借助李雅普诺夫优化理论将时间耦合动态约束转换为队列稳定性约束，每时隙最小化漂移+成本上界确保约束满足。理论分析证明所有宏气候变量被有效限定在安全范围内。
案例基于中国湖南温室，结果显示方法在运行成本仅增加1.9%的同时，求解时间减少88.9%，远优于传统模型预测控制。该方案具备高实用性和成本效益，适合农村场景能源管理。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11145940
📖 第6篇
📌 基于多维分位数时空交通流预测的充电站负荷不确定性预测
Prediction of Charging Station Load Uncertainty Based on Multi-Dimensional Quantile Spatial-Temporal Traffic Flow Forecast
作者：Houjun Li，Chunxia Dou，Gerhard P. Hancke，Dong Yue，Xiangsen Wei，Bo Zhang，Lei Xu，Ting Yan
随着电动汽车发展，充电站负荷预测中的不确定性日益凸显。本文设计了基于多维时空图卷积网络（MSTGCN）的交通流预测方法，结合时空特征提取模块与加权分位数回归，解决不同置信水平下负荷不确定性的预测难题。
创新引入了考虑电价及道路拥堵因素的增强排队模型，揭示外部影响对充电排队过程的作用，提升充电负荷模拟的准确度。算法在80%置信水平下区间覆盖概率达85.59%，显著优于传统模型。
该方法为电网调度与商业决策提供了有效支持，助力实现电动汽车负荷的精确量化和智能化管理，推动电网与充电基础设施协同发展。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11119652
📖 第7篇
📌 Power-SAM：面向电力设备智能监测的先进异常变化检测算法
Power-SAM: An Advanced Abnormality Change Detection Algorithm for Intelligent Monitoring in Power Equipment
作者：Chengming Song，Lingzhi Wu，Bo Gao，Zhendong Cui
为保障智能电网安全稳定，本文提出了基于Segment Anything Model (SAM)增强微调的异常变化检测模型Power-SAM，专注于电力场景的异常变化智能监测。
模型集成了时间差异特征生成器（TDFG）、结合特征聚合与差分计算的特征融合网络（FADF-Net），及集成FPN和轻量化注意力模块CBAM的CBAM-FPN模块，有效提升多尺度、细微变化检测能力。采用真实电力场景数据，涵盖9类异常及光照变化，确保数据多样性。
实验显示Power-SAM在精确率（95.25%）、召回率（93.35%）、F1分数和IoU均超越最先进模型，尤以光照和背景扰动下鲁棒性显著。本模型为智能电网设备在线监测提供高效精准的技术支撑。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11126170
📖 第8篇
📌 基于分层安全强化学习与课程学习的风储一体化系统功率平滑控制
Power Smoothing Control for Wind-Storage Integrated Systems With Hierarchical Safe Reinforcement Learning and Curriculum Learning
作者：Shuyi Wang，Huan Zhao，Ting Shu，Zibin Pan，Gaoqi Liang，Junhua Zhao
针对风储一体化系统（WSIS）功率波动与经济效益兼顾问题，提出基于分层安全深度强化学习（HSDRL）的功率平滑控制框架。其构建了两个关联的约束马尔可夫决策过程，采用基于分层原始对偶的安全深度确定性策略梯度算法，确保功率输出约束。
创新点涵盖安全引导课程学习,通过逐步收紧约束增强学习稳定性；以及约束违反优先经验回放保障安全约束，结合分层共享特征神经网络，实现跨层级参数共享。
基于WindFarmSimulator的仿真结果显示，方法较现有控制提升利润15.3%及降低波动46.0%，高风速情景下利润增幅达22.6%，有效平滑功率波动，展现优异实践价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11098726
📖 第9篇
📌 频率调节市场中性能集成的虚拟电厂管理
Performance-Integrated Virtual Power Plant Management in the Frequency Regulation Market
作者：Mingyu Huang，Wei Lin，Jiahao Ma，Yi Wang
随着可再生能源大量接入，系统频率波动加剧，分布式能源聚合虚拟电厂（VPP）成为频率调节关键。本文基于数据驱动揭示了调节性能与DER备用组合之间的关系，提出性能集成的VPP管理方案提升异质DER利用效率。
使用基于聚类的高维降维方法分层计算VPP可行运行区域，显著降低计算复杂度同时保持精度。分解阶段通过协调DER优化备用组合，实现性能得分和利润的双重提升。
仿真实验证明，性能集成方法令VPP日利润提升达17.64%。分析通信延迟影响，利润随延迟升高显著下降，为VPP市场管理提供创新和实用方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11146637
📖 第10篇
📌 大规模原位直接海水电解系统优化配置以最小化氢能平准化成本
Optimal Sizing for Large-Scale In-Situ Direct Seawater Electrolysis System to Minimize Levelized Cost of Hydrogen
作者：Yunfei Du，Xinwei Shen，Xiaochi Ding
针对海上风电驱动大规模原位直接海水电解（ISDSE）系统，提出了混合整数线性分式规划（MILFP）模型，目的是通过优化系统配置最小化氢能平准化成本（LCOH）。
利用“液-气-液”相变机制实现海水直接电解，避免传统海水淡化的成本和空间开销。模型精确刻画电解槽效率为分段线性函数，有效避免产量高估。提出模型等效分解（MED）方法结合有界Dinkelbach算法（BDA），提升计算效率。
案例基于三个中国海上风电场，优化配置使LCOH降至17.96-23.06元/公斤，最高降低8.85%。系统动态调整电解槽功率，电池储能平抑风电波动，产生弃风现象因经济成本限制。经济分析显示投资成本占比高达85%-90%，大幅体现规模效应。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11131276
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