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欢迎阅读IEEE Transactions on Smart Grid期刊2026年issue1推送（第2期/共6期）。本期推送精选了11篇研究论文，内容聚焦于高比例新能源接入背景下，提升电力系统韧性、稳定性与智能化水平的前沿技术。核心主题涵盖：面向动态运行条件（如电压变化、数据分布偏移）的物理信息与机器学习融合方法；分布式能源（光伏、储能、电动汽车）的聚合管理、设备端预测与优化控制策略；以及确保系统安全稳定（如不间断供电、频率调节、抑制振荡）的创新控制框架。这些研究为解决新型电力系统面临的挑战提供了从数据、模型到控制的多维度解决方案。
本期目录
📖 第1篇：面向电能监测的物理信息域自适应方法
📖 第2篇：面向设备端分布式光伏功率预测：一种微型在线学习框架
📖 第3篇：馈线停电下保证不间断供电的多端口构网型柔性多状态开关控制策略
📖 第4篇：面向能源产消者的跨层级一致性感知扩散模型：一种分层插补新方法
📖 第5篇：机器学习辅助的分布式能源管理系统：高效管理大规模小型分布式能源资源
📖 第6篇：配电网中公用事业级电池控制的安全强化学习与模型预测控制融合方案
📖 第7篇：面向电网频率调节的储能电池切片穿刺方案
📖 第8篇：面向严寒天气下弹性住宅微电网的电动汽车电池温度感知运行模型
📖 第9篇：面向调度目标的分布式能源聚合建模方法
📖 第10篇：基于SDN的虚拟电厂抗DoS攻击网络物理协同电压支撑框架
📖 第11篇：角加速度暂态阻尼VSG：抑制孤岛微电网中并联逆变器的频率变化率与功率振荡
📖 第1篇
📌 面向电能监测的物理信息域自适应方法
Physics-Informed Domain Adaptation for Electrical Energy Monitoring
作者：Aaron W. Langham，Thomas C. Krause，Steven B. Leeb
随着电网运行条件的不断变化，传统电力系统建模方法面临严峻挑战。例如，微电网在“孤岛运行”与“并网运行”模式下，其电气特征存在显著差异。数据分布中的未建模方差和偏移现象，严重干扰了基于数据驱动的实际物理系统建模技术。然而，通过恰当的预处理方法，系统底层物理知识能够有效指导数据驱动模型的训练与应用，实现“消除”这些影响的域自适应。
本文提出了一种针对电压条件动态变化的微电网监测系统，部署物理信息域自适应的通用技术。该方法通过物理知识引导的数据预处理，显著提升了特征空间的可分离性，从而优化了可视化分析、聚类识别与负荷辨识的效果。案例研究表明，该技术能够有效消除电气特征中的显著标准差，实现在本研究中达到37.8%至89%的降幅。
研究聚焦于工业微电网的功率监测，涵盖电阻性元件、电网连接感应电机和电力电子前端负载三类负荷。本文提出的功能预处理器能够计算任意负荷的“压缩”功率特征，使其对系统电压变化不敏感，从而大幅提升机器学习工具的分类可靠性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11146643
📖 第2篇
📌 面向设备端分布式光伏功率预测：一种微型在线学习框架
Toward On-Device Distributed Photovoltaic Power Forecasting: A Tiny Online Learning Framework
作者：Yehui Li，Dalin Qin，Taoyu Lu，Yi Wang
随着分布式光伏系统在电网中的渗透率不断提高，准确预测其发电功率对于指导用户用电管理和保障电网稳定运行至关重要。传统方法通常采用离线训练模型并部署于设备端，以降低通信成本并保护隐私。然而，时空环境变化导致的数据分布偏移使得离线模型性能下降，亟需在线更新以适应动态变化，但设备端计算资源有限，特别是内存消耗成为主要挑战。
本文提出了包含三大创新组件的微型在线学习框架。其一为微型模型适应策略，冻结密集层，仅在线更新内存效率高的组件，有效防止过拟合；二是开发了微型分布偏移检测机制，通过比较残差分布差异识别偏移样本，无需存储历史数据；三是引入微型参数重要性评估方法，指导动态稀疏训练，缓解灾难性遗忘。
硬件测试平台实验结果显示，较传统在线学习方法，预测精度提升14.5%，训练效率高达13.1倍。该框架兼容多种主流神经网络架构，支持不同时间尺度功率预测，首次为资源有限边缘设备提供了高效统一的在线学习解决方案，为智能电网数字化转型提供了切实路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11157736
📖 第3篇
📌 馈线停电下保证不间断供电的多端口构网型柔性多状态开关控制策略
A Control Strategy of Multi-Terminal Grid-Forming Soft Open Point for Uninterrupted Power Supply Under Feeder Power Outages
作者：Yilan Yu，Lei Shang，Xuzhu Dong
馈线停电导致的社会生产损失严重，确保馈线故障期间不间断供电极为关键。随着电力电子技术发展，柔性多状态开关（SOP）因其潮流、电压调节和微电网构建潜力受到关注。现有SOP供电恢复方法多依赖理想直流电压假设、主从结构或模式切换，易出现切换瞬态与系统不稳定。
本文提出了一种基于多端口构网型柔性多状态开关的无缝、不间断供电恢复控制策略，创新摒弃传统控制假设，采用集成交流电压构建、分层直流电压调节与协调控制方案。交流侧所有换流器均采用构网型控制，避免因模式切换引发的供电中断。
直流侧设计三层电压控制架构：1）惯性调节，由储能单元本地控制器基于直流电压变化率快速提供功率缓冲，2）一次电压调节，各换流器自主调整输出功率实现动态平衡，3）二次电压调节，由协调控制器触发，实现无差调节和长期功率平衡。这种分层协同避免主从结构故障导致失稳。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11173992
📖 第4篇
📌 面向能源产消者的跨层级一致性感知扩散模型：一种分层插补新方法
A Cross-Level Consistency-Aware Diffusion Model of Hierarchical Imputation for Energy Prosumers
作者：Hanjiang Dong，Jizhong Zhu，Chi-Yung Chung，Yixi Chen，Haosen Yang，Zipeng Liang
能源系统智能化推动产消者角色创新，其数据完整性直接影响电网调度与市场决策。产消者数据因故障、中断常存在缺失，且拥有层级结构，传统插补方法忽略此特点，导致数据跨层逻辑不一致。本文提出跨层级一致性感知扩散模型（CDHI），针对三维层次时间序列缺失值插补设计，创新地对“产消者-时间-特征”三维结构直接建模。
CDHI融合层级、时序与特征三维Transformer注意力机制，捕捉纵向演变、横向关联及内在耦合。通过扩散过程逐步注入噪声并反向生成，显式约束社区级与个体级数据数学一致性，解决传统方法中“个体准确但聚合失真”与“聚合合理但个体异常”的两难。
实验覆盖多个真实能源数据集，CDHI在RMSE和MAPE指标明显优于矩阵补全、RNN及普通扩散模型。该成果为能源产消者数据治理提供可靠工具，其三维建模框架亦适用于交通流、供应链等层次时空数据，具重要理论及应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11168916
📖 第5篇
📌 机器学习辅助的分布式能源管理系统：高效管理大规模小型分布式能源资源
A Machine Learning-Aided DERMS to Manage Large Numbers of Small-Scale Distributed Energy Resources
作者：Pouya Pourghasem Gavgani，Innocent Kamwa，Seyed Masoud Mohseni-Bonab
随着大量小型分布式能源（DER）接入，系统复杂度及管理难度显著提升。传统集中管理因计算维度过高难以优化。本文提出创新的三层分布式能源管理系统框架，通过分层协调和机器学习技术，实现对大量小型DER的高效可靠管理。
顶层为配电系统运营商和公用事业级DERMS，拥有电网模型和约束信息；中层聚合商级DERMS将底层众多DER合成为虚拟实体；底层为各类小型DER。此架构大幅降低问题维度，提升资源协调能力。引入随机森林回归模型精准识别电压影响最显著的DER，在线阶段结合顺序调整方法快速修正电压越限。
在IEEE 123节点测试系统多场景仿真中，框架在正常负载条件下12次迭代解决越限问题，重载条件下49次迭代稳定全网电压，临界负载时激活DER调节服务。整体展现出显著提升的计算效率与调节性能，为高比例DER接入电网稳定运行提供有效解决方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11159321
📖 第6篇
📌 配电网中公用事业级电池控制的安全强化学习与模型预测控制融合方案
A Safe Combined Reinforcement Learning and Model Predictive Control Scheme for Utility-Level Battery Control in Distribution Grids
作者：Leon Locher，Eleni Stai，Gabriela Hug
随着可再生能源和新能源车广泛应用，配电网面临日益严峻的实时平衡挑战。电池储能系统成为关键辅助资源，但充放电控制需兼顾未来荷电状态约束，确保电网稳定。传统模型预测控制（MPC）计算复杂且依赖准确预测，强化学习（RL）快速但难保证约束满足。
本文创新提出强化学习与模型预测控制融合框架，利用RL训练的价值函数作为MPC终端成本，显著缩短优化时域。近期的硬约束直接施加，长期约束通过价值函数间接保证，实现计算复杂度降低与长期目标兼顾。
因价值函数为神经网络，传统梯度法难解优化问题。研究采用交叉熵方法近似求解，并通过RL智能体决策初始化采样分布及指数级减少采样数量，实现秒级运行。多个节点配电网仿真显示方案在成本性能和约束违反方面均优于纯MPC与RL方法，兼顾安全与适应性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11193800
📖 第7篇
📌 面向电网频率调节的储能电池切片穿刺方案
A Slice Puncturing Scheme of Energy Storage Batteries for Grid Frequency Regulation
作者：Jian Feng，Hongxun Hui，Shaohua Yang，Fen Hou
随着可再生能源渗透率提升及负荷骤变频发，电网频率稳定性挑战加剧。储能电池因快速响应特性成为理想频率调节资源。5G等无线传输技术频谱受限，传统方案预留专属频谱导致利用率低，按需分配又引入通信延迟，影响调节效果。
本文引入5G切片穿刺技术，允许储能电池动态“穿刺”共享频谱资源，打破静态独占。基于频谱资源、通信延迟与频率性能的架构模型，将资源优化转化为短期子问题，通过虚拟队列和漂移加惩罚函数方法求解，为穿刺提供优化资源池。
切片穿刺方案显著降低了通信延迟，并通过随机分配穿刺顺序保障多储能电池公平参与，延长寿命。仿真结果显示，负荷突变场景下该方案将最大频率偏差提升了22.8%，频谱利用率从0.6提升至0.9以上，凸显其频谱资源与频率安全的优化价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11141483
📖 第8篇
📌 面向严寒天气下弹性住宅微电网的电动汽车电池温度感知运行模型
A Temperature-Aware Operating Model of EV Battery for Resilient Residential Microgrids in Frigid Weather
作者：Yichao Zhang，Menglin Zhang，Sheng Cai，Fangxing Li，Yusheng Zheng，Amjad Anvari-Moghaddam，Saeed Peyghami，Frede Blaabjerg
严寒天气中住宅微电网供电承受严峻考验。电动汽车（EV）电池作为关键弹性资源，低温下储能性能显著下降。现有运行模型普遍忽视低温对电池能量可用性的影响，导致家庭能源管理策略现实中不可行。
本文创新提出温度感知运行模型（TAO），全面考虑电池在闲置、放电、充电和预热四种状态下的运行温度，量化温度影响。首次将能量限制、变化及预热过程等关键因素整合入统一线性化框架，极大提升严寒环境下电池能量评估准确性。
团队将TAO模型应用于考虑EV不确定出发时间的家庭能源管理优化，仿真结果显示模型更准确评估微电网弹性支持能力。与传统模型相比，基于TAO的管理策略在可行性方面显著优越，确保停电期间最大限度维持关键负荷供电且满足EV基本出行需求。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11152525
📖 第9篇
📌 面向调度目标的分布式能源聚合建模方法
An Objective-Oriented Aggregate Modeling Approach of Distributed Energy Resources
作者：Junpeng Zhu，Ke Yang，Shuai Lu，Qirun Sun，Yemin Wu，Yue Yuan
随着分布式能源资源（DERs）渗透率提升，准确刻画DER群的聚合模型（AGM）成为关键。求解AGM为NP难题，现方法多通过最大化参数化AGM可行域近似，但实际运行灵活性受益取决于有效可行域，最大化可行域并不等价于最大化运行灵活性。
本文提出面向调度目标的分布式能源聚合建模方法（OOAM），将配电系统运行目标纳入AGM计算，最大化有效可行域。研究构建双层协调框架，系统运营商优化调度并量化偏好，聚合商根据偏好动态调整AGM参数，通过对偶理论参数敏感性分析实现交互优化。
在IEEE 33及123节点系统案例中，OOAM方法分别在最大化可再生能源消纳和最小化运行成本目标下，提升可再生能源消纳率8.11%与5.71%，降低成本6.23%与2.17%，有效结合几何优化与经济目标，为智能调度提供高效建模工具。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11151602
📖 第10篇
📌 基于SDN的虚拟电厂抗DoS攻击网络物理协同电压支撑框架
An SDN-Based Framework for Cyber-Physically Coordinated Voltage Support of Virtual Power Plants Against DoS Attacks
作者：Juanwei Chen，Anthony Kemmeugne，Jun Yan，Mohsen Ghafouri，Marthe Kassouf，Mourad Debbabi
大规模分布式能源（DER）聚合体依赖ICT进行实时监控与控制，引发严峻网络安全威胁，尤其是低成本、高破坏性的拒绝服务（DoS）攻击，可能导致系统运行中断。本文针对虚拟电厂（VPP）大规模DER聚合，提出高韧性安全设计框架，提升电压支撑服务的抗攻击能力。
核心为基于软件定义网络（SDN）的网络物理协同控制架构。开发网络感知电压控制算法，动态根据通信状态调整DER出力，及物理信息驱动网络配置算法，实时优化通信路径，实现网络与物理层双向协同，保证电压支撑功能最大化。
在IEEE 123及真实美国中西部240节点系统仿真中，模拟严重DoS攻击，验证框架实现动态通信路径重配置和DER协调，有效缓解攻击影响，实现电压恢复至可接受水平，体现系统韧性和鲁棒性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11181222
📖 第11篇
📌 角加速度暂态阻尼VSG：抑制孤岛微电网中并联逆变器的频率变化率与功率振荡
Angular Acceleration Transient Damping VSG for Paralleled Inverters in Islanded Microgrid With Constrained RoCoF and Suppressed Power Oscillation
作者：Xiao-Qi Yin，Hao-Yu Wang，Song-Song Cheng，Jun Tao
可再生能源比例大幅提升，微电网中电力电子设备占比增多，导致系统惯性下降和稳定性挑战。虚拟同步发电机(VSG)通过模拟转动惯量为孤岛微电网提供虚拟惯性支撑，但多VSG并联时负荷扰动触发较大功率振荡同时频率变化率（RoCoF）过高，引发低频减载及安全风险。
本文提出角加速度暂态阻尼VSG控制方法，基于现有暂态阻尼VSG结构，创新引入角加速度负反馈回路，增加虚拟转动惯量约束RoCoF，防止频率急剧变化，同时嵌入惯性环节引入阻尼，抑制因虚拟惯量增大导致的功率振荡放大，实现持续有效振荡抑制。
理论分析表明方法具备优越相位裕度与鲁棒稳定性。Opal-RT仿真涵盖大负荷阶跃、单相接地故障恢复、并网切换等多工况，结果显示与传统VSG及暂态阻尼VSG相比，方案显著降低RoCoF且维持优良功率振荡抑制，动态性能优异。该方法无需额外通信或硬件，易于本地实现，显著提升高新能源比例微电网安全稳定性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11162580
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