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欢迎阅读IEEE Transactions on Smart Grid期刊2025年issue5文章推送（第2期/共6期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于能源系统优化与安全领域，涵盖充电微电网容量规划、电力-天然气综合系统网络安全、极端天气下电力系统韧性评估、配电网自适应电压控制、柔性配电网服务恢复、热电联合调度、频率储备服务、极端负荷场景生成、重型卡车电气化以及馈线自动化系统安全防护等前沿研究方向。
本期目录
📖 第1篇：考虑季节性波动与风险管理的公路一体化充电微电网最优容量规划
📖 第2篇：电力-天然气综合系统中虚假数据注入攻击建模研究
📖 第3篇：基于深度学习的气象-电力一体化实时韧性评估方法
📖 第4篇：基于大语言模型的配电网自适应电压调节：面向频繁拓扑变化的上下文模型预测控制框架
📖 第5篇：柔性配电网中分布式鲁棒服务恢复策略的迭代与加速技术
📖 第6篇：基于供热网络加密等效建模方法的热电联合调度
📖 第7篇：电力系统中热泵与电解槽的频率储备服务：一种密封投标拍卖机制
📖 第8篇：ExDiffusion：基于极值理论与分类器引导扩散模型的极端负荷场景生成方法
📖 第9篇：重型卡车电气化：换电模式与快充模式的系统效率对比研究
📖 第10篇：混合攻击下馈线自动化系统的边缘弹性控制：一种混合物理模型驱动与数据驱动方法
📖 第1篇
📌 考虑季节性波动与风险管理的公路一体化充电微电网最优容量规划
Optimal Capacity Planning for Integrated Charging Microgrids Along Highways Considering Seasonal Fluctuation and Risk Management
作者：Xuetao Liu，Junjie Hu，Ruzhou Li，Chengming Xu，Shunbo Lei
随着能源与交通部门协调脱碳进程的推进，将高速公路服务区升级为一体化电氢充电微电网（IEHCM）已成为重要发展方向。但由于可变可再生能源和充电负荷高度集成，系统不确定性大幅增加，导致能量失衡问题复杂。本文提出了创新的两阶段容量规划方法，针对沿线IEHCM系统，综合考虑全年运行特性，采用重构全场景时间序列和条件风险价值模型（CVaR）处理极端风险，优化光伏、直流互联线路与氢储能资源配置，平衡经济性与可靠性。
方法实现方面，通过聚合典型与极端场景的情景缩减技术，有效保留日内及季节性波动特征及低概率高风险极端事件。构建协调季节性与短期氢储能运行模型，实现对多时间尺度波动的稳健管理。关键的风险度量纳入使规划结果兼顾风险控制。
仿真显示，该模型支持高速公路服务区可再生能源更优整合，降低了平准化能源成本至0.192美元/千瓦时，较传统方法下降约22%。通过能量共享，风险成本降低了84.4%。敏感性分析强化了CVaR的有效性，明确表明经济性和可靠性权衡。该研究为交通能源系统的低碳转型规划提供重要技术依据与路径。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11037299
📖 第2篇
📌 电力-天然气综合系统中虚假数据注入攻击建模研究
Modeling False Data Injection Attacks in Integrated Electricity-Gas Systems
作者：Rong-Peng Liu，Xiaozhe Wang，Zuyi Li，Rawad Zgheib
随着电力-天然气综合系统（IEGSs）的广泛应用，其高度依赖通信系统的特性导致严峻的网络安全挑战。本文针对IEGSs中的虚假数据注入攻击（FDIAs）展开研究，系统构建了基于不同信息掌握程度（全网、局部、拓扑）下的攻击模型，并首次引入了攻击相互依赖性（CAI）约束，体现电-气耦合设施的网络作用机理。
理论分析证明，攻击者仅掌握局部拓扑信息时，电力子系统不存在可行拓扑FDIAs，而天然气系统针对压缩机的FDIAs依然存在，表明了天然气系统的特殊脆弱性。研究还识别出两类易受攻击结构：非零负荷节点经压缩机连接系统和网状压缩机系统。
仿真基于9节点电力-7节点天然气及39节点电力-20节点天然气系统，表明含CAI攻击可成功绕过常规不良数据检测，而传统忽视耦合约束的FDIAs易被发现，验证了提出模型的有效性和必要性。该研究拓展了IEGS网络攻击范式，有助于制度设计和防御策略制定，揭示了天然气压缩机网络安全关键地位。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11010156
📖 第3篇
📌 基于深度学习的气象-电力一体化实时韧性评估方法
Meteorological-Electrical Integrated Real-Time Resilience Assessment for Power Systems Based on Deep Learning Methods
作者：Zhengyang Hu，Zhao Xu，Xianzhuo Sun，Jiaqi Ruan，Xinyi Yang，Tong Qian，Wenzhuo Shi
极端天气引发的停电事故凸显电力系统韧性评估的迫切需求。本文提出了一种基于深度学习的气象-电力一体化韧性评估方法，精准识别灾害脆弱区域。技术包括协同降尺度方法以提升气象数据空间分辨率，以及采用边缘自适应ChebNet模型评估电力系统韧性，嵌入潮流约束确保物理一致性。
该方法实现了气象与电力系统的时空无缝映射，扩展了气象数据的空间和时间精度。详尽的模型设计包括深度转置卷积神经网络与统计降尺度技术的组合，以及基于边缘自适应机制的N-k故障处理。计算效率较传统方法提升数十倍，兼顾准确性和实时性。
在IEEE 39节点系统仿真验证中，成功识别多条关键输电走廊的脆弱性（如输电走廊#37、#39、#34）。方法显著提升灾害响应能力与强化措施精准化水平，为极端天气下电力系统韧性提供创新的技术支撑，兼顾理论新颖性及工程应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11063459
📖 第4篇
📌 基于大语言模型的配电网自适应电压调节：面向频繁拓扑变化的上下文模型预测控制框架
LLM-Based Adaptive Distribution Voltage Regulation Under Frequent Topology Changes: An In-Context MPC Framework
作者：Amit Jena，Fei Ding，Jiyu Wang，Yiyun Yao，Le Xie
面对逆变型分布式能源接入引发的配电网电压调节挑战，本文提出基于大语言模型（LLM）的自适应逆变器控制方法。该方法构建了拓扑自适应的潮流计算代理模型，结合长短期记忆网络负荷预测器及模型预测控制，构成完整自适应控制系统。
与传统需预先考虑所有拓扑结构不同，本文依托LLM的上下文学习能力，仅通过少量微调数据即可适应任意未知拓扑。实现方面采用GPT-2架构结合LSTM负荷预测，形成动态系统识别，并通过模型预测控制计算逆变器最优功率设定点。
在改进IEEE 123节点系统的仿真中，该方法显著降低了白天光伏高峰时段的电压越限节点数量，有效维持节点电压在允许范围（0.95-1.05 p.u.），减少光伏削减。该方案的数据效率高，仅需128个样本（ ~0.17%）即可训练完成，对比传统线性回归76880个样本，展现强大工程适用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11054276
📖 第5篇
📌 柔性配电网中分布式鲁棒服务恢复策略的迭代与加速技术
Iterative and Accelerated Techniques for Distributed Robust Service Restoration Strategy in Flexible Distribution Networks
作者：Tao Zhang，Hao Tang，Yunfei Mu，Daohong Fang，Tao Li，Hongjie Jia
针对极端天气频发带来的停电风险，本文提出融合迭代与加速技术的分布式鲁棒服务恢复策略，服务于多区域柔性配电网。系统引入创新的集成储能软开关，实现馈线间精确功率控制及充放电时间灵活调节，显著提升供电可靠性。
针对可再生能源和负荷不确定性，采用分布鲁棒优化方法，利用典型场景概率分布的模糊集平衡计算效率与保守性，保证在最坏概率分布下策略可靠。通过基于交替方向乘子法的分布式框架，实现区域协同并保护隐私。
测试于IEEE 33与123节点系统，策略显著提升服务恢复负荷35.4%，电压偏差减少17.6%。特别是网络重构措施，在大规模系统中进一步提升负荷恢复17.6%，验证了方法对提升配电网韧性的显著效果及实用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11045214
📖 第6篇
📌 基于供热网络加密等效建模方法的热电联合调度
Integrated Heat and Electricity Dispatch Based on an Encrypted Equivalent Modeling Method of Heating Network
作者：Zhong Zhang，Yuqing Lei，Zhenbin Yin，Quan Lyu，Weidong Li
针对综合能源系统中电力与区域供热系统所属不同管理部门，调度时面临统一建模与隐私保护矛盾，本文提出了供热网络的加密等效建模方法，构建考虑热惯性与弹性的区域供热系统可行域，隐藏绝对状态信息。
创新点包括将DHS模型扩展到室内温度动态的指数热动态过程，推导出等效分段系数模型避免数值误差；证明DHS状态变量与热电系统变量的线性关系与可逆性；提出数学转换技术减少并加密可行域模型。
基于此等效模型构建非迭代热电联合调度，显著提高求解效率，求解时间减少两个数量级且保证全局最优。案例显示，适度扩展室内温度范围，热电机组备用容量提升7.07%，运行成本降低0.63%，增强了对高比例新能源消纳的经济性与灵活性支持。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11032138
📖 第7篇
📌 电力系统中热泵与电解槽的频率储备服务：一种密封投标拍卖机制
Frequency Reserve Service From Heat Pumps and Electrolyzers in Power Systems: A Sealed-Bid Auction Mechanism
作者：Mahyar Tofighi-Milani，Sajjad Fattaheian-Dehkordi，Matti Lehtonen
随着可再生能源渗透提升，电网惯性下降，频率波动剧烈，来自可控负荷的频率储备服务（FRS）亟添重要。本文聚焦于被动可控负荷中的热泵和电解槽，研究其FRS响应能力并提出对应动态模型。
热泵通过温度设定点快速削减负荷，PEME电解槽凭借连续调节和PID控制展现更优频率补偿性能，响应速度和动态性能显著优于碱性电解槽（AE）。针对多供应商场景，设计了密封投标拍卖（SBA）机制，支持市场化资源配置。
仿真显示，系统惯性由5秒降至2秒，FRS需求激增至原3.4倍，价格约翻倍。该研究首次定量化PCL的频率调节贡献，并实现经济激励，推动分布式资源积极参与，助力高比例新能源电网的稳定和经济运行。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11036542
📖 第8篇
📌 ExDiffusion：基于极值理论与分类器引导扩散模型的极端负荷场景生成方法
ExDiffusion: Classifier-Guidance Diffusion Model for Extreme Load Scenario Generation With Extreme Value Theory
作者：Ruizhang Yang，Yujia Li，Chenxi Hu，Francis Yunhe Hou
电气化进程加快使负荷多样化，电动汽车与空调接入带来多重不确定性。极端负荷场景生成对电力系统规划和安全评估关键，但受限于极端事件数据稀缺与外部特征复杂性，生成方法有限。本文提出结合极值理论和分类器引导扩散模型的新颖生成方法ExDiffusion，提升极端负荷场景多样性和质量。
方法通过合成极端性标签并采用扩散模型增强数据，以时间序列分类器指导采样，降低特征维度并生成定制化场景。创新贡献包含数据增强策略、高泛化性的扩散-自回归框架及基于广义帕累托分布建模极端负荷，改进损失函数促进真实数据生成。
实验证明，ExDiffusion在准确性、多样性和极端场景生成效能优于现有方法，且在数据匮乏条件下仍表现卓越。该方法为电力系统韧性评估与风险感知规划提供了强大支持，具有重要的理论与实际应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11062498
📖 第9篇
📌 重型卡车电气化：换电模式与快充模式的系统效率对比研究
Electrifying Heavy-Duty Trucks: Battery-Swapping Versus Fast Charging
作者：Ruiting Wang，Antoine Martinez，Zaid Allybokus，Wente Zeng，Nicolas Obrecht，Scott Moura
随着重型卡车电气化推进，充电基础设施选择关键。研究建立混合整数规划模型，综合运输效率与电池利用效率，评估电池换电站（BSS）与快充站（FCS）两种模式，探讨重型卡车充电效率和设计策略差异。
研究发现，换电模式可显著降低车辆停运时间提升运输效率，但需较大电池储备。配备450-500kWh中等电池换电系统在时间与人力成本方面最优，快充模式则需配置约650kWh大容量电池补偿充电耗时。
成本分析考虑电池价格与劳动力变化，显示当电池成本降且人工上涨，换电系统倾向小电池高频率换电，反之则选大电池减频率。此外，换电站通过能量套利与辅助服务降低碳排放约39%-92%，并能增加1.3%-16.9%运营收益，彰显其分布式储能潜力。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11010187
📖 第10篇
📌 混合攻击下馈线自动化系统的边缘弹性控制：一种混合物理模型驱动与数据驱动方法
Edge Resilient Control for Feeder Automation System Under Hybrid Attacks: A Hybrid Physical Model-Driven and Data-Driven Approach
作者：Rong Zeng，Yong Li，Sijia Hu，Xia Shao，Yong Xu，Xusheng Yang，Yijia Cao
分布式馈线自动化系统（DFAs）高度依赖通信与自动化，面临网络及混合攻击挑战。本文提出边缘弹性控制方法（ERCA），融合物理模型驱动与数据驱动技术，实现网络攻击的快速检测与数据修正，结合共识机制准确定位故障区段。
系统中，采用XGBoost算法的边缘网络攻击检测与修正模块（ECDCM）分析电流数据，辅以物理约束提前反应攻击；基于因果分析的共识故障区段定位模块（CFSLM）保证混合攻击下的定位准确率。
理论推导表明，ERCA拥有强大弹性响应能力和清晰有效边界。多系统和真实平台测试，其中包括10万次混合攻击仿真，证明了100%避免网络导致停电、超过97.6%物理故障隔离成功率，凸显其工程可行性与安全性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11045218
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