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欢迎阅读IEEE Transactions on Power Systems期刊2025年issue5文章推送（第2期/共6期）。本期推送共包含11篇研究论文简介，内容聚焦于高比例可再生能源接入背景下电力系统的关键挑战与创新解决方案，主要研究领域包括：无功功率规划与电压控制、系统动态轨迹预测与暂态稳定分析、能量与备用调度优化、负荷建模与参数估计、电动汽车聚合调度、微电网频率控制与网络安全、移动电源调度与系统韧性提升、电力系统稳定性评估与不确定性传播、多尺度高效仿真方法、飓风灾害风险评估以及频率安全约束优化等前沿方向。
这些研究成果为提升电网在可再生能源高比例接入下的安全稳定运行能力提供了重要理论支持和技术保障，对于推动能源转型和智能电网建设具有广泛的实践意义。
本期目录
📖 第1篇：应对能源转型期无功功率稀缺的可扩展无功规划方法
📖 第2篇：电力系统故障后动态轨迹的贝叶斯预测方法
📖 第3篇：基于分布式可再生能源预测的分布鲁棒能量与备用调度
📖 第4篇：基于实际事件测量的WECC复合负荷模型高维贝叶斯参数估计
📖 第5篇：电动汽车储备服务：聚合边界与随机模型预测控制
📖 第6篇：面向实时电力市场的微电网鲁棒有限时间频率控制：抵御网络攻击
📖 第7篇：具备不间断供电能力的移动轨道发电机调度策略用于负荷救援
📖 第8篇：电力网络稳定性与不确定性传播：基于李雅普诺夫方法及其在可再生能源分配中的应用
📖 第9篇：基于异构多尺度方法的高效逆变器电力系统仿真
📖 第10篇：考虑历史飓风灾害的大规模合成配电网络风险评估框架
📖 第11篇：大扰动下频率最低点安全约束的精确二阶锥近似方法
📖 第1篇
📌 应对能源转型期无功功率稀缺的可扩展无功规划方法
A Scalable Var Planning Methodology to Mitigate Reactive Power Scarcity During Energy Transition
作者：Elnaz Davoodi，Florin Capitanescu，Mohammad Iman Alizadeh，Louis Wehenkel
随着全球向100%低碳或可再生能源供应转型，电力系统面临空前挑战。传统化石燃料发电机组的淘汰及可再生能源大规模接入，严重削弱电网的无功功率支撑能力，导致电压控制能力下降，出现欠电压、过电压及频繁波动。本文重新思考无功功率规划问题，提出基于增强型随机多时段交流安全约束最优潮流模型的方案，旨在最小化新无功资产投资成本，保证电力系统在多种运行条件下满足约束。该模型精准考虑了可再生能源不确定性、时间因素、传统发电机和风电场无功能力，并全面纳入动态与静态无功资产阵列。
面对大规模混合整数非线性规划问题的巨大计算挑战，论文提出创新的可扩展求解方法，通过高效识别关键故障、时段及不确定性场景组合，使复杂问题转化为一系列规模更小的子问题依次求解。此方法在北欧60节点及1203节点实际系统上得到验证。
研究创新包括提出冲突绑定元组揭示控制动作间影响，开发基于无功功率稀缺断点分析的热点节点识别方法优化资产选址，实现预防-校正混合控制模式充分利用现有及新增无功能力。数值结果显示，精确无功限制建模可使投资成本增至原来563.9%，但校正控制机制显著降低了无功资产投资。该方法为能源转型期间无功稀缺提供实用规划工具，助力输电运营商制定经济高效方案，确保电网安全稳定。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10896863
📖 第2篇
📌 电力系统故障后动态轨迹的贝叶斯预测方法
Bayesian Post-Fault Power System Dynamic Trajectory Prediction
作者：Bendong Tan，Junbo Zhao
风电、光伏等逆变型可再生能源大规模并网导致系统惯量显著降低，动态特性对扰动更为敏感，暂态稳定问题凸显。准确预测故障后动态轨迹对于实施校正控制、保障电网安全运行至关重要。本文提出基于随机变分深度核回归器（SVDKR）的贝叶斯预测方法，既能预测无限维和类型输出，亦量化预测不确定性，在规模化电力系统中尤为关键。
方法新颖地融入了失步发电机检测器，有效区分同步与失步机，避免稳定/不稳定场景学习不平衡；采用集成预测机制对稳定与不稳定场景分别训练SVDKR模型，并对不稳定场景中的同步机预测进行校正。输入仅为故障后短时测量，无需状态变量，更适合实际应用。
数值实验基于IEEE 39节点及伊利诺伊200节点系统，验证了预测精度和
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10854889
📖 第3篇
📌 基于分布式可再生能源预测的分布鲁棒能量与备用调度
Distributionally Robust Energy and Reserve Dispatch With Distributed Predictions of Renewable Energy
作者：Kaiping Qu，Yue Chen，Changhong Zhao
随着可再生能源比重提升，如何有效应对其间歇性和波动性成为运行关键。本文提出了融合系统运营商与发电商分布式预测信息的分布鲁棒能量与备用调度模型，突破传统过于保守的模型设定，显著提升了预测精度。
核心创新在于构建预测决策依赖的不确定性集合，区别传统决策独立不确定性模型，利用条件概率论和线性回归推导出期望、方差和协方差与预测购买决策间的非线性关系，形成更灵活且保守性更低的模糊集合。
开发了双层迭代算法，外层通过主问题和子问题交替求解更新对偶顶点集收紧松弛，内层采用交替优化和凸差优化处理非线性约束凸化，并辅以两种加速策略显著提升收敛效率。仿真显示，模型在IEEE 39、118、300节点系统中平均节省运营成本，尤其低价格/调节能力不足时更显优势。
案例中，价格100美元时模型将期望及残差范围宽度分别下降约15%和20%；随参与预测发电商数增加，支付成本虽升但总成本下降，表明市场机制有效提升经济性和安全性。该模型为高可再生能源系统调度提供新范式，未来还将考虑储能及多市场协同优化。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10937892
📖 第4篇
📌 基于实际事件测量的WECC复合负荷模型高维贝叶斯参数估计
High-Dimension Bayesian Parameter Estimation for WECC Composite Load Model Using Realistic Event Measurements
作者：Bendong Tan，Junbo Zhao，Naiyuan Chiang，Nan Duan
随着分布式资源接入和负荷时变性增强，负荷动态特性复杂，准确建立动态负荷模型成重要挑战。传统模型对复杂的FIDVR事件响应不足，且难以应对测量误差和异常。本文提出基于高维贝叶斯参数估计的创新方法，显著提升模型校准效果。
首先通过稀疏多项式混沌展开的全局灵敏度分析，筛选对负荷模型影响最大的关键参数，降低参数维度。随后构建基于深度神经网络核化向量值高斯过程（DNN-VVGP）的负荷模拟替代模型，学习关键参数与负荷响应的复杂关系，兼具可微性与高效性。
参数估计采用哈密顿蒙特卡洛方法结合DNN-VVGP，实现负荷参数后验分布的高效梯度采样，最小化模拟响应与观测响应误差。数值结果表明，方法对测量误差鲁棒，估计精度优于现有，且能精准捕捉复杂FIDVR关键动态。
创新点包括提出子空间采样机制生成高质量数据集，开发能够完全导数的DNN-VVGP替代模型，以及基于深度学习与贝叶斯框架实现负荷建模新路径，助力提升电网安全稳定运行水平。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10892022
📖 第5篇
📌 电动汽车储备服务：聚合边界与随机模型预测控制
Reserve Provision From Electric Vehicles: Aggregate Boundaries and Stochastic Model Predictive Control
作者：Jacob Thrän，Jakub Mareček，Robert N. Shorten，Timothy C. Green
随着电动汽车快速普及，其电池储能潜力成为电网灵活性关键来源。本文提出创新的电动汽车聚合调度方法，将多个车辆电池视为虚拟聚合体，克服单车驾驶行为不确定性难题。
研究开发聚合功率与能量边界模型，仅用三变量完整描述车队充电特性，避免单车行为预测困难。多元线性回归实现1000辆车队边界预测归一化均方根误差20%-40%。
核心创新为将随机模型预测控制与条件风险价值结合，构建两阶段优化算法，日前市场投标与实时充电调度兼顾收益与罚款风险控制。实证基于120万家庭充电数据，车队规模增大显著提升预测精度，400辆以上成本降低趋稳，较非受控充电降60%，均车1.8千瓦储备容量。
发现功率边界多于能量边界限制储备服务，表明充电基础设施功率容量优于电池能量管理重要；揭示车队内部能量转移需求，通过车网车充电实现车辆间能量再分配。此项成果为电动汽车参与电网调节提供实操路径，促进新能源消纳和系统成本降低。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10878458
📖 第6篇
📌 面向实时电力市场的微电网鲁棒有限时间频率控制：抵御网络攻击
Robust Finite-Time Frequency Control of Grid Connected Microgrids for Real-Time Electricity Market Against Cyber-Attacks
作者：Seyed Hossein Rouhani，Saleh Mobayen，Chun-Lien Su
随着私营分布式发电和第四次工业革命驱动，电力市场向实时竞价转变，带来极端不确定性及网络攻击风险。本文聚焦实时市场微电网频率控制挑战，提出集成鲁棒控制、有限时间收敛与时延补偿的创新模型跟随有限时间鲁棒跟踪控制策略，有效抵御时变不确定性、虚假数据注入和通信延迟。
在实时竞价环境中，聚合商作为发电与配电中介，通过合同矩阵动态调度电力，但市场波动及可再生能源不确定性易触发频率失稳，且虚假数据注入攻击可误导控制决策，扩大频率偏差。
方法采用非线性滑模面和屏障函数自适应律，实现无抖振快速响应。与传统滑模、非奇异终端滑模、分数阶PID控制相比，在频率稳定性和收敛速度上显著优越。硬件在环实验证明，在虚假数据攻击下仍能保证微电网频率稳定。创新点包括首次将有限时间鲁棒跟踪和模型跟随控制结合，设计面向实时电力市场的控制器，并引入自适应机制与时延补偿增强抗扰动能力。该控制策略对高比例可再生能源微电网安全运行极具价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10922139
📖 第7篇
📌 具备不间断供电能力的移动轨道发电机调度策略用于负荷救援
Scheduling of Mobile Rail Generators Capable of Uninterrupted Power Supply for Load Rescue
作者：Quan Sui，Le Sun，Siyuan Yao，Jing Liang，Zhongwen Li，Chang Liu，Zhicheng Xie
极端天气导致大规模停电，脆弱的配电系统因备用电源有限和辐射拓扑面临严重缺口。传统基于卡车的移动电源运输过程无法供电，造成显著负荷中断。本文提出基于氢能的新型移动轨道发电机（MRG）调度策略，实现运输过程中不间断供电。
MRG通过轨道交通基础设施，受电弓连接接触网，在运行停靠时均可反馈电能，优势在于运输过程连续共享能量，轨道交通不易受拥堵影响，且能深度融合牵引供电系统，形成动态能量通道。
构建MRG时空连续能量共享模型，涵盖功率反馈调节、氢燃料补充及途中折返。开发MRG与牵引配电系统协同优化框架作为灾后孤岛系统间动态能量通道，有效抵消接触网损耗，确保稳定功率交换。同时提出负荷救援策略，动态选择平衡节点，建立上下功率备用约束，应对可再生能源与负荷波动。
为克服强耦合非线性约束，采用转换为基于固定阻抗和固定电压的功率方程，转为混合整数非线性规划求解。IEEE 33和69节点系统仿真表明，策略降低经济损失至少5.5%，负荷救援成本分别下降34.1%和15.3%，显著增强配电系统韧性。该研究首次实现运输过程连续供电，为极端天气灾害应急提供新方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10906551
📖 第8篇
📌 电力网络稳定性与不确定性传播：基于李雅普诺夫方法及其在可再生能源分配中的应用
Stability and Uncertainty Propagation in Power Networks: A Lyapunov-Based Approach With Applications to Renewable Resources Allocation
作者：Mohamad H. Kazma，Ahmad F. Taha
可再生能源的间歇性与随机性大幅挑战电网稳定性。如何识别支持随机负荷的最优稳定节点成为研究热点。传统基于李雅普诺夫方法评估往往简化或忽略功率流约束，或受测量噪声影响错误判定不稳定。
本文创新结合考虑非线性微分代数方程模型，构建基于优化与李雅普诺夫指数谱等效度量的节点稳定性评估框架，设计计算高效且可扩展的稳定节点识别算法，辅助可再生能源合理分配。
方法全面考虑频率、电压和转子角稳定性，实现对电力系统稳定性的综合评估。相比现有技术，精准刻画可再生能源注入对网动态影响，量化不确定性传播特性。经多个标准电力网络验证，包括4阶系统及含2光伏电站的9阶系统，效果显著。
研究为电网运营商提供量化工具，指导可再生能源集成中的稳健决策，确保电网面对不确定波动稳定运行。模型法基础特性支持准确模拟光伏、风电等可再生能源发电，增强运行安全与稳定性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10876752
📖 第9篇
📌 基于异构多尺度方法的高效逆变器电力系统仿真
A Heterogeneous Multiscale Method for Efficient Simulation of Power Systems With Inverter-Based Resources
作者：Kaiyang Huang，Min Xiong，Yang Liu，Kai Sun
随着基于逆变器资源(IBRs)渗透率上升，电力系统动态表现出从微秒电磁暂态(EMT)到分钟级准稳动态的多时间尺度，模型显著刚性，传统单尺度仿真面临巨大计算压力。
本文创新提出异构多尺度方法（HMM），通过微观EMT模型与自动简化宏观模型之间交替切换并调整步长，实现快速与慢速动态兼顾下的高效仿真；结合半解析方法，提升变步长自适应能力。
相比传统多尺度仿真，HMM无需预先划分模型边界或降阶，通过压缩Q和重构R变换在微观与宏观状态之间平滑过渡；采用核函数卷积近似宏观动态，无需显式宏观降阶模型。理论表明，计算复杂度与加速比均显著优于传统方法。
案例涵盖Kundur两区、改造的IEEE 39和390节点系统，仿真表明，HMM保持精度同时实现8-70倍加速，自适应宏观步长，故障期细粒度仿真，慢动态阶段高速计算，优于PSCAD和RK45等商用工具。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10876765
📖 第10篇
📌 考虑历史飓风灾害的大规模合成配电网络风险评估框架
A Risk Assessment Framework for Large-Scale Synthetic Power Distribution Networks Considering Historical Hurricane Disasters
作者：Shuo Li，Shouxiang Wang，Qianyu Zhao，Dong Liu，C. K. Tse
气候变化加剧飓风灾害对配电网络冲击，开展全面飓风风险评估刻不容缓。本文构建面向大规模合成配电系统的风险评估框架，提升评估实用性及准确性。
改进合成方法为单个负荷点赋予建筑类型及重要性等级，精细化建模体现地理区域电网拓扑和物理特性；基于真实历史飓风数据，模拟高度真实飓风场景及停电事件，增强风险刻画真实感。
创新三点为：基于OpenStreetMap及电力负荷数据构建包含负荷重要性及地理信息的配电网络，分配真实海拔；采集1940年以来真实飓风数据，拟合区域风廓线及未来发生概率；设计适用于城市及更大范围配电网络的飓风风险分析框架，突破传统单馈线小系统限制。
实证于Emporia和Portsmouth两城市合成网络，基于1940-2024历史飓风数据评估风险，发现城市级配电网络维度对风险评估至关重要。方法精准捕捉空间异质性造成的差异，验证不同飓风轨迹的区域效应影响。
关键发现为空间异质性随网络规模扩大更显著，飓风路径与关键负荷叠加可能导致风险显著低估或高估。敏感性分析显示，战略性加固仅5%关键线路即能降低36%综合飓风风险指数。框架为未来电网规划和抵御飓风灾害提供科学支撑，提升电力系统韧性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10843867
📖 第11篇
📌 大扰动下频率最低点安全约束的精确二阶锥近似方法
An Accurate Second-Order Cone Approximation of Frequency Nadir Security Constraints Under Large Disturbances
作者：Dunjian Xie，Junkai Huang，Yan Xu
低惯量电力系统转型背景下，频率最低点安全约束成为发电调度、备用规划、负荷恢复等关键限制，但该指标的高度非线性特性增加了优化问题复杂度，传统分段线性化和多机模型近似方法需引入辅助变量，且参数调整麻烦。
本文提出基于分析简化频率动态及一次频率响应特性的变量替换精确线性近似方法，将复杂非线性表达式转换为线性形式，继而推导出适合频率约束优化的二阶锥约束，便于现代商业求解器高效处理，无需增加模型复杂度。
数值实验覆盖多个代表性系统，验证方法的高准确性和广泛适用性。在低惯量极端条件下最大误差仅0.030 Hz，平均误差0.11%-0.63%，灵敏度分析证实其对不同频率限制设置的适应性。
该方法特别适合机组组合中频率约束管理，可确保系统在最大发电机跳闸后的频率安全，形成混合整数二阶锥规划问题，为系统运营商提供经濟高效且安全的运行决策新工具，兼具理论价值和工程实用性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11005723
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