一，实现电力用户与电网公司的友好互动是解决当下能源供需矛盾的有效方式，为了激励用户参与用电互动，需要设计合理的互动机制。提出一种适用于不同类型用户的激励相容的互动补偿电价合同模型，该模型以非线性定价为理论基础，以电网公司利益最大化为决策目标，考虑用户激励相容约束，确定不同类型用户对应的最优互动量和补偿价格。算例表明，该定价模型兼具定价效率与可操作性，不仅能够保证电网公司利益的最大化，还能很好地激励用户参与互动，同时能够引导用户披露真实的类型信息，满足用户激励相容特性，在电力市场环境下具有现实的社会、经济意义。
二，为使包含可再生能源在内的微电网的发电成本和气体污染物排放量最小，建立了日前24小时多目标区间优化模型。同时，引入区间可能度以处理不确定性变量，并转换该模型以满足决策者的风险偏好。其次，根据模型特点，设计解的初始化和修正元启发式策略，并提出一种基于模糊隶属度和切比雪夫函数混合分解的多目标进化算法MOEA/HD求解该模型。最后，通过算例仿真，验证了与其它算法相比，MOEA/HD算法效率更高，能得到质量更好、范围更广、分布更均匀的非劣解集。
三，针对一类电压采样电阻异常的电能表计量失准问题，提出了一种基于神经网络模型的计量失准判定方法.分析电能表计量失准原因，构建神经网络模型预测电压采样值的残差变化，采用核密度估计法获得残差的马氏距离d的控制限λ.通过仿真验证了所提方法的有效性，并获得了以下判定规则：当d>λ时，电能表计量失准；当d≤λ时，电能表计量正常.所提出的方法可以提前预判电能表的计量异常状态，排除用电安全隐患.
四，在碳达峰、碳中和背景下，可再生能源与燃煤发电相互耦合可提高可再生能源利用效率、降低发电成本，有利于燃煤发电的绿色低碳化升级。从集成形式、运行调控及分析评价3方面综述了可再生能源和燃煤发电的集成互补相关研究。首先梳理了可与燃煤发电直接耦合的太阳能光热及生物质的各类集成形式和工作原理。其次，介绍了目前关于太阳能光热耦合燃煤发电动态特性及调控规律研究，生物质耦合燃煤发电运行中结渣、腐蚀等问题改善方法；概述了风电、光伏与燃煤发电协调运行的调控策略及优化配置研究。最后，梳理了针对光煤互补系统热力性能、经济性、综合性能的评价研究进展；介绍了生物质与燃煤发电耦合的综合性能评价及系统中生物质发电量评估的研究进展；概述了风电、光伏与燃煤发电协调运行中的稳定性、灵活性量化评价及综合性能评价指标体系构建等。最后，针对目前可再生能源与燃煤发电互补系统的研究现状，提出太阳能光热与燃煤发电集成应致力于实现综合系统深度调峰的灵活性运行调控研究；生物质与燃煤耦合发电在进一步研究减缓生物质耦合带来的燃烧问题外，应注重耦合系统中生物质发电准确计量等评价问题；光伏、风电与燃煤发电的协调运行在调度规划研究外，应进一步开展风光火项目内部责任分担和利益分配机制研究，从而实现不同类型电源间的协同持续发展。
五，传统故障诊断方法存在编码不完整和编码边界过于绝对等缺点，难以满足电网运维工作的实际需求。利用电力变压器故障时产生的气体来对变压器进行故障诊断是目前智能电网状态检测的热门研究领域。但变压器出现各类故障的频率有很大差别，可能会造成故障样本信息不完整、数据量不足，使用传统的卷积神经网络模型会出现训练过程收敛速度慢、训练精度低等问题。文中提出一种在保留原始数据特征不变的情况下进行数据增强的方法，将扩充后的一维数据转化为二维图片输入到二维卷积神经网络诊断模型中，并对卷积神经网络模型中的Adam优化算法进行改进，诊断结果表明，所提方法使得网络训练的精度达到了96.20%，相较于传统的一维卷积神经网络故障诊断方法(92.12%)具有更高的收敛速度和泛化能力。
六，针对传统配电变压器低压端三相不平衡故障研判方法检测速度较慢、信息反馈迟滞的问题，提出了一种变压器快速故障提取算法，并结合云边协同运算设计了一种新型的配电变压器快速检测平台。为了提高变压器状态检测的速度，采用改进Park算法设计实现了变压器快速故障检测提取算法，并通过云边协同运算技术完成变压器快速故障检测平台的部署，有效解决了电网设备的大规模检测问题。实验测试结果表明，所提出的快速检测平台在保证检测精度的同时，有效提升了检测时效性。
七，为节约电力信息数据的存储开销、提升信息参量的压缩比数值，针对电力信息数据多通道采集与自动备份方法展开研究。根据电压与电流的有效值确定畸变因数、功率因数的实值表现量，完成对电力信息数据的多通道采集。在此基础上，统计电力信息流量水平，通过数据模式匹配的执行方法求解备份编码阈值，实现对电力信息数据的自动备份。实例分析结果表明，上述方法可在保障电力信息数据高质量压缩的基础上节约信息参量的存储开销，证明其具有较高的可行性。
八，目前研究的电力用户隐私数据保护系统存在保护精度低、安全性较差、消耗时间较长等问题。为了解决上述问题，基于敏感元组设计了一种新的电力用户隐私数据保护系统。硬件部分包括电路模块、采集模块、处理模块与存储模块，通过系统硬件实现了对电力用户隐私数据的采集、处理和存储；文中在软件方面给出了软件流程并进行了隐私数据保护，通过系统硬件和软件两部分完成基于敏感元组的电力用户隐私数据保护系统的设计。实验结果表明，基于敏感元组的电力用户隐私数据保护系统优于传统电力用户隐私数据保护系统，具有更高的保护精度和安全性，消耗的时间更短。
九，中低压配网线路的运行情况复杂，且路径结构不清晰，相关信息需要大量人工作业才能处理，存在数据无法有效利用的情况。为了解决上述问题，文中提出了适用于配网的线路路径与数据自动在线还原技术，用算法实现信息数据的自动处理功能。在归纳梳理配网数据类型的基础上，详细分析了数据处理系统的构架，并进一步提出了数据自动在线还原技术的算法原理和流程，以及配电网络故障定位路径优化的方法。最终，用配电网的接地故障案例拓扑验证了数据自动处理算法的有效性。测试结果表明，文中所提出的数据处理算法可以有效应用于配网线路优化问题，能够以更高的效率得到线路控制的全局最优解。
十，高效精准的短期负荷预测对电力系统安全稳定运行至关重要。提出一种基于经验模态分解（EMD）和门控循环单元（GRU）的组合预测模型。首先选取日期因素、气象因素和历史负荷因素构建输入特征集；再利用EMD算法将随机性强的历史负荷数据分解为有限个特征互异的固有模态函数分量和趋势分量，并和日期因素、气象因素一起作为GRU网络的输入；采用2层GRU循环网络增加网络深度，提升模型学习能力，对各分量数据分别预测并叠加重构输出预测值。以我国某地负荷数据为实际算例，实验结果表明，采用该方法预测误差仅为6.11%，相较于GRU网络模型和BP神经网络模型，预测精度得到巨大提升；相较于EMD-LSTM网络模型，在预测精度相差0.04%的情况下，预测时长缩短25.99%，训练效率得到显著提升。