民用可控负荷参与需求响应的控制策略

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.20014

发电技术 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (6): 638-649.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.20014

民用可控负荷参与需求响应的控制策略

王燕¹(), 杨秀媛¹^,*(), 徐剑锋²(), 卜思齐³(), 徐智蔷⁴()

¹ 北京信息科技大学自动化学院, 北京市海淀区 100192
² 国网黑龙江省电力有限公司, 黑龙江省哈尔滨市 150090
³ 香港理工大学电机工程系, 香港特别行政区九龙 999077
⁴ 英国南安顿大学物理工程学院, 英国南安普顿 SO171BJ

收稿日期:2020-04-01 出版日期:2020-12-31 发布日期:2021-01-12
通讯作者: 杨秀媛
作者简介:杨秀媛(1962), 女, 教授, 主要从事含新能源的电力系统分析与规划方面的研究工作, 本文通信作者, yangxy0912@163.com
王燕(1996), 女, 硕士研究生, 研究方向为控制工程新能源发电, 1049698158@qq.com
徐剑锋(1975), 男, 硕士, 高级工程师, 主要研究方向为电力系统及其自动化, 435618905@qq.com
卜思齐(1984), 男, 博士, 副研究员, 博士生导师, 主要从事电力电子化和智能化电力系统稳定控制分析与运行规划研究, siqi.bu@polyu.edu.hk
徐智蔷(1977), 女, 博士, 研究员, 研究方向为电力电缆及其在电力物联网中应用, zhq.xu@soton.ac.uk
基金资助:
国家自然科学基金项目(51377011)

Control Strategy of Civil Controllable Load Participating in Demand Response

Yan WANG¹(), Xiuyuan YANG¹^,*(), Jianfeng XU²(), Siqi BU³(), Zhiqiang XU⁴()

¹ School of Automation, Beijing Information Science & Technology University, Haidian District, Beijing 100192, China
² State Grid Heilongjiang Electric Power Co., Ltd., Harbin 150090, Heilongjiang Province, China
³ Department of Electrical Engineering, The Hongkong Polytechnic University, Kowloon 999077, Hong Kong S. A. R., China
⁴ School of Physical Sciences and Engineering, University of Southampton, Southampton SO171BJ, UK

Received:2020-04-01 Published:2020-12-31 Online:2021-01-12
Contact: Xiuyuan YANG
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(51377011)

摘要/Abstract

摘要：

在电力负荷高峰持续增长和新能源大规模接入电网的发展趋势下，为了实现新能源消纳、平抑电网波动，可采取需求侧民用可控负荷参与需求响应的手段进行调控，特别是对家庭可控负荷的控制，从单一家庭控制扩展至多个家庭，最终实现大规模负荷群控制。对近年来需求响应模式、负荷分类建模和控制策略3方面的研究成果进行了总结，由负荷用电特点总结出各类负荷通用模型；着重对比分析多目标优化控制策略、分层控制策略、多时间尺度控制策略和优先级控制策略的特点和不足；指出了不同控制策略在可控负荷参与需求响应调控中的进一步研究方向，并结合我国国情，从民用可控负荷参与需求响应调控的视角对需求响应的发展前景进行了展望。

关键词: 新能源消纳, 电力系统, 需求响应, 可控负荷, 控制策略, 智能电网

Abstract:

Under the development trend of continuous growth of the peak of power load and large scale renewable energy penetration, in order to achieve renewable energy accommodation and stabilize power grid fluctuation, the means of demand side civil controllable load participating in demand response can be adopted for regulation. In particular, the control of family controllable load is extended from single family control to multiple families, and finally large-scale load group control can be realized. Firstly, the research results of demand response mode, load classification modeling and control strategy in recent years were summarized, and the general models of various loads were summarized based on the characteristics of load power consumption. Then, the characteristics and shortcomings of multi-objective optimization control strategy, hierarchical control strategy, multi-time scale control strategy and priority control strategy were analyzed. Finally, the further research direction of different control strategies in the control of demand response was pointed out. And combined with the situation of our country, the development prospect of demand response was prospected from the perspective of civil controllable load participating in demand response regulation.

Key words: renewable energy accommodation, power system, demand response, controllable load, control strategy, smart grid

中图分类号:

TK01
TM71

王燕, 杨秀媛, 徐剑锋, 卜思齐, 徐智蔷. 民用可控负荷参与需求响应的控制策略[J]. 发电技术, 2020, 41(6): 638-649.

Yan WANG, Xiuyuan YANG, Jianfeng XU, Siqi BU, Zhiqiang XU. Control Strategy of Civil Controllable Load Participating in Demand Response[J]. Power Generation Technology, 2020, 41(6): 638-649.

图/表 10

参考文献 43

1	国家发展改革委, 国家能源局.能源发展"十三五"规划[R].北京: 国家能源局, 2016.
	National Development and Reform Commission, National Energy Administration.The thirteenth five-year plan of energy development[R].Beijing: National Energy Administration 2016.
2	国家统计局. 中国统计年鉴2019[M]. 北京: 中国统计出版社, 2019: 128
	National Bureau of Statistics . China statistical yearbook 2019[M]. Beijing: China Statistical Publishing House, 2019: 128
3	国家能源局.2019年全国电力工业统计数据[R].北京: 国家能源局, 2019.
	National Energy Administration National power industry statistics 2019 Beijing:National Energy Administration 2019 National Energy Administration. National power industry statistics 2019[R].Beijing:National Energy Administration, 2019.
4	杨东升, 王道浩, 周博文, 等. 泛在电力物联网的关键技术与应用前景[J]. 发电技术, 2019, 40 (2): 107- 114.
	YANG D S , WANG D H , ZHOU B W , et al. Key technologies and application prospects of ubiquitous power internet of things[J]. Power Generation Technology, 2019, 40 (2): 107- 114.
5	戚永志, 黄越辉, 王伟胜, 等. 高比例清洁能源下水风光消纳能力分析方法研究[J]. 电网与清洁能源, 2020, 36 (1): 55- 63.
	QI Y Z , HUANG Y H , WANG W S , et al. A study on hydro-wind-solar consumption analysis method for high proportion of clean energy[J]. Power System and Clean Energy, 2020, 36 (1): 55- 63.
6	施涛, 李春来, 朱慧敏. 考虑功率预测不确定性的风电消纳随机调度[J]. 电网与清洁能源, 2019, 35 (4): 55- 59.
	SHI T , LI C L , ZHU H M . Stochastic dispatching of wind power accommodation considering uncertainty of power prediction[J]. Power System and Clean Energy, 2019, 35 (4): 55- 59.
7	张钦, 王锡凡, 王建学, 等. 电力市场下需求响应研究综述[J]. 电力系统自动化, 2008, 32 (3): 97- 106. DOI
	ZHANG Q , WANG X F , WANG J X , et al. Survey of demand response research in deregulated electricity markets[J]. Automation of Electric Power Systems, 2008, 32 (3): 97- 106. DOI
8	孙毅, 王欣, 许鹏, 等. 基于预切换状态的电热水器负荷群调控策略[J]. 现代电力, 2019, 36 (5): 68- 75.
	SUN Y , WANG X , XU P , et al. Control strategy of water heater group based on pre-switching state[J]. Modern Electric Power, 2019, 36 (5): 68- 75.
9	钱佳慧, 尹鹏, 邓学华, 等. 分时电价激励下考虑负荷聚集商的日前经济调度[J]. 现代电力, 2019, 36 (4): 31- 37.
	QIAN J H , YIN P , DENG X H , et al. The day-ahead economic dispatch considering time-of-use pricing incentives for load aggregators[J]. Modern Electric Power, 2019, 36 (4): 31- 37.
10	国网能源研究院有限公司. 中国能源电力发展展望2018[M]. 北京: 中国电力出版社, 2018.
	State Grid Energy Research Institute Co., LTD . China's energy and power development outlook 2018[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2018.
11	XU F , LAI L L . Novel active time based demand response for industrial consumers in smart grid[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2015, 11 (6): 1564- 1573. DOI
12	陈麒宇. 泛在电力物联网实施策略研究[J]. 发电技术, 2019, 40 (2): 99- 106.
	CHEN Q Y . Research on implementation strategy of ubiquitous power internet of things[J]. Power Generation Technology, 2019, 40 (2): 99- 106.
13	阳小丹, 李扬. 家庭用电响应模式研究[J]. 电力系统保护与控制, 2014, 42 (12): 51- 56. DOI
	YANG X D , LI Y . Research on household electricity response mode[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42 (12): 51- 56. DOI
14	陆青, 郁浩, 赵康丽, 等. 分时电价下基于供用电双方博弈的家庭用户需求响应[J]. 现代电力, 2019, 36 (6): 68- 74.
	LU Q , YU H , ZHAO K L , et al. Demand response of household users based on game between power supply and consumption side under time-of-use price[J]. Modern Electric Power, 2019, 36 (6): 68- 74.
15	NUNNA H S , KUMAR V S , Doolla S . Demand response in smart distribution system with multiple microgrids[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2012, 3 (4): 1641- 1649.
16	YANG P, TANG G, NEHORAI A.Optimal time-of-use electricity pricing using game theory[C]//IEEE International Conference on Acoustics, Speech & Signal Processing.IEEE, 2012.
17	FINN P . Demand side management of industrial electricity consumption:promoting the use of renewable energy through real-time pricing[J]. Applied Energy, 2014, 113 (6): 11- 21.
18	杨胜春, 刘建涛, 姚建国, 等. 多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34 (22): 3664- 3673.
	YANG S C , LIU J T , YAO J G , et al. Model and strategy for multi-time scale coordinated flexible load interactive scheduling[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34 (22): 3664- 3673.
19	KONDOH J , LU N , HAMMERSTROM D J . An evaluation of the water heater load potential for providing regulation service[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2011, 26 (3): 1309- 1316.
20	刘蓉晖, 李子林, 杨秀, 等. 考虑用户侧可控负荷的社区综合能源系统日前优化调度[J]. 太阳能学报, 2019, 40 (10): 2842- 2850.
	LIU R H , LI Z L , YANG X , et al. Optimal dispatch of community integrated energy system considering user-side flexible load[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2019, 40 (10): 2842- 2850.
21	SHAFIE K M , HEYDARIAN F E , OSORIO G J , et al. Optimal behavior of electric vehicle parking lots as demand response aggregation agents[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7 (6): 2654- 2666.
22	WATSON J D , WATSON N R , LESTAS I . Optimized dispatch of energy storage systems in unbalanced distribution networks[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2017, 9 (2): 639- 650.
23	林锉云, 董加礼. 多目标优化的方法与理论[M]. 长春: 吉林教育出版社, 1992: 125- 128.
	LIN C Y , DONG J L . Methods and theories of multi-objective optimization[M]. Changchun: Jilin Education Press, 1992: 125- 128.
24	颜庆国, 杨永标, 高辉, 等. 智能楼宇可调资源优化控制建模及仿真分析[J]. 电器与能效管理技术, 2016, (10): 31- 36.
	YAN Q G , YANG Y B , GAO H , et al. Modeling and simulation analysis for intelligent building adjustable resources optimization control[J]. Dianqi Yu Nengxiao Guanli Jishu, 2016, (10): 31- 36.
25	何后裕, 郭健翔, 王永利. 面向配电网风电消纳的冰蓄冷空调系统多目标优化策略研究[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47 (23): 180- 187.
	HE H Y , GUO J X , WANG Y L . Research on multi-objective optimization strategy for ice storage air conditioning system for distribution network wind power consumption[J]. Power System Protection and Control, 2019, 47 (23): 180- 187.
26	侯建朝, 胡群丰, 谭忠富. 计及需求响应的风电-电动汽车协同调度多目标优化模型[J]. 电力自动化设备, 2016, 36 (7): 22- 27.
	HOU J C , HU Q F , TAN Z F . Multi-objective optimization model of collaborative WP-EV dispatch considering demand response[J]. Electric Power Automation Equipment, 2016, 36 (7): 22- 27.
27	彭春华, 刘兵, 左丽霞, 等. 计及分类需求响应的孤岛微网并行多目标优化调度[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47 (5): 60- 68.
	PENG C H , LIU B , ZUO C X , et al. Parallel multi-objective optimal dispatch of island micro-grid considering load classified demand response[J]. Power System Protection and Control, 2019, 47 (5): 60- 68.
28	XU Z , CALLAWAY D S , HU Z , et al. Hierarchical coordination of heterogeneous flexible loads[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2016, 31 (6): 4206- 4216.
29	高赐威, 李倩玉, 李扬. 基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34 (10): 1546- 1555.
	GAO C W , LI Q Y , LI Y . Bi-level optimal dispatch and control strategy for air-conditioning load based on direct load control[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34 (10): 1546- 1555.
30	王丹, 兰宇, 贾宏杰, 等. 基于弹性温度可调裕度的中央空调集群需求响应双层优化[J]. 电力系统自动化, 2018, 42 (22): 118- 126.
	WANG D , LAN Y , JIA H J , et al. Double-layer optimization strategy of cluster central air-conditioner demand response based on elastic temperature adjustable margin[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42 (22): 118- 126.
31	刘晓峰, 高丙团, 罗京, 等. 基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型[J]. 电力系统自动化, 2017, 41 (14): 54- 60.
	LIU X F , GAO B T , LUO J , et al. Non-cooperative game based hierarchical dispatch model of residential loads[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41 (14): 54- 60.
32	王蓓蓓, 胡晓青, 顾伟扬, 等. 分层控制架构下大规模空调负荷参与调峰的分散式协同控制策略[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39 (12): 3514- 3528.
	WANG B B , HU X Q , GU W Y , et al. Hierarchical control architecture and decentralized cooperative control strategy for large scale air conditioning load participating in peak load regulation[J]. Proceedings of the CSEE, 2019, 39 (12): 3514- 3528.
33	孙强, 许方园, 唐佳, 等. 基于需求响应的电动汽车集群充电负荷建模及容量边界控制策略[J]. 电网技术, 2016, 40 (9): 2638- 2645.
	SUN Q , XU F Y , TANG J , et al. Study on modeling of aggregated charging load of electric vehicles and control strategy by adjusting capacity boundaries based on demand response[J]. Power System Technology, 2016, 40 (9): 2638- 2645.
34	王丹, 孙冬冬, 胡庆娥, 等. 基于最优能量状态调节的电动汽车需求响应及其对配电网的影响[J]. 电力建设, 2018, 39 (5): 86- 94.
	WANG D , SUN D D , HU Q E , et al. Demand response of electric vehicles based on optimal energy status regulation and its impact on distribution network[J]. Electric Power Construction, 2018, 39 (5): 86- 94.
35	MUNOZ E G , ALCARAZ G G , CABRERA N G . Two-phase short-term scheduling approach with intermittent renewable energy resources and demand response[J]. IEEE Latin America Transactions, 2015, 13 (1): 181- 187.
36	包宇庆, 王蓓蓓, 李扬, 等. 考虑大规模风电接入并计及多时间尺度需求响应资源协调优化的滚动调度模型[J]. 中国电机工程学报, 2016, 36 (17): 4589- 4600.
	BAO Y Q , WANG B B , LI Y , et al. Rolling dispatch model considering wind penetration and multi-scale demand response resources[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36 (17): 4589- 4600.
37	贾雨龙, 米增强, 王俊杰, 等. 柔性负荷聚合商参与电力系统的多时间尺度协同优化调度策略[J]. 华北电力大学学报(自然科学版), 2019, 46 (6): 17- 26.
	JIA Y L , MI Z Q , WANG J J , et al. Mutli-time scale collaborative optimal scheduling strategy with flexible load aggregator participating in power system[J]. Journal of North China Electric Power University(Nature Science), 2019, 46 (6): 17- 26.
38	孙宇军, 王岩, 王蓓蓓, 等. 考虑需求响应不确定性的多时间尺度源荷互动决策方法[J]. 电力系统自动化, 2018, 42 (2): 106- 113.
	SUN Y J , WANG Y , WANG B B , et al. Multi-time scale decision method for source-load interaction considering demand response uncertainty[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42 (2): 106- 113.
39	赵冬梅, 宋原, 王云龙, 等. 考虑可控负荷响应不确定性的多时间尺度协调调度模型[J]. 电力系统自动化, 2019, 43 (22): 21- 32.
	ZHAO D M , SONG Y , WANG Y L , et al. Coordinated scheduling model with multiple time scales considering response uncertainty of flexible load[J]. Automation of Electric Power Systems, 2019, 43 (22): 21- 32.
40	汤奕, 鲁针针, 宁佳, 等. 基于电力需求响应的智能家电管理控制方案[J]. 电力系统自动化, 2014, 38 (9): 93- 99.
	TANG Y , LU Z Z , NING J , et al. Management and control scheme for intelligent home appliances based on electricity demand response[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38 (9): 93- 99.
41	付蔚, 敬章浩, 罗志勇, 等. 基于分时电价的智能家电控制方案[J]. 电网技术, 2015, 39 (3): 717- 723.
	FU W , JING Z H , LUO Z Y , et al. A time-of-use pricing based control scheme for intelligent household appliances[J]. Power System Technology, 2015, 39 (3): 717- 723.
42	孙毅, 裴俊亦, 景栋盛. 考虑用户行为不确定性的智能家电控制策略[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46 (17): 109- 117.
	SUN Y , PEI J Y , JING D S . Smart home appliance control strategy considering user behavior uncertainty[J]. Power System Protection and Control, 2018, 46 (17): 109- 117.
43	何沁春, 杨秀媛. 泛在电力物联网中将家电可控负荷转化成智能负荷的方法研究[J]. 发电技术, 2020, 41 (1): 94- 102.
	HE Q C , YANG X Y . Research on methods for converting controllable loads of household appliances into intelligent loads in the ubiquitous power internet of things[J]. Power Generation Technology, 2020, 41 (1): 94- 102.

类型	特点及功能
分时电价	实现难度低，更新周期长，反映较长周期内电能成本变化
实时电价	更新周期较短，反映电力系统在短周期内的供电成本变化
尖峰电价	机制新，实现难度大，可应对紧急情况出现，可避免价格风险

类型	特点及功能
分时电价	实现难度低，更新周期长，反映较长周期内电能成本变化
实时电价	更新周期较短，反映电力系统在短周期内的供电成本变化
尖峰电价	机制新，实现难度大，可应对紧急情况出现，可避免价格风险

类型	说明
直接负荷控制	用电高峰或供电紧张时，远程控制或者关闭用户的用电负荷。给予用户一定的中断补偿
可中断负荷	电网高峰时段，根据与供电公司签订的合同，用户主动中断部分用电。未履约，将受到责罚
紧急需求响应	电网出现紧急情况时，参与用户按照指令主动削减负荷。EDR是自愿参与的，不参与不受罚
需求侧竞价	用户通过竞价或者合同订购的方式参与DR (日前市场DR、实时市场DR)。参与日前市场是强制性的，参与实时市场是自愿的
辅助服务项目	用户提供削减负荷作为电网运行备用，参与用户在响应速度、响应容量等方面有条件限制

类型	说明
直接负荷控制	用电高峰或供电紧张时，远程控制或者关闭用户的用电负荷。给予用户一定的中断补偿
可中断负荷	电网高峰时段，根据与供电公司签订的合同，用户主动中断部分用电。未履约，将受到责罚
紧急需求响应	电网出现紧急情况时，参与用户按照指令主动削减负荷。EDR是自愿参与的，不参与不受罚
需求侧竞价	用户通过竞价或者合同订购的方式参与DR (日前市场DR、实时市场DR)。参与日前市场是强制性的，参与实时市场是自愿的
辅助服务项目	用户提供削减负荷作为电网运行备用，参与用户在响应速度、响应容量等方面有条件限制

类别	控制特点	不足之处
多目标优化控制策略	优化目标明确，针对不同的优化目标，建立不同的优化模型，可同时考虑能效以及经济性	计算难度大，目标越多，运算量越大
分层结构控制策略	结构层次清晰，可实现分散自治-集中调控	负荷聚合商的引入，多以成本作为优化目标，对电网负荷波动方面研究欠缺
多时间尺度控制策略	最大化挖掘了各类可控负荷需求响应的潜力，合理利用了可控负荷多时间尺度的特性，面对风电预测存在误差的情况，实现多级协调，逐步细化	弱化了对聚合商与分散的各小负荷间的控制
优先级控制策略	对多种负荷同时进行控制，控制对象多样	研究范围小，未考虑用户群的情况

民用可控负荷参与需求响应的控制策略

Control Strategy of Civil Controllable Load Participating in Demand Response

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[1]	刘洪波, 刘珅诚, 盖雪扬, 刘永发, 阎禹同. 高比例新能源接入的主动配电网规划综述[J]. 发电技术, 2024, 45(1): 151-161.
[2]	许星原, 陈皓勇, 黄宇翔, 吴晓彬, 王宇绅, 廉俊豪, 张健彬. 虚拟电厂市场化交易中的挑战、策略与关键技术[J]. 发电技术, 2023, 44(6): 745-757.
[3]	潘晓杰, 徐友平, 解治军, 王玉坤, 张慕婕, 石梦璇, 马坤, 胡伟. 堆栈式集成学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制优化方法[J]. 发电技术, 2023, 44(6): 865-874.
[4]	黄河, 王燕, 姜念, 吴强, 张雅静, 杨秀媛. 考虑用户诉求差异的居民可控负荷资源优化控制[J]. 发电技术, 2023, 44(6): 896-908.
[5]	陈皓勇, 黄宇翔, 张扬, 王斐, 周亮, 汤君博, 吴晓彬. 基于“三流分离-汇聚”的虚拟电厂架构设计[J]. 发电技术, 2023, 44(5): 616-624.
[6]	郁海彬, 张煜晨, 刘扬洋, 陆增洁, 翁锦德. 碳交易机制下多主体虚拟电厂参与电力市场的优化调度竞标策略[J]. 发电技术, 2023, 44(5): 634-644.
[7]	唐鑫, 钱奕然, 方华伟, 李洋, 李思广, 易经纬, 陈伟雄, 严俊杰. 超临界二氧化碳布雷顿循环控制策略研究综述[J]. 发电技术, 2023, 44(4): 492-501.
[8]	张春雁, 窦真兰, 王俊, 朱亮亮, 孙晓彤, 李根蒂. 电解水制氢-储氢-供氢在电力系统中的发展路线[J]. 发电技术, 2023, 44(3): 305-317.
[9]	吴灏, 许晓, 彭紫楠, 郭宁辉, 王淇锋. 基于电网云数据管理的电气设备大数据移动实验室及其应用研究[J]. 发电技术, 2023, 44(3): 417-424.
[10]	杨锡勇, 张仰飞, 林纲, 张玉卓, 安允展, 杨昊天. 考虑需求响应的源-荷-储多时间尺度协同优化调度策略[J]. 发电技术, 2023, 44(2): 253-260.
[11]	杜将武, 唐小强, 罗志伟, 刘敦楠, 陈积旭, 徐尔丰, 毕圣. 面向综合能源园区的丰枯电价定价方法[J]. 发电技术, 2023, 44(2): 261-269.
[12]	肖洋, 李志强, 程林, 汤磊, 夏潮, 梁英, 宋锐, 王东阳, 李贺文. 西北电网集中式调相机AVC综合协调控制策略[J]. 发电技术, 2023, 44(2): 270-279.
[13]	印欣, 张锋, 阿地利·巴拉提, 常喜强, 陈武晖, 李长军, 李雪明, 袁少伟. 新型电力系统背景下电热负荷参与实时调度研究[J]. 发电技术, 2023, 44(1): 115-124.
[14]	董宸, 吴强, 黄河, 章锐, 杨秀媛. 基于免疫算法的电网拓扑结构识别[J]. 发电技术, 2023, 44(1): 125-135.
[15]	高骞, 杨俊义, 洪宇, 孙小磊, 朱前进, 俞天, 王鑫, 王琳媛, 李泽森. 新型电力系统背景下电网发展业务数字化转型架构及路径研究[J]. 发电技术, 2022, 43(6): 851-859.