随着全球能源转型的加速推进，新能源在电力系统中的占比不断提高，高比例新能源接入已成为电力系统发展的必然趋势。然而，这一趋势也带来了电力系统惯量降低的问题，对系统稳定运行构成严峻挑战。本文针对高比例新能源接入下电力系统惯量评估与优化配置展开深入研究，首先阐述了传统基于同步发电机参数的惯量评估方法，并详细介绍了适用于高比例新能源接入场景的基于频率响应、PMU量测等评估方法。在优化配置方面，探讨了提高系统频率稳定性、降低运行成本等优化目标，以及设备容量限制、线路传输功率限制等约束条件，并研究了粒子群算法、遗传算法等在惯量优化配置中的应用。通过实际案例分析，验证了所提评估方法的有效性以及优化配置策略的可行性与有效性。研究成果为保障电力系统稳定运行、促进新能源消纳提供了重要理论支持与实践指导。

随着全球能源转型的加速推进，可再生能源尤其是光伏发电在能源结构中的占比日益提升。然而，光伏出力具有间歇性和波动性的特点，这对电网的稳定运行带来了挑战。储能系统的引入有效缓解了这一问题，但如何准确预测光伏 - 储能联合系统的出力并优化配置储能容量，成为提升能源利用效率和稳定性的关键。本文综述了现有的出力预测技术，构建了改进的预测模型，并分析了容量优化配置的影响因素，建立了相应的优化模型。通过实际案例分析，验证了所提方法在提升经济效益和系统性能方面的优势，为光伏 - 储能联合系统的广泛应用提供了理论支持和技术指导。

本研究旨在实现工业园区微电网能源的高效配置与经济运行，对提升能源利用效率、降低运行成本及促进可持续发展具有重要意义。通过构建能源优化配置数学模型，考虑能源供应、需求、成本等因素，并采用多目标优化算法与遗传算法等求解，深入分析工业园区微电网中各类能源的特性及经济运行成本构成。研究表明，合理的能源优化配置与经济运行调度策略能显著提升工业园区微电网的整体性能。同时，政策支持对推动其发展起到关键作用，而新技术应用则为未来带来更多机遇。本研究为工业园区微电网的能源优化配置与经济运行提供了有效参考，助力其实现可持续发展。

随着全球能源转型的加速推进，分布式能源（Distributed Energy Resources, DERs）在电力系统中的渗透率不断提高，同时电动汽车（Electric Vehicles, EVs）的保有量也呈现爆发式增长。在此背景下，如何实现分布式能源与电动汽车充电桩在配电网中的协同优化配置，成为提升配电网运行效率、促进能源可持续发展的关键问题。本文提出了一种基于多目标优化的方法，通过综合考虑配电网负荷特性、线路容量、分布式能源出力波动性及电动汽车充电行为随机性等因素，建立了协同优化配置模型。该模型能够有效规划分布式能源的接入位置与容量，以及电动汽车充电桩的布局与功率分配。仿真结果表明，所提方法显著降低了配电网的运行成本，提高了能源利用率，为配电网的智能化发展提供了理论支持与实践指导。