1、第 52 卷 第 8 期 Vol.52 No.8 2023 年 8 月 THERMAL POWER GENERATION Aug.2023 修 回 日 期：2022-12-12 网络首发日期：2023-02-27 基 金 项 目：浙江浙能技术研究院有限公司科技项目（ZNKJ-2019-087）；国家重点研发计划项目（2019YFE0126000）Supported by：Research Project of Zhejiang Energy R&D Institute Co.,Ltd.(ZNKJ-2019-087);National Key Research and Development P
2、rogram(2019YFE0126000)第一作者简介：林俊光（1984），男，博士，高级工程师，主要研究方向为综合能源系统集成及优化，linjg_。DOI:10.19666/j.rlfd.202212265 基于 CiteSpace 的能源系统优化调度 研究热点与趋势分析 林俊光1,2，冯彦皓2，林小杰2，吴 凡1,2，钟 崴2，俞自涛2,3，叶建君4(1.浙江浙能技术研究院有限公司，浙江 杭州 311100；2.浙江大学热工与动力系统研究所，浙江 杭州 310027；3.浙江大学能源清洁利用国家重点实验室，浙江 杭州 310027；4.浙江浙能电力股份有限公司萧山发电厂，浙江 杭州 31
3、1251）摘要 能源系统优化调度对保证能源供需平衡有重要作用。对 30 余年国内外该领域发展状况、热点及趋势的量化对比，通过 CiteSpace 软件对 19902022 年中国知网（CNKI）和 Web of Science（WoS）数据库的能源系统优化调度研究进行分析。结果表明：该领域虽处于常规科学阶段但文献具有高增速，国内文献增速较国际快且机构间交流密切；国外热点为微电网的优化算法、不确定性和稳定性控制，综合能源系统的含储能动态调度，调度技术的 强化学习和博弈论；国内热点趋势为微电网的算法-动态优化/双层优化/分时电价-多智能体-需求侧管理-深度学习及综合能源系统的不确定性-能源集线器-
4、电转气-综合需求响应-数据驱动-碳交易、碳捕集和强化学习等。由分析结果可见，启发式算法和深度学习等在未来大规模能源系统下有望实现研究范式转变。关键词能源系统；优化调度；CiteSpace 软件；文献计量学；研究趋势 引用本文格式 林俊光,冯彦皓,林小杰,等.基于 CiteSpace 的能源系统优化调度研究热点与趋势分析J.热力发电,2023,52(8):1-12.LIN Junguang,FENG Yanhao,LIN Xiaojie,et al.Research hotspots and trends analysis of energy systems optimal scheduling
5、 based on CiteSpaceJ.Thermal Power Generation,2023,52(8):1-12.Research hotspots and trends analysis of energy systems optimal scheduling based on CiteSpace LIN Junguang1,2,FENG Yanhao2,LIN Xiaojie2,WU Fan1,2,ZHONG Wei2,YU Zitao2,3,YE Jianjun4(1.Zhejiang Energy Group Research Institute Co.,Ltd.,Hangz
6、hou 311100,China;2.Institute of Thermal Science and Power Systems,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;3.State Key Laboratory of Clean Energy Utilization,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China;4.Zhejiang Zheneng Electric Power Co.,Ltd.,Xiaoshan Power Plant,Hangzhou 311251,China)Abstract:The
7、optimal scheduling of energy systems is important in ensuring the balance of energy supply and demand.Quantitative comparative studies of the development status,hot spots and trends in this field at home and abroad for more than 30 years,the research of energy systems optimal scheduling was analyzed
8、 in the CNKI and WoS databases from 19902022 by CiteSpace software.The results show that this field is in the conventional scientific stage but the literature has a high growth rate,the domestic literature growth rate is faster than the international and the inter-institutional exchange is close;the
9、 foreign hotspots are optimization algorithms,uncertainty and stability control for microgrids,dynamic scheduling with energy storage for integrated energy system(IES),as well as reinforcement learning and game theory for scheduling technique;the domestic hotspot trends are algorithms,dynamic optimi
10、zation/bilayer optimization/time-sharing tariffs,multi-intelligent bodies,demand side management and deep learning for microgrids,as well as uncertainty,energy hubs,electricity to gas,2 2023 年 http:/ integrated demand response,data driven,carbon trading,carbon capture and reinforcement learning for
11、IES.The results show heuristic algorithms and deep learning techniques are expected to achieve a paradigm shift in future large-scale energy systems.Key words:energy system;optimal scheduling;CiteSpace software;bibliometrics;research trend 随着电力体制逐步改革，传统一次能源主导的单一能源系统逐步向多种形式能源并存的多能源系统（multiple energy
12、systems，MES）发展1。MES具有利用率高、清洁安全等优点，将逐步成为当今能源系统发展的主流方向2。能源系统的发展从底层元件（热电联产、冷热电三联供等）开始，经过微（电）网和分布式能源的发展，到如今的能源互联网和综合能源系统，历经了 30 余年时间3-4。在能源系统演进和研究发展的进程中，包括电压频率控制和功率分配等的优化调度作为能源系统实现平衡供需和提高效率的重要支撑受到广泛关注5。然而，在 30 余年的能源系统优化调度学术研究中，相关文献繁杂且数量巨大，作为相关研究人员进入该领域时存在难以整理和难以辨识发展方向的问题。这些问题包括：1）优化调度在不同多能源系统中内涵是否一致，不同系
13、统的优化调度问题有何不同；2）优化调度的研究发展脉络发生了何种变化；3）国内外的研究侧重点是否一致；4）是否出现学科交叉和共性问题等。国内外对能源系统优化调度有一些综述。周晓倩等6对冷热电三联供（combined cooling,heating and power，CCHP）微网优化调度策略进行了综述；马艺玮等5对微电网的运行控制和优化调度方法进行了综述；黎静华等7对综合能源系统优化调度中的调度模型、调度方法进行了综述。但是，传统综述缺乏从整体角度展示上述问题的答案。文献计量学是一门定量化审查某一学科或其方向现有文献数据的学科，它能够呈现文献的发展规律、发展趋势、研究热点走向、研究者之间的合作
14、网络和文献之间的共引关系等8。CiteSpace 软件是一款广泛使用的探索学科领域演化和前沿发展的信息可视化软件，其生成的科学知识图谱和文献统计信息能够体现科学发展模式理论对特定领域的发展规律9。虽有文献使用 CiteSpace 软件对微电网下储能及电能质量领域进行分析10-11，但仍缺乏大时间尺度下优化调度领域的文献计量学分析（包括热电联产、CCHP、微（电）网及综合能源系统等优化调度问题）。本文从优化调度的角度对当今国内外能源系统的研究范围和热点进行文献计量学分析，有助于梳理研究方向并回答上述问题。1 研究方法 本文采用 CiteSpace V5.8.R3 软件进行文献计量学分析。Web
15、of Science（WoS）核心数据库和中国知网（CNKI）分别为国内外主流研究成果的阵地12，其中 WoS 包含了 IEEE 和 IET 的刊物。根据能源系统演进的特征1,3，本文设置 WoS 搜索式为“TS=(integrate*energy system$OR microgrid$OR distributed energ*OR distributed generation$OR combined cooling,heating and power OR combined heat*and power*OR power system$)AND(dispatch*OR control*OR
16、 schedul*OR manage*OR operati*)AND(optim*)NOT TI=(capacit*OR configuration$OR plan*)”，同时设置 CNKI 的搜索关键词为“SU=(综合能源系统+微网+微电网+分布式能源+分布式发电+冷热电联供+冷热电三联供+冷热电联产+热电联产)*(调度优化+优化调度+优化调控+调控优化+经济调度+优化运行+运行优化)AND NOT TI=容量”。2 个数据库的文献类型限制为“研究论文和综述论文”，搜索时间从 1990 年 1 月 1 日至 2022 年 4 月16 日，其中 WoS 数据库进一步限制为核心合集和SCI-Ex
17、panded 引文索引。通过手动筛选去除无关文献，最终保留待分析的文献数量分别为 1 805 篇（CNKI）和 23 436 篇（WoS）。2 研究现状分析 2.1 文献分布特征统计 本文对 WoS 数据库和 CNKI 数据库中相关文献进行数据清洗，去除重名和无关文献，同时合并相同机构/作者名，最终得到文献分布总体特征分别为：717 个机构的 5 003 个作者撰写的 1 805 篇文献分布于 286 个期刊（CNKI）和 144 个国家和地区、8 873 个机构的 45 053 个作者撰写的 23 436 篇文献分布于 954 个期刊（WoS）。2.1.1 文献时间分布 文献时间分布能够反映
18、出国内和世界范围 内对能源系统优化调度的研究热度总体变化趋势。第 8 期 林俊光 等 基于 CiteSpace 的能源系统优化调度研究热点与趋势分析 3 http:/ 图 1 为能源系统优化调度文献时间分布。由图 1 可见，1990 年以来 CNKI 和 WoS 数据库收录的文献数量随时间的变化可分为 2 个阶段。1）2005 年以前，全球能源系统优化调度研究较少，且增长缓慢；2）2006 年以后，随着微网概念提出与发展，相关文献数量呈指数增长趋势。国内文献虽起步较晚，在 2010 年以后才开始进入爆发期，但增速显著高于同时期世界范围内文献增速。由于本文统计时间所限，2022 年的文献并未全部
19、计入。图 1 能源系统优化调度文献时间分布 Fig.1 Time distribution of literature on optimal scheduling of energy systems 2.1.2 文献期刊分布 文献期刊分布能够反映出研究领域的期刊质量和核心期刊。表 1 为能源系统优化调度的文献总数排名前十的中文期刊（CNKI）和英文期刊（WoS）统计结果。其中 WoS 核心合集中记录的被引用数，NA 为 CNKI 引文数据无被引用数据；期刊自引率为 2021 年数据，CNKI 数据库的期刊自引率来源于维普网；AIS 代表 article influence score，其反映单
20、篇文献的影响力。表 1 中篇均被引数越高且期刊自引率越低，即不考虑作者自引率，期刊影响力越强。从表 1 可见，在能源系统优化调度中，老牌电力期刊占据了国内主流地位，而如 Energies、Applied Energy、Energy 等能源领域期刊在 WoS 数据库中占据主要位置，表明国际期刊在该主题中有更广的范围和更明显的学科交叉。综合篇均被引数、期刊自引率和 AIS 指标反映出 JCR Q1 区电力领域期刊IEEE Transactions on Power Systems和IEEE Transac-tions on Smart Grid 的文献质量较高，而 Energies、IEEE Ac
21、cess 等期刊的文献影响力较低。表 2 为根据布拉德福定律对期刊分布的分析结果。布拉德福定律表明一个学科领域的期刊可分为核心区、相关区和非相关区，且 3 个区的期刊数量大致符合 1:n:n2的关系13。然而，从表 2 可看出CNKI 和 WoS 数据库的文献不符合布拉德福定律，且非相关区的文献数量较多，表明能源系统优化调度主题分布较零散且涉及学科交叉，难以用单一学科的经验定律进行验证。表 1 能源系统优化调度文献总数前 10 位期刊 Tab.1 Top 10 journals in terms of total literatures on optimal scheduling of ene
22、rgy systems 来源 期刊 文献/篇 比例/%总被引 次数/次 篇均被 引数/次 期刊自 引率/%AIS CNKI 电网技术 121 6.70 NA NA 12.1 NA 电力系统自动化 106 5.87 NA NA 14.1 NA 电力自动化设备 90 4.99 NA NA 20.7 NA 电力建设 88 4.88 NA NA 5.4 NA 中国电机工程学报 87 4.82 NA NA 10.6 NA 电力系统保护与控制 67 3.71 NA NA 16.8 NA 电测与仪表 58 3.21 NA NA 21.6 NA 电力系统及其自动化学报 58 3.21 NA NA 11.4 N
23、A 现代电力 37 2.05 NA NA 5.4 NA 电网与清洁能源 35 1.94 NA NA 13.1 NA WoS Energies 1 518 6.48 13 942 9.18 24.2 0.444 IEEE Transactions on Power Systems 1 496 6.38 83 890 56.08 12.2 2.017 International Journal of Electrical Power&Energy Systems 1 432 6.11 41 871 29.24 22.8 0.847 Applied Energy 1 082 4.62 45 159
24、41.74 10.0 1.869 Energy 1 055 4.50 33 401 31.66 17.9 1.236 IEEE Access 979 4.18 8 645 8.83 14.7 0.613 IEEE Transactions on Smart Grid 865 3.69 42 265 48.86 9.8 2.591 IET Generation Trans-mission&Distribution 828 3.53 14 779 17.85 6.6 0.661 Electric Power Systems Research 684 2.92 16 837 24.62 15.3 0
25、.656 Energy Conversion and Management 657 2.80 25 414 38.68 13.9 1.593 表 2 能源系统优化调度期刊分布的布拉德福定律结果 Tab.2 Results of Bradfords law for journal distribution of energy systems optimal scheduling 期刊分类 CNKI WoS 分类标 准/篇 期刊 数/个 文献 数/篇 分类标 准/篇 期刊 数/个 文献 数/篇 核心区 58 7 617 979 6 7 562 相关区 1157 27 602 167978 23 7
26、 864 非相关区 10 252 586 0.3)和 0.733 8(0.7)，聚类结果较为合理37-38。图 4 为聚类时间线，它能够展示每个聚类随时间的变化，从而反映出各个研究方向的发展。从图 4 中节点大小和聚集程度可见，近十年以来主要有两大聚类的研究方向，分别为#0 微电网和#2 综合能源系统（与 WoS 数据库一致）。图 4 能源系统优化调度的关键词聚类时间线（CNKI）Fig.4 Timeline map of keywords cluster for optimal scheduling of energy systems(CNKI)6 2023 年 http:/ 3.2.1 微
27、电网的研究热点及变化 主要关注微电网中的优化调度问题，它的发展奠定了优化调度的方法论基础。从聚类中的关键词大致可将其分为 4 个子阶段，本文分别对各阶段的研究热点进行分析。1）20092012 年，主要概念和方法处于萌芽阶段。2）20132016 年，为应对调度中出现的高维目标、非线性约束和动态特性等问题，改进元启发式算法、动态规划、分时电价和双层优化等关键词成为热点。其中，动态特性是优化调度区别于优化配置与优化设计的根本特征，在初期得到了广泛研究39-41。动态规划法能够克服元启发式算法难以收敛至全局极值的问题，能够同时获得多时段的最优调度解序列，但存在计算资源消耗较大和维数灾难等不足；分时
28、电价是一种考虑荷侧需求响应动态特性的方法，它的发展促成了#6 需求响应研究方向的产生42；双层优化使用松耦合策略解决一些非线 性约束难以优化求解的情况，它能够拓展优化调度方法的计算约束限制，从而使得多元目标下的准动态优化调度求解变为可能。双层优化的提出拓展了优化调度能够考虑的目标范围，包括系统间交互（最小微电网与主电网/配电网的交互功率43-44）、效率（最小系统整体网损45）、环境（最小污染物排放44）及需求侧（最大用户满意度46）等。3）20172019 年，微电网群是微电网并网的发展方向，其发展重心开始转向多智能体（multi-agent）行为。单一微电网调度被拓展至分布式微电网群间调度
29、，并涉及多智能体间的控制和博弈行为。主要关键词包括多智能体和一致性算法等。多智能体主要关注：协调多个运营商、用户和调度商等一致性利益行为47，考虑通信延迟的调度控制47-48，基于分布式一致理论分层调度方案49-50等。一致性算法是基于多智能体为基础发展的一类分布式算法，它比 ADMM 交替方向乘子法、分布式梯度算法更为简洁和鲁棒，因此成为了主流分布式算法51。一致性算法的主要应用包括寻找协调控制律使得各智能体调度趋同52和考虑通信的多智能体调度架构48等。4）20202022 年，微电网优化调度研究趋势侧重于需求侧和计算方法的转变上，主要包括由双层优化方法延伸的市场化下多主体参与的需求侧管理
30、和深度学习（GAN、RNN 等）。相对于双层优化和分时电价，需求侧管理涉及多智能体协调等更大的计算范围53。另外，深度学习对复杂调度情形的计算能力比传统优化方法更鲁棒54-55。因此面对多元调度需求和庞大的调度实体，深度强化学习是今后优化调度发展的重点，另外尚缺乏深度学习和经典优化方法、元启发式算法的结果对比，并在强化学习中引入需求侧和电力系统灵活性的内容。3.2.2 综合能源系统的研究热点及变化 这一聚类讨论综合能源系统中的优化调度问题，虽然研究方法与微电网优化调度较为类似，但其研究内容的侧重点略有不同。2015 年之前，在综合能源系统概念提出前，不确定性作为可再生能源等源侧设备特性已经受到
31、一定关注。不确定性研究方法中，随机优化、鲁棒优化和区间优化方法仍保持一定的研究热度。随机优化得到的结果虽然比鲁棒优化更具经济性，但是由于需要生成大量场景，计算效率较低，而鲁棒优化得到的结果较为保守7。因此，分布鲁棒优化方法因其具有的独特优势（在时间成本上较随机规划小，在计算结果的保守度上较鲁棒优化小），得到研究人员认可并获得快速发展56。此外，由于分布鲁棒优化方法的 NP-hard 和非凸性质在一定程度上阻碍了其推广应用，其改进版（两阶段分布鲁棒/可调分布鲁棒方法）被提出以进一步降低计算复杂度并“实时”反映不确定性参数波动这一物理本质57-58。2015 年，随着能源互联网的出现，综合能源系统
32、的优化调度迅速成为热点话题。20152016 年，能源集线器（energy hub）在研究初期作为一种稳态的优化计算框架最先被引入，它提供了能源输入和输出的转换关系，使得多能流下的综合能源系统能够以类似微电网一样的优化调度方法求解59-60。值得一提的是，能源集线器最初作为研究方法也来自于微电网61。20172018 年，为了有效遏制以风电为代表的不确定性，电转气技术（power to gas，P2G）这一新发展的技术迅速成为热点。电转气将剩余电能转换为氢气或甲烷，从而实现长时大规模储能62。电转气技术虽然同样面向不确定性问题，但它以一种较为新颖的技术从物理层面减少不确定性。电转气技术的发展缓
33、解了弃风弃光问题，增强了电气网络间的耦合，具体研究方向有：耦合储能63-65、掺氢P2G66、碳捕集联用67和耦合荷侧的动态特性和随机性67-69等。因此，电转气的研究还通常包含多目第 8 期 林俊光 等 基于 CiteSpace 的能源系统优化调度研究热点与趋势分析 7 http:/ 标优化，如碳排放最小、弃风光量最少等。今后，新的技术发展也许能够催生优化调度的新热点。20192020 年，作为解决荷侧不确定性的综合需求响应成为关注热点，考虑综合需求响应后调度经济性和新能源消纳水平均得以提升。综合需求响应来源于微电网的需求响应，但其范围和时间尺度更为宽广（包括电气热冷等多元负荷和日前-日内-
34、实时多时间尺度等），使需求可调节范围更大70-71。由于综合能源系统涉及大量多元能源形式和复杂的优化计算流程，且各类源网荷储的动态特性进一步加剧了动态优化调度的困难。因此，突破以能源集线器为代表的稳态优化调度框架显得较为必要。20212022 年，随着机器学习等技术的发展，数据驱动在建模和动态调度中逐渐成为有效的工具，亟需进一步发展根据历史数据进行自主智能优化调度决策的计算框架72-73。另外，根据碳达峰碳中和的发展目标，引入碳交易的综合能源系统优化调度能够兼顾碳排放和市场化行为74-75，可以进一步拓展市场化下的综合需求响应问题。另一方面，碳捕集作为一种有效削减大气中二氧化碳的技术，与电转气
35、和储碳的联用也是一个潜在发展方向76。3.3 从关键词热点突现分析 WoS 和 CNKI 数据库 研究趋势 关键词是文献研究内容的凝练，本节分别通过CNKI和WoS数据库的关键词突现分析指出研究热点的变化。与文献共被引的 Brust 强度及时间线图不同，关键词热点突现分析由文献中出现频次而非被引关系得到。因此，本节通过突现分析，可以得到某一时间上突然增加的关键词信息，并共同对 2 个数据库进行时间切片下热点的整体趋势分析。本文根据 DEAN 原则对所有文献关键词进行手动数据清洗37，包括合并重复关键词和删除不相关关键词，得到待分析的突现词。表 5 和表 6 分别为 CNKI 和 WoS 数据库
36、前 10 位突现词，表 5 和表 6中起始、终止年份为关键词成为热点的时间范围。从表 5 的突现词中可看到，CNKI 数据库中的研究趋势如下：1）传统热电联产背景下的优化运行和经济运行（时间：1990）。这一时期虽然范围长，但是热点变化不大，且低 Brust 强度说明研究较零散。这一时期国内在引入热电联产过程中开始关注经济性优化这一问题，但还未上升到优化理论层面。2）微网经济调度运行和微电网优化调度（时间：2009）。这一时期主要对微网/微电网进行调度分析，较高的 Brust 强度显示了研究的被关注程度大大加强。同时，随着优化理论和算法的建立，优化调度的体系得以完善。3）综合能源系统优化调度和
37、需求响应（时间：2019）。虽然 2015 年综合能源系统就出现，但真正成为热点的时间却较晚，这一时期通过需求响应使得优化调度研究从供给侧转向需求侧，并在智能互联能源网络的背景下进一步提升了优化调度的研究热点范围。表 5 能源系统优化调度前 10 位突现词（CNKI）Tab.5 Top ten emerging words for optimal scheduling of energy systems(CNKI)关键词 Brust强度 起始年份 终止年份 热点分布年份 热电联产 3.57 1990 2013 优化运行 6.70 2005 2017 优化 4.28 2005 2017 微网 1
38、4.99 2009 2017 经济调度 4.78 2011 2017 经济运行 4.19 2012 2018 微电网 12.54 2014 2018 综合能源系统 18.02 2019 2022 区域综合能源系统 3.55 2019 2022 需求响应 4.49 2020 2022 表 6 能源系统优化调度前 10 位突现词（WoS）Tab.6 Top ten emerging words for optimal scheduling of energy systems(WoS)关键词 Brust 强度 起始 年份 终止 年份 热点分布年份 power system 59.11 1991 20
39、14 optimal power flow 33.10 1991 2015 power system stabilizer 32.06 1992 2014 unit commitment 31.42 1992 2016 genetic algorithm 86.31 1994 2015 design 37.65 1997 2015 distributed generation 48.95 2005 2016 particle swarm optimization 73.10 2006 2016 differential evolution 28.51 2008 2016 load foreca
40、sting 33.00 2020 2022 从表 6 的突现词中可看到，WoS 数据库的研究趋势如下：1）传统优化调度和稳定性控制（时间：1991）。这一时期热点主要关注能流的优化和系统稳定性。首先，机组组合问题作为实际工程问题被广泛研究，并在此基础上建立了如穷举法、动态规划法、混合整数规划法等方法，奠定了优化调度8 2023 年 http:/ 的基本流程。但是这一时期的求解方法较为基础，无法求解高维优化问题。系统稳定性控制是这一时期的另一热点，它的发展表明研究人员对大范围能源系统稳定性的关注。2）优化算法（时间：1994）。这一时期如遗传算法、粒子群算法、差分进化算法等智能算法开始成为研究热
41、点。优化算法的研究为优化调度求解带来新的模式，对优化调度的研究具有重要作用。集中供电的稳定性存在弊端，因而分布式发电是这一时期另一研究热点，且优化算法耦合分布式发电进行稳定性研究也是此时期的主要研究内容。3）预测（时间：2020)。这一时期的研究热点主要是在需求响应背景下对需求侧负荷进行预测，包括传统的用户负荷和电动汽车充电负荷等。此外，基于神经网络和深度学习技术的发展，这一时期研究热点主要体现在数据驱动和协同预测等方面。随着综合能源系统发展，负荷预测将在多时间/空间尺度、多能源系统管理下进一步发展。4 研究展望 根据托马斯库恩的科学发展模式理论以及上文的趋势分析，目前能源系统的优化调度正处于
42、“前科学-常规科学-反常与危机-科学革命-新常规科学”中的常规科学部分，各个部分的科学研究对象和研究方法呈现继承和延续的态势，尚未出现科学革命和范式转变。但是，随着深度学习方法的兴起，以及碳达峰碳中和及能源市场化的需求，优化调度的研究方法和研究对象可能将发生范式转变。优化调度的研究将从电力学科进一步向能源学科、计算机和经济学科发生转化和交叉融合。本文通过对 WoS 和 CNKI 数据库的详细热点和趋势分析，提炼出以下几个可能的发展方向。4.1 微电网方向 随着微电网规模的扩大和稳定性要求的提高，分布式发电是大势所趋。在此背景下，目前现有研究对多智能体间的博弈行为进行了调度研究，也对市场参与下博
43、弈行为进行了初步讨论，但市场化下多主体需求响应等问题仍然有待解决。现有的多智能体一致性控制已经关注到通信延时的影响，但是对系统拓补变化和安全威胁注入等问题仍需要研发更稳定快速响应的控制算法；现有研究关注到市场化下多主体的博弈，然而在高比例可再生能源和多不确定主体下，市场出清价格确 定和博弈优化求解产生了一定难度，仍需要讨论现有的边际电价和经典博弈方法的适用性，或引入强化学习等方法构建更符合实际的博弈模型及其求解策略；现有研究对需求响应进行了系列报道，但是作为一种灵活性资源，电力需求侧管理中的市场机制仍未形成；现有研究对分布式调度进行了简单的探讨，但缺乏复杂微网下分布式调度策略研究。4.2 综合
44、能源系统方向 碳达峰/碳中和背景下，需求响应技术能够在高比例可再生能源渗透下带来技术转变。现有研究对一些系统部件进行了动态模型建立以精确反映运行情况，但缺乏统一的耦合动态模型及求解框架；现有研究对不确定性进行了广泛地考虑，但仍缺乏耦合供给侧和需求侧的双侧不确定性精确预测技术，包括多种可再生能源、用户侧设备用能及电动汽车用能情况的不确定性等；现有研究充分考虑电转气，但是随着氢能技术的兴起，电转氢技术有待进一步研究；现有的研究初步对含碳捕集的能源系统进行优化调度，但仍需探讨碳捕集与可再生能源耦合参与能源灵活性的研究，且碳捕集技术内部的机理问题也有待深入分析；现有的文献初步对于碳交易市场参与的调度进
45、行了研究，但碳交易市场设计理论仍不完善，且不同设计机制下的碳交易市场与电力现货市场的协同下调度问题需要深入分析；现有研究采用区块链技术进行了初步调度分析，但仍需要进一步完善区块链自身的安全机制和市场融合技术的构建。4.3 调度技术方向 随着优化调度向大规模、分布式和多优化目标方向发展，启发式算法和深度学习技术是求解大规模优化调度问题的有力武器。现有的数据驱动模型结合深度学习进行调度求解虽然有初步的研究，但是数据的获取和数据质量的评估仍然需要一定的基准，缺乏可信的数据质量检测方法和统一的数据采集和储存管理模式；现有研究虽然已有机器学习或深度学习对负荷预测的案例，但是较长训练时间、对新购置或维修后
46、的设备负荷难以准确预测、需求响应或市场化行为下的负荷难以准确预测等仍需要研究；现有文献采用强化学习等方法对小规模的调度问题进行了研究，但是大规模调度的适用性仍有待考虑；现有文献采用生成对抗网络解决了一些数据/场景生成和数据质量提升的研究，但是仍第 8 期 林俊光 等 基于 CiteSpace 的能源系统优化调度研究热点与趋势分析 9 http:/ 有无法解释、缺乏相关标准样本数据集和统一的评价体系等问题；现有文献对于启发式算法在大规模高维多目标调度问题中的高计算时间/资源成本和全局最优的判断标准问题仍未有效地解决。5 结 论 通过首次对能源系统优化调度进行万篇大规模文献计量学分析，得到以下结论
47、：1）从文献分布特征统计发现，能源系统优化调度的文献增速较快，且国内范围的文献增速较国际范围更快。国内文献多分布于老牌电力领域期刊，国际期刊的学科交叉性更强。由于涉及多学科交叉，期刊分布不符合布拉德福定律。2）从文献合作网络分析发现，中国在该领域影响力增长迅速且机构间的合作密切，而美国和英国却呈现放缓态势。3）从文献共被引分析发现，目前国际上的研究热点为微电网优化调度的优化算法、不确定性和稳定性优化控制等及综合能源系统优化调度的含储能的动态调度问题等，且强化学习和博弈论作为调度技术也是研究热点。4）从关键词聚类趋势分析发现目前国内研究热点趋势。微电网优化调度的热点趋势为概念-算法-动态优化/双
48、层优化/分时电价-多智能体-需求侧管理-深度学习技术；综合能源系统优化调度的热点趋势为不确定性-能源集线器-电转气-综合需求响应-数据驱动-碳交易、碳捕集和强化学习等。5）从关键词热点突现分析发现，国内研究热点分为传统热电联产下的优化运行、微电网调度运行和综合能源系统优化调度和需求响应 3 个时期；国外研究热点为传统调度和稳定性控制、优化算法和预测 3 个时期。参 考 文 献 1 邢通,谭清坤,王尧,等.我国能源系统演化发展模式研究J.价格理论与实践,2019,11:154-157.XING Tong,TAN Qingkun,WANG Yao,et al.Research on the evo
49、lution and development modes of Chinas energy systemJ.Price:Theory&Practice,2019,11:154-157.2 高正平,刘昊宇,李琥,等.从变电站到能源综合服 务站:演化路径探讨J.全球能源互联网,2021,4(4):411-423.GAO Zhengping,LIU Haoyu,LI Hu,et al.From substation to integrated energy service station:discussion on the evolutionary pathJ.Journal of Global E
50、nergy Interconnection,2021,4(4):411-423.3 杨经纬,张宁,王毅,等.面向可再生能源消纳的多能源系统:述评与展望J.电力系统自动化,2018,42(4):11-24.YANG Jingwei,ZHANG Ning,WANG Yi,et al.Multi-energy system towards renewable energy accommodation:review and prospectJ.Automation of Electric Power Systems,2018,42(4):11-24.4 王毅,张宁,康重庆.能源互联网中能量枢纽的优化规
