近日，我校电气与信息工程学院周孟然教授团队在主动配电网多类型储能协同优化运行领域取得重要研究进展，研究成果以“Active distribution network operation optimization problem for hybrid energy storage systems containing abandoned mine pumpedstorage-battery storage: an improved artificial protozoa optimization algorithm”为题，发表于能源科学与工程领域国际顶级期刊《Applied Energy》（Nature Index期刊）。该研究得到国家自然科学基金（52374177）等项目的资助。

调度结果与性能验证图

随着新能源在配电网中的快速发展，如何在提升新能源消纳能力的同时保障电网经济、安全运行，成为新型电力系统建设中的重要课题。针对这一问题，研究团队提出面向主动配电网的两阶段协同优化方法，将废弃矿井抽水蓄能与电池储能相结合，并统筹多类电网调节资源，实现能源调度与运行安全的协同优化。该方法充分发挥不同储能技术在容量、响应速度和调节周期等方面的互补优势，同时通过改进智能优化算法提升复杂运行场景下的决策效率。研究表明，该方法能够有效平抑新能源出力波动，改善配电网运行状态，提升系统调节能力与运行可靠性，为高比例新能源接入条件下的配电网智能调度提供了新的技术路径，也为废弃矿井资源绿色利用和多类型储能协同发展提供了参考。

周孟然，教授，博士生导师，安徽省学术和技术带头人，主要从事检测技术与自动化、电力系统智能运行及能源与矿山系统智能优化等领域研究。长期围绕相关领域开展科研攻关，主持国家基金面上项目3项及安徽省科技重大专项、省自然科学基金能源互联网联合基金重点项目等多项，以第一/通讯作者在国内外学术期刊发表论文100余篇。