1.配电网的精细化规划理论与方法

（1）基于开源大数据的城市负荷空间分布的聚类感知方法与编程实现，解决网格空间负荷预测的困难。

（2）基于大数据的相关性，基于BP神经网络分析配电网对分布式电源的接纳能力和配电网可靠性。

2.综合能源系统需求侧响应优化理论与应用

（1）基于新一代人工智能构建综合能源系统需求侧响应自学习优化理论框架，有效提高综合能源利用效率

（2）开展基于弹性储备提升灾害恢复力的供需协同规划方法项目实践，在弹性电网领域具有重要的学术和实际应用价值

3.大数据技术在配电网规划理论与方法领域的应用探索

（1）基于大数据的相关性分析配电网对分布式电源的接纳能力和配电网可靠性评估方法

（2）基于粗糙集信息熵理论的相关性分析方法从大量数据中提取出配电系统可靠性的相关因素，将大数据技术、人工智能等先进方法应用于“源-网-荷-储”配电网规划与分析。

4.主动配电网信息集成分析与协调优化控制

（1）提出基于同步测量数据且适用于含分布式电源、电动汽车充电设施以及柔性负荷的智能配电网的动态特性评估方法和智能配电网不良动态行为相关性分析方法，针对分布式电源、柔性负荷和电动汽车等在配电网层面接入给智能配电网带来的影响，提出优化智能配电网动态特性的技术方法；

（2）基于配电网灵活拓扑结构和DG、电动汽车、储能装置以及需求侧响应技术应用于提升电网抵御极端灾害的恢复力，在极端条件下或者在实际故障恢复过程中，运行状态随机性会导致场景组合激增，

（3）基于数据驱动的自学习优化技术为提升电力系统灾害恢复力找到更加切实可行的路径，未来将产生显著的社会与经济效益。