报告围绕新型电力系统电力扰动及数据分析应用展开，核心内容如下：
背景与扰动特征：在绿色低碳转型与新型电力系统建设背景下，配电网向源荷互动的交直流混合结构演变。多元异构电力电子设备的接入，使电力扰动呈现发生频率高、传播范围广、演变形态多、影响危害大的新特征，传统“还原论”认知体系已不适用，需结合“整体论”突破技术瓶颈。
电能质量领域应用：聚焦电压暂降反演，通过数据层的事件映射、波形相似性度量等，模型层的控制参数影响规律分析，算法层的随机出力场景生成等，解决同源检测、低穿参数辨识等难题。采用谱聚类分区、节点撕裂等方法实现暂降评估，并结合DG时序脱网特性完成多阶段反演，为电能质量治理提供支撑。
负荷弹性资源化利用：针对负荷弹性感知难、量化难、调控难等挑战，构建“数据层-设备层-用户层-调度层”体系。通过非侵入式感知实现异构设备辨识，结合时序耦合建模表征弹性特征，建立评估指标体系，形成多时间尺度调度策略，提升负荷弹性利用效率，算例准确率超95%。
设备状态识别应用：利用设备故障演化中的kHz级扰动，通过多判据融合算法检测中压电缆早期故障，基于暂态时频特征和电流方向定位电容器组故障，实现设备健康状态识别与故障预警，为设备运维提供技术支持。
未来，随着『数字化』技术发展，电力扰动数据价值挖掘将成为重要方向，助力新型电力系统稳定高效运行。
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