推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代 电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知 智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系统中的应用,将改 变能源传统利用模式,促进系统进一步智能化。文中主要从人工智能概述、电力系统及综合能源系 统对人工智能的需求,以及人工智能在能源领域中的应用几个层面进行综述和分析,最后对人工智 能在电力系统及综合能源系统中应用所面临的挑战进行了分析和展望。

本方案提供了一种适合于医院的节能减碳的能源优化方案 适合于对医院提供能源系统优化设计的能源公司、设计院等

采用遗传算法+规划算法yalmip分层求解综合能源优化问题，以运营商总利润为目标计算优化得到不同主体主力情况，并优化用户收益情况，程序采用内外层结构，内层采用规划算法结合cplex优化主体出力结果和目标值，外层采用遗传算法优化电价变量，从而实现非线性问题求解。

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针对传统化石能源时代无法满足经济发展需求，实现多能协同的综合能源系统优化和协调。首先，对综合能源系统协同的优化准则进行分析，创建系统能耗分析模型，对系统节能进行评价。之后，对多能协同的综合能源系统系统的优化进行分析，创建集中系统控制的策略、能源系统的网络架构、综合能源管控系统。最后，对本文设计的多能协同综合能源系统协同优化进行测试。通过测试结果表示，本文设计的优化控制结果能够满足实际使用需求，节约能源，降低成本。

随着智能配用电和能源互联网技术的发展，涉及多能源需求互补特性的多方互动成为解决综合能源系统效率低、电能紧缺等问题的有效方案。以工业园区综合能源系统为研究对象，在传统需求响应调度的基础上，将用户对冷、热、电等多种能源的需求纳入广义需求侧资源的范畴中，考虑多能源在价格、用能、需求特性上的差异性和冷热电联产(CCHP)机组的出力特性等，建立了基于多能互补的广义需求响应互动优化模型，实现电网、用户与CCHP机组的多方互动。算例结果表明，所提互动机制和优化调度方法能够有效地激励用户和CCHP机组参与多能需求响应互动，且与传统的需求响应调度机制相比经济性有显著提高。

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针对我国北方地区“以热定电”模式造成大规模弃风与调度经济性较差等问题，建立了区域电热综合能源系统日前经济调度模型。首先，构建了电储能、热储能和电动汽车的经济性模型，改进了风电折算成本的描述方法；然后，综合考虑了弃风成本、电动汽车调度成本、电储能和热储能损耗成本、环境污染成本等，构建了区域综合能源系统的调度成本模型；最后，利用信息熵衡量粒子的丰富度，并结合贪心变异策略提出基于粒子维度熵的改进混沌粒子群优化算法。算例结果表明，所提算法在保证优越收敛性的同时可有效分析各设备单元在经济调度和消纳弃风方面的作用，验证了模型和算法的有效性与实用性。

基于能源互联网框架，提出了一种计及人体舒适度和柔性负荷的综合能源协同优化调度方法。首先，从用户需求侧的角度研究能源使用特性，将柔性负荷分为可转移负荷、可削减负荷以及可转换负荷，分别建立数学模型，并分析其经济性；然后，根据建筑热物质特性，构建了建筑等效热阻模型，用于分析冷/热功率与人体舒适度之间的关系；最后，考虑人体舒适度和用户侧柔性负荷，以综合能源服务商运行收益最大为目标函数，得到了园区级综合能源协同优化调度结果，结果表明所提模型可提高经济性并促进新能源的就地消纳。

随着传统能源枯竭，为提高倛能经济性和效率，区琙綜合能源系统应运而生，区堿综合能源系统的优化调度成为关键问题。由于多种能源之间存在耦合，多种能源的综合需求响应为区琙综合能源系统的优仳调度提供新的手段。因此，首先分析了区域综合能源用户的多种能源需求侧响应函数，进而构建了以经济性和能效为目标的区琙综合能源系统多目标优化调度模型，最后提岀改进的带精荚策略的非攴配排序的遗传算法用于求解多目标优化问题。通过算例验证了该模型可有效解决区堿综合能源系统的多目标优化调度问题，综合需求响应可以有效提升区堿综合能源系统的经济性和能效水平。