2021综合能源行业深度研究报告：综合能源系统要义：源网荷储一体化多能互补.pdf

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市区 urbs是一个优化模型，用于容量扩展规划和分布式能源系统的机组承诺。 它的名字，拉丁语为“城市”，源于其作为城市能源系统优化模型的起源。 从那时起，它已经适应了从邻里到大洲的多种规模。 特征 urbs是用于多商品能源系统的线性规划模型，着重于优化存储大小和使用。 它找到了可能满足多种商品（例如电力）的给定需求时间序列的最小成本能源系统。 默认情况下，按小时间隔的时间步进行操作（可配置）。 多亏了 ，复杂的数据分析才变得容易。 该模型本身非常小，这要归功于它依赖于软件包。 小型代码库包含报告和绘图功能。 屏幕截图 安装 有两种方法可以在Windows下获取所有必需的软件包。 我们建议使用Python发行版Anaconda。 如果您不想使用它，或者已经安装了现有的Python（建议使用3.6版，也支持2.7版），还可以自己下载所需的软件包。 Anaconda / Minicon

考虑到气网的慢动态特性，研究了电-气互联综合能源系统的多时段暂态能量流仿真，其中电网采用稳态潮流模型，气网采用暂态能量流模型。运用隐式有限差分法将天然气系统暂态能量流方程转化为非线性代数方程组，然后用牛顿法求解以非线性代数方程组描述的综合能源系统的多时段暂态能量流方程。同时，计及了电力系统与天然气系统2个层面的耦合，即燃气轮机与电转气(P2G)技术。最后，基于修改的IEEE 24节点电力系统和比利时20节点天然气系统，计算其多时段暂态能量流。仿真结果表明，在短时间尺度研究中，天然气系统的稳态模型与暂态模型的计算结果存在显著差异。除此之外，还定量评估了P2G对风电消纳的积极影响。

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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。

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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。