提高能源系统“智能” 打造绿色节能场景(3)

苏永新说，当前，我国能源消费结构性问题突出，随着能源转型的提速和电力体制改革的不断深入，能源、网络、用户三者之间的关系变得越来越紧密。综合能源服务将打破不同能源品种单独规划、单独设计、单独运行的传统模式，实现横向“电热冷气水”能源多品种之间，纵向“源网荷储用”能源多供应环节之间的协同以及生产侧和消费侧的互动，从而提高能源效率和缓解能源环境问题。

综合能源系统已成为当前国际能源领域重要战略研究方向和国家能源战略重大发展需求。

谭貌说，在应用中我们还面临一些挑战，比如，内部、外部各种因素的变化导致不同周期数据特征有所差异，单一固定模型的性能随着时间推移容易退化，复合预测模型的在线学习和动态集成问题变得迫切。

谭貌认为，精准的预测是能源系统智能运行的重要基础，但考虑多种能源种类后，能源网络更加复杂，用户更加庞大，涉及的不确定因素进一步增加，对预测形成很大挑战。目前，基于深度学习技术、复杂网络理论在该方面已取得了研究进展。

而对于系统优化调度而言，苏永新说，现实环境下的多能源系统其网络结构、运行策略相对固定，对真实系统的改造和调整涉及现实成本问题，所以有些新颖的、前沿的构想还只能通过仿真优化的手段实现，如何融合或者说打通仿真与现实之间的界限还有较大的挑战。

随着系统可再生能源规模不断增大，发电侧波动性增大；大量智能电力电子设备应用，系统柔性不断增强；需求响应、综合能源系统的发展，使系统的弹性、韧性增强。

这些新情况，使得传统的以发电调度为主的电力系统运行面临挑战，迫切需要能够满足多方参与、友好互动、智能决策的新的调度策略来适配能源系统的变革，对求解算法的自适应性和计算性能都带来挑战。

苏永新说，他们下一步工作将围绕分布式综合能源系统自治管理与优化展开。研究即插即用、自动趋优的智能优化策略，对需求响应政策落地，社会节能减排具有重要意义。

相关论文信息：https://doi.org/10.1109/TPWRS.2019.2963109

https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114144

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