01 智慧能源
（一）科研项目
一、华润燃气综合能源智慧管理平台研究
1、项目介绍
产业园区是支撑经济发展和新型城镇化建设的关键载体，实现其能源系统的零碳化转型，是落实国家 “双碳”战略的重要实践方向。本项目以华润产业园综合能源系统为研究对象，着力打造具有先进性和示范效应的智能能源管控平台。具体研究内容包括：深入挖掘海量历史量测数据，开发融合自监督学习的多类型负荷精准预测方法；构建完备的能源资源设备模型库，集成高效智能求解算法，开发面向多时间尺度的多能协同优化调度模型；搭建高保真全系统动态仿真模型，综合模型预测控制方法、鲁棒优化与智能优化方法，实现系统可调参数的实时动态滚动优化。最终形成以智慧能源管理平台为中枢，贯通设备层智能控制与用户层柔性调节的整体解决方案，全面提升园区能源系统运行效率、精准调控能力及低碳运行水平，引领产业园区能源管理的创新实践。
2、成果展示
二、适应现货市场建设的中小型用户负荷可调能力评估与用电定价仿真关键技术研究
1、项目介绍
项目拟针对电力现货市场建设中中小型用户调节能力量化与电价机制优化的迫切需求，为解决：①中小型用户负荷可调节能力量化分析与电价承受力评估工作适配性不足；②分时电价机制设计不合理导致中小型用户可调节能力激发不足；③现货市场下中小型用户的零售定价中多维价格融合与收益、风险即时传导不足；④负荷管理及电价相关政策推演时所存在的数智化与平台化支撑能力不足等问题。拟开展计及电价承受力与响应特性的中小型用户负荷分类可调能力评估、促进中小型用户可调能力发挥的峰谷分时电价优化仿真、适应现货市场建设的中小型用户零售定价仿真等技术研究，研发中小型用户负荷可调能力评估与用电定价仿真系统，并在山东、甘肃等省级电网进行试点应用，支撑负荷管理、电价政策制定、代理购电、售电等业务，提升中小型用户总体削峰和填谷效果。
2、成果展示
三、面向系统随机偏差的虚拟电厂自适应分配与优化控制策略研究
1、项目介绍
虚拟电厂包含海量、异质、分散、泛在的可调控资源，规模化协同此类资源参与多类型市场交易并最大化挖掘其响应潜力，是提升虚拟电厂经济效益与低碳运行的关键，而不同资源受内外因素影响呈高度不确定性与动态变化特征，需研究多市场资源互补协同方法以解决响应不确定性下的动态决策问题。
对此，团队以实现虚拟电厂多元资源鲁棒、协同、灵活调控为目标开展研究：首先提出出了基于数据-机理双驱动的虚拟电厂资源自适应分配策略，融合近端策略优化（PPO）强化学习方法，显著提升了多市场环境下资源调度的经济性与响应精度；针对电网保供需求，构建了多元灵活资源协同优化模型，并提出QR-SiameseLSTM神经网络可调潜力预测方法，实现了电力保供场景下的高效可靠调控；。进一步提出了面向系统随机偏差的滚动优化实时调整机制，实现以经济性最优为目标的前提下，多元柔性资源对调度偏差的协同消除与动态响应。在此基础上，开发了考虑备用调节裕度的弹性调节与应急响应技术，引入可信备用量化方法，提升了虚拟电厂应对极端场景的弹性能力。研究成果在浙江、上海虚拟电厂开展示范应用，形成工程技术闭环。
2、成果展示
四、基于人工智能的虚拟电厂关键技术与应用示范（中国-韩国政府间能源技术联合研究项目）
1、项目介绍
由山西风行测控股份有限公司牵头，联合东南大学、中国电力科学研究院、韩国 Encored Technologies 公司等中韩国内外单位，聚焦虚拟电厂建模与调控核心难题，融合中方虚拟电厂理论与韩方人工智能技术，攻克分层分区动态构建、多智能体交易决策、深度强化学习运行控制关键技术，研发互动调控系统平台，建设上海商业负荷型、山西工业负荷型虚拟电厂示范工程。
2、成果展示
课题组主要负责项目任务一相关研究，围绕分布式资源响应特性建模、分层分区重构、响应能力量化等核心目标，形成3项关键技术成果，具体如下：
（1）针对虚拟电厂聚合大规模空调面临地域分布广、响应特性各异、随机性强，提出基于模型预测控制的多类型空调系统协同控制策略，实现虚拟电厂资源短期响应，该框架能有效表征多类型空调系统的异构性。所提出的协调策略在严格保证热舒适约束的前提下实现精准功率跟踪，为聚合异构建筑参与虚拟电厂提供了有效的解决方案。
（2）针对虚拟电厂电动汽车时空不确定性大，响应特性各异，提出并对比虚拟电厂分层分区分时电价和动态电价的充电负荷空间引导策略，实现虚拟电厂资源中长期响应，该方法能够在保障节点电压安全前提下有效降低不同用户充电代价，合理引导充电负荷分布。为聚合电动汽车参与虚拟电厂提供了有效的解决方案。
（3）针对建筑负荷参与虚拟电厂调控中难以被有效聚合响应电网功率需求，提出云-边-端协同框架，融合数据增强及知识迁移技术，实现虚拟电厂资源高效调控，该框架能为建筑负荷参与虚拟电厂提供了一个基于人工智能的聚合架构，减少了电网功率需求与实际负荷响应之间的误差，提高了负荷与虚拟电厂之间的互动能力。
五、深圳市虚拟电厂建设潜力分析：空调和电动汽车
1、项目介绍
本项目系统梳理了国际虚拟电厂发展历程，总结欧美等国家和地区的建设经验，并结合深圳市虚拟电厂现状开展潜力分析与评估。报告聚焦空调和电动汽车两类高潜力资源，从响应潜力与经济性两个维度展开研究，并提出政策路线图，为深圳市虚拟电厂的可持续发展提供参考。
2、成果展示
研究结果显示，在最佳情景下，2030年深圳市空调调节潜力可达 4844 兆瓦，相当于最高用电负荷的 16%；电动汽车调节潜力可达 1859 兆瓦，可填补低谷用电负荷的 10%。在经济性方面，空调响应可避免发电成本、减少碳排放和 GDP 损失；电动汽车响应除上述效益外，还体现于峰谷分时电价差带来的收益。假设 65% 居民户和 51% 工商业空调参与灵活性响应，单次响应可避免发电成本 1608–6438 万元，实现净经济效益 284–5114 万元，减少 GDP 损失 1.78 亿元；若 43% 电动汽车参与，单次响应可避免发电成本 644–2577 万元，实现净经济效益 114–2047 万元，减少 GDP 损失 0.71 亿元。
相关报告：深圳市虚拟电厂建设潜力分析：空调和电动汽车发布版.pdf
六、新型储能参与云南电力市场机制研究与政策建议
1、项目介绍
本课题紧扣云南高比例新能源渗透与高耗能产业发展的现实需求，系统构建了储能经济性分析与市场机制研究框架。研究从电源侧、电网侧、用户侧三个维度出发，匹配电能、调节容量、辅助服务和需求响应四类市场，形成了较为完整的储能市场研究体系。
2、成果展示
七、广东省电力需求侧灵活性潜力分析：以深圳、广州、佛山为例
1、项目介绍
本课题围绕广东省电力需求侧灵活性潜力开展系统研究，以广州、深圳、佛山三市为代表，构建削峰与填谷能力测算框架，评估第二产业、第三产业及新型负荷的调节潜力与经济价值。研究提出“省级统筹、市级聚合、用户分层参与”的总体思路，为广东建设新型电力系统和实现“双碳”目标提供决策支撑。
2、成果展示
（二）论文成果
1. Le Q, Zhang H, Feng W. Optimal Planning of Water-Energy Nexus on DC Island Microgrid with RESs[C]//2024 13th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA). IEEE, 2024: 387-393.
2. Xiang Y, Gao M, Furbo S, et al. Assessment of inlet mixing during charge and discharge of a large-scale water pit heat storage[J]. Renewable Energy, 2023, 217: 119170.
3. Xiang Y, Gao M, Furbo S, et al. Heat transfer of a large-scale water pit heat storage under transient operations[J]. Journal of Energy Storage, 2022, 55: 105455.
4. Xiang Y, Xie Z, Furbo S, et al. A comprehensive review on pit thermal energy storage: Technical elements, numerical approaches and recent applications[J]. Journal of Energy Storage, 2022, 55: 105716.
5. Yu S, Fan Y, Shi Z, et al. Hydrogen-based combined heat and power systems: A review of technologies and challenges[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2023, 48(89): 34906-34929.
6. Yu S, Fan Y, Shi Z, et al. The PEMFC-MHP-CHP system for independent energy supply and peak shaving: Performance analysis under load fluctuations[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2024, 67: 863-874.
7. Yu S, Fan Y, Shi Z, et al. Innovative heat management method and metaheuristic algorithm optimized power supply-demand balance for PEMFC-ASHP-CHP system[J]. Applied Energy, 2024, 371: 123778.
8. Zhang X, Yan W, Lu Z, et al. Bad data identification for power systems state estimation based on data-driven and interval analysis[J]. Electric Power Systems Research, 2023, 217: 109088.
9. Zhang X, Yan W, Huo M, et al. Robust interval state estimation for distribution systems considering pseudo-measurement interval prediction[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2023, 12(1): 179-188.
10. Chen L, Hui H. Model predictive control-based active/reactive power regulation of inverter air conditioners for improving voltage quality of distribution systems[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024.
11. Ren P, Chen L, Hui H. Power-controllable variable refrigerant flow system with flexibility value for demand response[J]. Energy, 2024, 313: 133820.
12. Chen L, Hui H, Li Z, et al. Hardware-in-the-Loop and Field Demonstration Towards Voltage Regulation in Distribution System Considering Adjustable Inverter Air Conditioners[C]//2023 IEEE 7th Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2). IEEE, 2023: 3842-3847.