目的 随着可再生能源接入日益增多，新型电力系统的复杂性大大增强，电力行业需要基于更大规模的多源数据融合、更复杂的分析决策，并通过更智能化的手段提高系统的灵活性和适应性。以大语言模型为代表的大模型因其强大的自然语言处理能力及其在多种复杂任务中的推理能力而受到极大关注。基于此，从大语言模型在电力行业应用的实现技术出发，归纳总结相关成果，为后续大模型技术应用提供借鉴。 方法 首先，介绍了大语言模型应用落地的关键技术，包括提示词工程、检索增强生成、模型微调和智能体开发，这些技术确保大语言模型在实际应用中更准确实用，拓宽了应用场景。其次，介绍了大语言模型在电力知识服务、电力辅助决策、设备故障诊断、电力系统预测等领域应用的研究进展。最后，分析了大语言模型在电力行业应用的挑战。 结论 大模型在电力行业的应用主要集中在以大语言模型为基础的场景且较为成熟，而基于多模态大模型、时序大模型及大小模型协同的更复杂场景的应用仍处于探索和快速发展阶段。

目的 随着我国光伏产业的不断发展，光伏产业逐渐从高度依赖政府政策补贴向平价上网方向发展，对光伏电站的经济效益提出了更高的要求。因此，对光伏电站的投资决策和经济评价进行了全面细致的研究。 方法 从场址太阳能资源分析、太阳能电池组件选择、逆变器选择等多个方面对某4.45 MW分布式光伏电站项目进行投资决策指导。通过计算项目建设投资和收入，对该项目进行经济性分析，研究了建设投资、经营成本、发电电价及发电产量对分布式光伏电站项目经济性的影响。 结果 通过经济性分析，得出该系统的项目投资财务内部收益率(税后)为7.43%，项目投资回收期(税后)为11.39 a，资本金财务内部收益率为11.43%，资本金投资回收期为10.38 a。 结论 该项目具有良好的经济效益，项目经济性对电价变化最为敏感，且该项目具有较强的抗风险能力。研究结果可为光伏工程的研究和应用提供理论参考和工程指导。

目的 随着电力系统向更高程度的智能化和自动化演进，强化学习(reinforcement learning，RL)作为人工智能领域的一项关键技术，在电力领域的智能化发展方向上展现出广阔前景。完善RL在电力领域的应用研究方案，对于深入挖掘其在电力系统运行、控制和优化等方面的潜力至关重要。为此，分析了RL在实际电气应用中的效能表现，并展望了未来可能的研究方向，以期为电力系统智能化进程提供助力。 方法 对RL在各类电气领域的关键应用进行了综述。系统性地介绍了RL的基本原理和标志性算法，详细探讨这些算法如何被应用于新型电力系统领域的实际问题中。对各研究中主流的RL算法进行归类，并对在这些算法中进行的结构化改进进行优缺点分析。 结果 相比于传统算法，RL显著提升了新型电力系统的智能化水平，并在多个应用场景中取得了显著成效，特别是在应对系统复杂性和不确定性方面表现出色。然而，尽管有诸多成功案例，但目前该领域仍存在一些亟待解决的问题，比如计算成本高、训练时间长、泛化能力不足等。 结论 RL为新型电力系统的智能化提供了新的解决方案，然而，要实现大规模应用，还需要克服一系列技术和实践上的挑战。研究成果可为电气工程领域的研究者和实践者提供参考和启示。

目的 随着大规模新能源入网，新型电力系统在对灵活性需求提出一定要求的同时，对预测技术也有了更高的精确性要求，而传统预测方法在处理动态复杂的场景时存在一定局限性，因此，亟需研究适用于新型电力系统的预测技术。大语言模型(large language model，LLM)是一种基于生成式人工智能(artificial intelligence，AI)的技术，具有多模态数据融合、少样本学习、多任务处理的能力，能够为电力系统中的预测任务提供更加智能化和精准化的解决路径。为此，针对LLM在电力系统预测领域的应用现状及优势展开分析。 方法 首先，对LLM的基本架构、训练方法及其应用现状进行阐释；然后，说明了其应用在预测领域的原理及实现过程，并重点探讨了在电力负荷预测、新能源出力预测和电价预测方面的优势和潜力；最后，从数据质量管理、隐私保护及计算资源3个方面分析了目前LLM在预测应用中存在的问题，并给出了可行的解决思路。 结论 通过对比各种预测任务研究发现，与传统预测方法相比，LLM在少样本学习和多模态数据处理方面的强大能力使其更适用于复杂多变的预测场景，对LLM合理有效的应用能够为电力市场预测提供新的解决方案。

目的 随着我国“双碳”目标所驱动的新型电力系统的建设和应用，以高比例可再生能源和高电力电子化等为特征的电力系统展现出前所未有的复杂动态特性，给电力系统安全稳定运行提出新的挑战。电力系统智能计算利用新一代人工智能技术，尤其是大模型技术、预训练技术等，实现了物理模型、数据驱动模型、知识模型的融合，形成了一种新型的电力系统计算分析方法。为此，综述和展望了电力系统智能计算方法和技术在新型电力系统分析、优化、运行、调度、控制等方面的应用。 方法 首先，阐述了电力系统智能计算的概念和关键技术；然后，以电力系统时序预测、安全域优化、多能微网协同优化等关键领域的智能化处理为例阐述了其技术路线；最后，展望了其应用前景。 结论 智能化算法在多个评估指标上优于传统方法，显著提高了电力系统的预测精度和控制效率，验证了智能计算在电力系统计算分析中的应用潜力，为新型电力系统提供了一种有效的智能化技术路线，对于电力系统的智能化发展具有重要意义。

目的 绿氢、绿氨和绿色甲醇作为清洁能源和化工原料，对“双碳”目标的实现有重要作用，随着对清洁能源需求的日益增长，风光氢氨醇一体化产业应运而生，成为备受关注的新兴领域。然而我国风光氢氨醇一体化产业尚处于发展初期，产业链各环节仍存在大量问题，为此，有必要探索风光氢氨醇一体化相关技术并分析未来产业发展方向。 方法 首先，介绍了电解水制绿氢、合成绿氨、合成绿色甲醇的技术路线，并概述了应对风光电不稳定性相关技术；其次，分析了风光氢氨醇产业的经济性，介绍了多个重点项目的实施情况和近年来相关政策；再次，分析估测了制绿氨、绿色甲醇的电耗、水耗情况，并对制备绿氢、绿氨、绿色甲醇的成本进行预测，进一步针对风光氢氨醇产业化进程提出了技术创新、产业链协同和政策支持等产业发展建议；最后，分析了风光氢氨醇一体化产业未来的发展方向。 结论 未来风光氢氨醇一体化将呈现技术集成化、应用多元化、区域协同化、成本经济化趋势，成为实现“双碳”目标、重构能源体系的核心路径之一。

目的 超临界CO₂布雷顿循环具有效率高、结构紧凑、发电潜力大、可扩展性强等优点。采用CO₂基混合物作为循环工质，可调节临界参数、提升循环性能，是近年来关注的热点，综述其研究进展对于基础理论研究及工程应用具有重要意义。 方法 对应用超临界CO₂基混合工质布雷顿循环研究进展进行综述，总结了CO₂基常用的混合工质种类，在循环部件及结构层面开展了讨论，并分析了常用循环性能指标及研究工况等。 结论 应用混合工质可提升或降低CO₂的临界温度，但目前物性参数预测范围有限且实验数据欠缺。最常被探究的循环形式是再压缩循环结构，普遍关注的是循环的热力学性能和设计工况研究。建议加强和深化混合工质热物理性质的理论和实验研究，合理检验部件材料兼容性，针对混合工质的热力学特性提出新型循环结构，并应进一步探究分析循环的综合性能和动态特性。

目的 发展未来能源不仅是当前国际竞争的焦点，也是我国构建新型能源体系、高质量推进中国式现代化建设的必由之路。基于此，探讨了未来能源技术类别、研究现状以及未来发展趋势，旨在为相关领域的研究和政策制定提供参考。 方法 基于国际权威机构报告及全球典型项目数据，采用多维度分析方法，系统介绍了绿色低碳电源、生物能、合成烃燃料及氢能的全球研发现状。通过技术成熟度分级框架，结合经济性指标、政策支持力度及商业化案例，重点解析了各技术路线的关键突破、应用瓶颈与协同潜力，并构建了跨技术类别的能源转型路线图谱。 结果 随着技术进步和政策支持力度增大，可再生能源在电力结构中的占比得到显著提升，成为主要电源的进程持续加快。同时，生物能、氢能、合成烃燃料、可控核聚变等新兴技术的发展将为能源转型提供新的解决方案。 结论 研究结果为推动能源绿色低碳转型提供了科学依据，对能源领域相关人员研究和制定相关政策具有重要参考价值。

目的 为应对极端高温天气对电力系统供需平衡造成的冲击，提出一种面向中长期的电力系统韧性提升方法。 方法 首先，模拟持续性极端高温场景下“源-荷”耦合出力特性，并利用时序运行模拟模型对系统韧性表现进行初评估；其次，基于运行模拟结果，在电力供需平衡的基础上以供电成本与负荷削减成本之和最小为目标，建立面向韧性提升的电力资源规划模型，得到韧性提升组合措施；最后，对韧性提升策略场景进行运行模拟，以验证其有效性。 结果 以2025年广东省为案例场景，与未实施电力系统韧性提升策略的场景相比，实施策略后极端高温天气下系统累积缺供电量、最大失负荷规模和因电力短缺而造成的经济损失分别降低了86.71%、60.72%和91.55%，系统最小供电水平提升了11.07%。 结论 通过协同供电资源扩容与负荷资源部署，电力系统韧性提升策略有效地提升了极端高温天气下系统的供电能力，同时降低了因电力短缺而造成的经济损失和社会代价。

目的 光伏-聚光太阳能发电(photovoltaic-concentrating solar power，PV-CSP)复合系统结合了PV低成本和CSP高可调度性的优势，但同时也面临弃电和储能利用率低的普遍问题。为实现PV弃电热转化储能利用，提出了一种配置电加热(electric heater，EH)装置的PV-CSP复合系统(PV-CSP-EH)。 方法 通过构建PV-CSP-EH复合系统准稳态模型，以1 h为时间间隔分析了系统全年运行特性。通过参数分析和帕累托寻优模型，得到了不同系统配置下的性能变化规律和平准化度电成本(levelized cost of electricity，LCOE)最优参数。 结果 PV-CSP-EH复合系统全年发电量和渗透率比传统PV-CSP复合系统分别提高了8.2%和16.2%；同时，其全年弃电量仅有2 GW⋅h，弃电回收率、转化率分别达到94.1%、35.2%；在最优配置下，其LCOE可低至0.138美元/(kW⋅h)，比传统PV-CSP复合系统降低了6.8%。 结论 PV-CSP-EH复合系统能够提高发电量和渗透能力，显著降低弃电量，以更经济的方式优化弃风弃光问题，为构建新型电力系统作出贡献。

目的 为应对新型核电系统在保障能源供应、推动清洁能源转型及实现“双碳”目标过程中面临的结构多样化、负荷不确定性、数据复杂性等挑战，并解决大语言模型应用于核电领域时存在的知识局限性、幻觉及推理成本高等问题，研究了大语言模型与知识图谱结合，特别是图检索增强生成(graph retrieval-augmented generation，GRAG)技术的应用潜力，以构建更智能、高效、可靠的核电系统信息处理能力。 方法 分析了大语言模型与知识图谱在核电领域的研究现状、各自优缺点及结合的互补性；重点介绍了GRAG技术相较于传统检索增强生成(retrieval-augmented generation，RAG)技术的优势，并探讨了其在核电风险评估、智能问答辅助、知识管理与决策支持、故障诊断与预测等场景的具体应用；梳理了引入并微调大语言模型、构建领域知识图谱、实现GRAG增强的技术路径。最后，从混杂数据下的知识图谱构建、大语言模型认知推理与决策、人机交互可控性等方面对未来研究进行了展望。 结论 结合知识图谱的GRAG技术能有效缓解大语言模型在专业领域的知识局限性和幻觉问题，增强生成内容的可解释性与可靠性。研究结果可为未来优化核电领域知识图谱的构建、提升大语言模型在复杂推理任务中的能力、开发与核电领域专家高效互动的人工智能体提供参考。

目的 针对核电厂低品位余热直接排放造成的海洋热污染问题，亟需探索高效解决方案以降低排海热负荷。为此，对不同类型余热源特性及其发电潜力进行了系统评估，为核电厂余热利用提供热经济性数据依据。 方法 总结了核电厂中各类低品位余热的特点，并分析了余热的不同利用方式及其发展现状；介绍了3种适用于该余热的发电技术，并结合实际案例对比分析了不同发电技术的热经济性能及不同余热源的回收潜力。 结果 核电厂二回路凝结饱和水的能质系数最高，发电利用潜力最大。此外，有机朗肯循环(organic Rankine cycle，ORC)是热经济性能最佳的余热发电方案，其平准化度电成本最低，为0.037 6美元/(kW⋅h)，相对于喷射式有机闪蒸循环和卡琳娜循环分别降低了84%和78%；ORC发电功率为462.2 kW，具有较好的可行性；在回收低压缸乏汽余热场景下，ORC的可减排热负荷为360.3 MW，环保效益显著。 结论 ORC等余热发电技术可大幅降低排海热负荷，为我国核电厂的低品位余热利用与降低排海热负荷提供重要参考。

目的 可再生能源电解水制氢作为一种重要的可持续能源技术，因其环保和低碳排放优势，得到了广泛关注。然而，传统电解水制氢技术在效率和成本方面存在挑战，人工智能(artificial intelligence，AI)的快速发展为解决电解水制氢技术的难点问题提供了有效途径。为此，探讨AI在优化电解水制氢系统效率和经济性中的关键应用及其发展前景。 方法 利用常用AI工具，如MATLAB、Python和SimuNPS，在电解水制氢系统中进行算法开发、深度学习模型训练和多物理场仿真。通过引入AI技术实现出力预测、系统容量优化与调度、故障诊断等应用，提升系统性能和稳定性。通过对比分析不同AI模型在多种实际场景下的表现，探讨其在提升系统性能与可控性方面的具体作用与实现方式。 结论 AI技术为可再生能源电解水制氢系统的效率提升与智能调度提供新思路。未来研究应重点聚焦AI在出力预测、调度优化和故障诊断等方面的应用，推动AI与系统运行的深度融合，探索其在智能监测、自动控制和多源协同中的创新应用，为构建高效、稳定、低碳的氢能系统提供有力支撑。

目的 钛双极板因材料各向异性，导致其加工难度大。液压成形工艺在国外双极板成形领域已商业化应用，而国内研究较少。为了揭示双极板液压成形工艺参数与成形质量之间的控制关系，亟需开展钛双极板液压成形机理研究。 方法 研究了蛇形流场钛双极板液压成形工艺，分析了液压成形过程中双极板力学特性，探究了模具外倒角、流道宽度、流道深度、板材厚度以及液压工艺参数对双极板成形质量的影响。 结果 双极板的蛇形流道转角区应力成分复杂，最容易发生破裂；增大双极板外倒角半径可降低其减薄率，外倒角半径应不小于0.20 mm；增加流道深度严重影响其减薄效果，流道深度不宜超过0.28 mm；当流道宽度和肋宽相等时，双极板的减薄率最小；液压力在板料底部接触模具前对减薄影响较大，接触后影响较小；随着极板厚度增加，双极板成形效果降低。 结论 液压成形工艺参数与结构参数的协同设计是保障双极板成形质量的关键，研究结果可为金属双极板成形工艺设计与优化提供理论依据。

目的 随着新能源渗透率不断攀升，亟需通过精细化的时序运行模拟进行电力电量平衡分析、规划方案设计及市场机制评估。然而，由于新能源的随机性、波动性，以及电网规模的不断扩大，运行模拟面临着计算速度与精度难以兼顾的困境，而人工智能(artificial intelligence，AI)因其强大的表征、泛化及自学习能力，为解决当前难题提供了新的工具和思路。为此，系统性地分析了AI在电力系统运行模拟加速中应用的现状和必要性，并对未来发展进行了展望。 方法 首先，从数学角度将加速方法的思路划分为场景聚类、机组聚合、约束缩减及算法加速；其次，深入分析了各个方向上AI 应用的必要性，回答了“为什么需要AI”这一关键问题；然后，系统性地总结了AI应用于运行模拟加速的现状及优势；最后，给出了AI在电力系统中的应用场景建议及未来展望。 结论 AI可以在多个方面为运行模拟加速提供有效支持，尤其是在处理非线性关联关系、替代专家经验、刻画模糊规则时展现出显著优势。

目的 传统的电网巡检方式存在劳动强度大、效率低等问题，为此，以山东黄金电网为研究对象，提出一种基于轻量化深度学习网络YOLOv5-Mv3的无人机巡检电网绝缘子及其异物检测算法。 方法 首先，通过无人机巡检电网拍摄图片来构建数据集，对数据集进行训练；其次，针对电网绝缘子及其异物，采用Mobilenetv3来替代CSPDarknet53作为特征提取网络，对YOLOv5-Mv3进行轻量化改进，减少模型参数和计算量，在保证准确率的同时，满足实时检测的要求。 结果 该检测算法的均值平均精度达到84.7%，检测速度达到56.6帧/s，改进的YOLOv5-Mv3与Faster RCNN、SSD、YOLOv4模型相比，具有更高的检测精度和更快的检测速度。 结论 该算法提高了无人机巡检电网效率，实现了轻量高效的效果，符合电网智能巡检的要求。

目的 质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell，PEMFC)作为极具潜力的清洁能源技术，在能源转换领域备受关注。然而，PEMFC系统的高度复杂性及运行过程中存在的不确定性，使其状态估计和故障诊断面临诸多挑战，严重影响系统可靠性与安全性。为有效应对这些难题，对人工智能(artificial intelligence，AI)技术在PEMFC状态估计和故障诊断中的应用策略与成效进行了研究。 方法 分析了当前PEMFC在状态估计与故障诊断领域的研究进展。在状态估计领域，解析了PEMFC非线性模型特性，介绍了基于AI的状态估计技术，分析了不同算法在PEMFC状态估计中的应用原理及优势。在故障诊断领域，总结归纳了PEMFC常见故障类型，分析了故障表现及内部成因，介绍了基于AI的故障诊断技术。最后，对基于AI的PEMFC状态估计与故障诊断技术的未来发展提出了建议。 结论 AI技术能够凭借其强大的数据处理和模式识别能力，准确估计PEMFC的状态，有效诊断系统潜在故障，从而显著提升PEMFC系统的运行效率和稳定性，增强系统可靠性与安全性。未来，可在AI算法创新、状态估计与故障诊断优化、智能体系构建以及与其他技术协同合作等方面开展研究。

目的 芦竹作为一种单位面积产量高、可集中种植的能源植物，具有大规模替代煤炭燃烧发电和降低CO₂排放的广阔前景。在“双碳”目标和煤电机组低碳化改造的要求下，大力发展基于芦竹这一能源植物的清洁高效燃烧技术，是十分适合我国国情的一种重要低碳能源利用途径。为此综述了芦竹燃烧利用的研究进展，旨在为生物质能的规模化利用提供参考。 方法 通过文献研究法对芦竹的燃烧利用进行了全面调研，对现有研究成果进行了归纳分析。总结了芦竹的燃料特性、预处理方法及效果、燃烧和污染物排放特性以及芦竹燃烧工业试验研究，并介绍了芦竹栽培的环境效应。 结论 芦竹具有大规模替代煤炭供热和发电的巨大潜力，结合我国煤电机组低碳化改造的要求，电厂掺烧芦竹具有广阔的前景。

目的 直流微电网因低惯性和恒功率负载特性易引发大信号稳定性问题，传统基于模型的方法计算复杂、求解困难。针对上述问题，探讨了直流微电网的大信号稳定性智能化分析方法。 方法 选取常见的人工智能技术分类器对直流微电网的稳定性进行分析，并比较分析深度学习、支持向量机和决策树3类(涵盖6种)常见的人工智能技术在具体直流微电网实例中的大信号稳定性评估的应用。 结果 基于具体实例的对比分析表明，在直流微电网大信号稳定性评估中，长短期记忆网络在综合性能（准确性、实时性、适应性）上优于其他方法。 结论 长短期记忆网络分类器与直流微电网的状态空间方程具有高匹配性，比传统的机器学习分类器更适用于直流微电网大信号稳定性的分析。同时，确保分类器的工作性能需选择适当的参数值。

目的 锂离子电池模型作为电池管理系统的核心技术之一，对电池性能优化和寿命延长起着至关重要的作用。为了便于在不同场景下选择合适的模型，系统总结了当前锂离子电池不同类型的建模方式，并进行了对比分析。 方法 首先，阐述了锂离子电池的工作原理，强调了精确建模的重要性；然后，根据不同应用场景全面总结了当前广泛采用的锂离子电池模型，并分析讨论了一系列新型机器学习电池模型；最后，探讨了锂离子电池建模技术面临的挑战及未来的研究趋势。 结论 传统电池模型均存在一定局限性，而数据驱动模型在处理复杂系统时往往具有更独特的优势，未来研究需要在模型复杂度和实用性之间找到平衡。研究结果为锂离子电池在储能系统中的应用和未来发展提供了参考。

目的 现行电价机制下，新疆抽水蓄能电站通过峰谷价差套利方式和参与电力辅助服务难以完全回收成本，为此，对抽水蓄能电站容量电费疏导机制进行了研究。 方法 在测算新疆抽水蓄能容量电费基础上，分析其成本疏导存在的问题，提出了新疆抽水蓄能电站“市场化+输配电价”方式的疏导路径，即在电力市场建设成熟前通过输配电价回收，电力市场建设成熟后通过市场化方式回收。 结果 与纯输配电价方式回收相比，“市场化+输配电价”方式疏导容量电价可行性较高，输配电价涨幅下降超过90%，是平抑输配电价过快上涨的可行模式。 结论 研究成果作为抽水蓄能电站运营成本回收的补充方案，可以为抽水蓄能电站争取广阔的市场交易空间。

目的 电力系统面临着虚假数据注入攻击的威胁，而已有的虚假数据注入攻击检测方法存在特征学习能力不足和检测速度较慢的问题，以至于无法对虚假数据注入攻击进行快速精确定位，因此提出一种基于Levy麻雀优化深度极限学习机的电网虚假数据注入攻击定位检测方法。 方法 所提方法将深度极限学习机作为特征提取算法和基础分类器来实现对攻击的快速精确定位；同时采用具有强局部搜索能力、融入Levy飞行策略的麻雀搜索算法对其初始权重与偏置进行优化，以进一步提高方法的定位检测精度。 结果 在IEEE-14和IEEE-57节点系统进行了大量仿真分析，所提方法的检测准确率在94%以上。 结论 与其他检测方法对比，所提方法具有更优的检测精度，可以实现更为快速的虚假数据注入攻击定位检测。

目的 为提高线性菲涅尔集热系统(linear Fresnel collector，LFC)聚光拦截率，增加跟踪系统的误差控制阈值，提高系统光热转换效率，研究一次反射镜光斑宽度的变化规律十分有必要。为此，对LFC微弧形反射镜反射光斑宽度进行了建模仿真和实验研究。 方法 根据LFC的结构特点，建立LFC微弧形一次反射镜聚光模型，通过MATLAB仿真分析，获得微弧形一次反射镜边界条件下的光斑宽度变化规律，并搭建光斑测试平台，利用测试平台角度旋转和接收板位置变换模拟不同季节和时刻太阳光线入射方向，以验证仿真结果的准确性和有效性。 结果 仿真结果显示，因太阳张角的存在，反射光斑宽度比平行光条件下增加75.8%；旋转平台实验结果显示，实测光斑宽度变化规律与仿真结果一致，在太阳张角的作用下，LFC在冬季最大跟踪误差控制余量为0.173°，在夏季最大跟踪误差控制余量为0.207°。 结论 在冬季时，LFC系统跟踪控制精度要求较夏季时需提升16.4%，因此，LFC微弧反射镜焦距应按照冬季时光斑宽度的跟踪控制余量进行设计。

目的 反阴影策略在光伏系统规模化应用中发挥着至关重要的作用。为了应对小坡度地区因光伏阵列间阴影遮挡而导致的发电量损失问题，需要对光伏组件的日跟踪策略进行优化。 方法 以宁夏地区某光伏电站为例，结合地形及环境因素建立缓坡背景下光伏阵列间动态阴影遮挡计算模型和辐照模型，提出了一种反阴影的平单轴太阳跟踪策略，并利用MATLAB软件构建仿真模型，验证该策略的可行性和有效性。最后，选择典型晴天在现场选区进行试验验证。 结果 在缓坡地形条件下，与采用原始跟踪策略的光伏阵列相比，采用所提反阴影和自动跟踪策略的光伏阵列可减少约12%的阴影遮挡，系统整体发电输出效率可提高约10%。 结论 所提策略从地形和环境因素角度进行优化，有效解决了反阴影跟踪系统的适用性问题，拓宽了光伏电站的选址地域，并为其提供了可靠的技术支撑，在光伏系统规模化应用中具有重要意义。

目的 近年来，有机朗肯 (organic Rankine cycle，ORC)-蒸汽压缩循环系统(vapor-compression cycle，VCC)系统以其结构紧凑、低碳节能等优势，在低品位热能利用及冷、热供应领域取得了长足的发展，为此，聚焦于循环构型、工质选择和应用方向3个关键环节，回顾了ORC-VCC系统的最新研究进展。 方法 首先，概述了5种不同的循环构型，并阐明其原理和特点，以展示ORC-VCC系统的结构多样性和工况适应性。随后，深入探讨了工质的发展历程，并从热物性、环保性和经济性等多个维度归纳工质筛选原则。总结了不同研究中对系统的经济性评估结果，点明经济性分析的重要性。此外，从供、需两侧总结了系统的潜在应用领域，并展示了与其他系统集成的应用案例，以期揭示ORC-VCC系统广阔的研究和应用潜力。最后，指出当前研究中的不足之处，并对未来的研究方向做出展望。 结论 ORC-VCC系统发展前景广阔，发展潜力巨大，其在能源领域的应用将为实现低碳、节能、可持续发展目标做出重要贡献。

目的 虚拟同步发电机(virtual synchronous generator，VSG)在接入中低压配电网时，线路阻抗会呈现阻感性，使得VSG输出功率存在强耦合，从而产生功率振荡，甚至造成VSG内部功率控制出现偏差，影响电能质量和输电稳定性。针对这些问题，提出了一种基于虚拟电容的改进型功率解耦策略。 方法 通过对VSG并网模型进行简化和小信号建模，分析功率耦合机理，获得耦合产生的关键因素。在此基础上，引入虚拟电容的概念，提出一种基于虚拟电容的改进型控制方法。最后，在MATLAB/Simulink平台下进行仿真，验证所提策略的有效性。 结果 虚拟电容的电容特性不仅能使系统运行过程更加稳定，还使输出电压基准得到修正，有效解决了因输出功率存在耦合而加剧振荡的问题。 结论 该控制策略削弱了因有功指令变化或者负载投切对无功功率产生的干扰，抑制了系统动态过程中功率的强耦合现象。

目的 “双碳”背景下，熔盐储热技术得到了迅速发展。氯化物熔盐因其良好的储能密度、宽工作温度范围及低成本等优势，被广泛应用于太阳能光热发电与可再生能源调峰等领域，因此综述了氯化物熔盐应用在新能源发电领域的研究进展。 方法 综述了国内外氯化物熔盐材料研究，总结了氯化物熔盐导热系数的强化手段，概述了氯化物熔盐相变行为的测试手段及调节方法，阐述了氯化物熔盐的腐蚀性研究。重点介绍了氯化物熔盐在光热发电、新能源消纳、火电厂改造等领域的应用。其中，光热发电是氯化物熔盐在大规模储能的重要应用，新能源消纳是氯化物熔盐应用的一个新思路。最后，展望了氯化物熔盐储热技术未来发展中需重点思考和解决的问题。 结论 开发能够承受高温和腐蚀环境的合金材料、探索成本效益高的腐蚀控制技术以及协同开发氯化物熔盐净化和缓蚀方法，是实现熔盐储热技术商业化的关键问题。采用熔盐储热技术对传统能源系统进行转型升级，实现能源清洁高效利用是能源领域发展的重要趋势。

目的 在循环流化床(circulating fluidized bed，CFB)机组深度调峰运行状态下，NO _x 排放浓度会出现大幅波动，对脱硝控制系统的稳定性与经济性造成严重影响，为此，提出了一种基于数据驱动的循环流化床机组深度调峰运行状态下的NO _x 预测模型。 方法 对NO _x 的生成机理及影响因素进行了深度分析，结合某300 MW CFB机组现场运行数据，采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm，WOA)对长短期记忆(long short-term memory，LSTM)神经网络参数进行优化，并建立WOA-LSTM神经网络模型。 结果 该模型实现了深度调峰下的CFB机组NO _x 排放质量浓度的在线预测。通过与其他神经网络模型进行对比，表明所提模型具有更好的预测结果，该模型平均绝对误差为2.49 mg/m³，平均绝对百分比误差达到6.8%，模型相关系数达到0.99。 结论 该模型能够准确地反映机组大范围变负荷运行下的NO _x 排放变化趋势，对现场脱硝自动控制系统的运行具有良好的指导作用。

目的 考虑单相分布式光伏接入配电网后的影响，针对低压配电台区三相不平衡问题，提出了一种考虑柔性负荷响应协同光伏调节的低压配电台区三相不平衡治理方法。 方法 所提治理方法包含柔性负荷响应模式和光伏调节模式，其中柔性负荷响应模式以网损和负荷调节成本最小为优化目标，光伏调节模式以光伏换相次数最少为优化目标。采用不同编码策略的粒子群算法对这2种调节模式分别进行求解。最后，以华北地区某实际低压配电台区为例对所提方法进行了验证。 结果 该方法降低了光伏换相动作次数和负荷响应的调节成本。此外，通过分析权重系数对目标函数的影响，给出了权重系数的建议范围。 结论 该方法能有效治理三相不平衡越限，并减少治理成本。

目的 以风光水为主的可再生能源发电是实现“双碳”目标的现实途径之一，因此有必要对日益成熟、渐成体系的风光水互补发电系统的研究进行综述。 方法 首先，概述了风光水互补发电系统的研究背景与工作原理。随后，回顾了风光水互补发电系统的研究进展，包括风光水多能源功率预测、配置比例评估、一体化调度、结合储能技术的风光水互补等研究。 结果 风光水预测在时间尺度上难以同步，且短期精度不如水电；容量配比主要采用比较优选法和直接求优法；一体化调度以不确定性建模为主流，智能优化算法在求解非线性问题上优于传统算法；储能技术中抽水蓄能与新型储能的混合配置最具发展前景。 结论 未来可从提升多尺度协同预测精度、增强水电及储能灵活调节能力、建设智能调度平台、优化建模求解算法4个方面寻求突破，以支撑我国“十四五”清洁能源体系建设。

目的 针对直流故障后并网点电压大幅度骤升致使风电场面临严重的高电压穿越(high voltage ride-through，HVRT)问题，提出计及保护动作时间协调配合的“有功优先平衡-无功动态补偿”恢复机制。 方法 基于双馈风机的双闭环控制函数，揭示了转子侧变流器无功响应速度优于网侧变流器的动态特性，在减载模式下，提出考虑有功无功协调恢复的风电场HVRT策略。 结果 通过平衡有功功率与无功功率动态补偿，实现了故障期间电压稳定与能量平衡的双重目标。仿真结果表明，该策略可有效抑制暂态过电压风险，提升风电场HVRT能力。 结论 所提策略通过有功-无功协同调控机制，有效破解了高电压穿越过程中系统功率失衡与设备安全运行的矛盾，为含大规模风电的电力系统暂态电压稳定控制提供了新思路。

目的 天然气补燃型压缩空气储能(compressed air energy storage，CAES)系统存在环境污染问题，氢气作为替代燃料不会造成温室气体排放，但现阶段对纯氢补燃型CAES系统的技术经济可行性认识不足，因此有必要开展相关研究。 方法 基于㶲和㶲经济分析方法，进行了纯氢补燃型和天然气补燃型CAES系统的对比分析，重点关注其热力学性能、不可逆损失分布、经济性和㶲经济性的影响。此外，探讨了两者参数敏感性。 结果 纯氢补燃型CAES系统在放电时间、储能密度和㶲效率方面均优于天然气补燃型CAES系统；由于氢气成本高于天然气，纯氢补燃型CAES系统的产品平均㶲成本为155.62美元/GJ，显著高于天然气补燃型CAES系统对应的27.57美元/GJ；为使纯氢补燃型CAES系统具备与天然气补燃型CAES系统相同的商用竞争力，推荐售电价格为0.206 2美元/(kW⋅h)；此外，纯氢补燃型CAES系统对参数变化更加敏感，在高参数条件下可实现更好的性能提升和成本降低。 结论 研究成果揭示了纯氢补燃型CAES系统的应用潜力，并为其进一步商业推广提供了技术参考。

目的 为提高燃气-蒸汽联合循环发电机组效率，需进行热力系统的优化设计，因此提出一种同时考虑热效率、运行成本和碳排放的联合循环发电系统多目标优化建模方法。 方法 燃气循环考虑叶片冷却建模，蒸汽循环基于三压再热余热锅炉建模。所构建的混合整数非线性数学规划模型采用 GAMS 软件进行求解，对发电机组进行优化，探究联合循环发电系统的最佳设计参数，包括循环压比、透平初温、底循环蒸汽参数，分析多目标之间的权衡关系。 结果 透平初温对循环效率、总成本和碳排放量影响程度最大。当权衡系统联合循环效率、系统总成本和碳排放进行多目标优化时，联合循环效率应为65%。 结论 所提方法可以更好优化大型发电机组热力参数，达到节能减排、提高能效的目的。

目的 “双碳”目标下构建新型电力系统需要储能提供关键支撑。当前新型储能建设面临着高投资成本、长回收周期和低利用率的挑战。为此，提出一种新的运行策略优化方法，旨在通过多方共担储能投资成本，推动储能技术的大规模应用与发展。 方法 首先，基于独立储能电站的全生命周期成本构建了日均成本评估模型；然后，基于此评估模型，设计了一个涵盖峰谷套利、调频和租赁的多市场参与框架；最后，通过引入成本疏导系数，构建了灵活的储能成本分摊机制，通过租赁市场价格引导实现储能电站运行成本的动态优化。 结果 该方法能够提升储能收益，加快成本回收周期，且疏导系数可随着储能技术的发展灵活调整，从而增强策略的适应性和持续性。 结论 该研究为储能成本疏导提供了有效路径，对促进储能规模化建设投资有重要意义。

目的 选择性催化还原(selective catalytic reduction，SCR)脱硝技术广泛应用于火力发电厂循环流化床锅炉，在实际运行过程中，氨的使用量过大，氨逃逸率高，导致空气预热器腐蚀、堵塞、压差大。为解决这些问题，对某发电厂350 MW超临界循环流化床锅炉的脱硝系统进行了改造和优化。 方法 在该超临界循环流化床锅炉的二级省煤器、一级省煤器之间添加一层SCR催化剂，在旋风分离器烟气出口处增加尿素喷枪；通过分层给空气、优化风量，实现低氮燃烧；通过分片区控制喷氨系统运行做到精准喷氨，并定期维护设备。 结果 经过改造和优化，在实现超低排放的基础上，喷氨系统投入温度降低，锅炉在30%负荷下能连续稳定运行，尿素使用量减少，氨逃逸率降低，空气预热器蓄热元件与电除尘布袋基本没有积灰，二者的压差小于设计值。 结论 通过对脱硝系统改造并进行运行优化，可以有效提高脱硝系统运行效率，降低氨逃逸率。

目的 粤港澳大湾区是我国氢能产业发展的重要战略区域，也是实现“双碳”目标的关键平台。为了实现大湾区氢能产业高水平发展，加速构建全面的氢能产业评估体系，对影响大湾区氢能产业发展的主要因素进行研究并提出综合性建议，以推动其稳健发展。 方法 深入剖析了大湾区氢能产业的发展现状，采用SWOT分析框架与层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)对大湾区氢能产业分布的影响因素进行了量化分析与研究。 结果 影响大湾区氢能产业发展的3个最重要指标为技术实力优势、市场需求增长、技术创新和合作机会。内部因素中，技术实力是大湾区氢能产业突出优势，权重值为0.48，而产业链不完整和技术水平不足是最大劣势，权重值均为0.36；外部因素中，市场需求的增长为大湾区氢能产业发展提供了机会，但替代能源多样性也成为了威胁大湾区氢能产业发展的最大阻碍。 结论 推动氢能技术创新发展、加大氢能产业协同合作、拓展氢能应用市场、加大政策扶持，将是有效推进大湾区氢能产业可持续发展的重要举措。

目的 随着“双碳”目标的提出，我国清洁能源发电量占比不断提升，为促进新能源发电的消纳，火电机组频繁采用宽负荷调峰运行模式，因此，有必要建立能够适应宽负荷运行工况下的燃煤循环流化床(circulating fluidized bed，CFB)锅炉SO₂排放浓度模型，以实现CFB机组SO₂超低排放。 方法 通过对SO₂生成及脱除动态特性进行深度研究，采用机理分析方法结合质量守恒方程建立了炉膛出口SO₂排放浓度动态集总参数模型；通过对模型输入量的合理简化，建立了从给煤给风到脱硫塔出口SO₂排放的脱硫全过程一体化动态模型；并利用CFB锅炉实际测量数据中的稳态工况及动态工况数据段进行仿真验证。 结果 所建立的动态模型能够提前约240 s预测净烟气的排放动态趋势。 结论 该模型能够反映炉内脱硫过程的动态特性，在宽负荷工况下具有一定的适用性。

目的 为了提高电网新能源消纳能力、降低发电企业运营成本，解决大规模可再生能源馈入配电网时网损增大和新能源消纳率降低等问题，提出一种考虑数据中心(data center，DC)和储能协同调度的主动式配电网经济调度策略。 方法 首先，通过利用DC的时空可调特性，以及储能设备能够缓解电网发用电两侧矛盾的作用，充分协同调度DC和储能来达到削峰填谷；其次，为提高算法的搜索性能，在麻雀搜索算法中引入了Tent混沌初始化和多种群竞争等机制；然后，考虑到需求响应机制分时电价的影响，在储能成本、运行成本等多个约束条件下利用改进型麻雀搜索算法对模型进行优化调度，最大程度实现灵活性负荷与新能源的最优化匹配；最后，以改进IEEE 30和33节点系统为算例，仿真验证所提策略的有效性。 结果 提出的协同调度策略能够有效降低配电网综合运行成本，提高新能源消纳率。 结论 该策略可以为配电网经济调度的相关研究提供一定参考价值。

目的 在“双碳”战略与全球能源结构转型背景下，如何实现传统能源系统的高效低碳化运行是当前亟需突破的难题。为此，构建了一种耦合热泵(heat pump，HP)技术的低碳排冷热电联供(combined cooling, heating, and power，CCHP)系统。 方法 通过多级余热回收与温区协同匹配机制，优化能量梯级利用路径；建立涵盖热力学、环境友好性、经济及㶲经济性能的多维度评价模型，并与传统系统性能进行了对比。 结果 经济性分析结果显示，HP的引入使单位产电成本从1.24元/(kW⋅h)增至1.43元/(kW⋅h)，但单位产能成本从0.24元/(kW⋅h)降至0.22元/(kW⋅h)，综合能效提升；灵敏度分析结果显示，运行时间与利率对成本影响最大；㶲经济分析表明，透平、碳捕集与封存(carbon capture and storage，CCS)系统和压缩机分别贡献67.019%、17.107%和8.169%的㶲损失，是未来优化的核心方向。 结论 研究成果为低碳排CCHP系统的设计与推广提供了理论支撑。

目的 在“双碳”目标下，以CO₂为主的温室气体排放控制受到高度关注，2023年，我国CO₂排放量为126亿t，居世界首位，其中钢铁行业是主要的CO₂排放源之一，约占我国CO₂排放量的15%。我国粗钢产量占全球1/2以上，降低钢铁行业碳排放，需要考虑我国国情及能源利用特点。因此，有必要研究适合我国钢铁行业的碳捕集与利用技术。 方法 对钢铁生产过程中CO₂的排放特性进行了分析，并综述了现有碳捕集技术的研究进展，重点讨论了吸收法、吸附法和膜分离法在高炉煤气CO₂捕集中的应用。此外，探讨了炉顶煤气循环氧气高炉技术的利用，并分析了其与吸收、吸附技术的耦合潜力，以期实现钢铁行业的低碳转型。 结论 利用炉顶煤气循环氧气高炉技术，可以结合吸收或吸附法在降低高炉耗碳量的同时降低高炉碳排放，且钢厂余热的有效利用有助于提高碳捕集的经济可行性。转炉CO₂喷吹、钢渣矿化利用和钢化联产CO₂制化工产品技术的结合，可实现钢铁行业的碳捕集与利用一体化，不仅能够减少钢铁行业的碳排放，还能通过产能优化提升行业的经济和环境效益。