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- 摘要：目的针对超超临界燃煤机组深度调峰、宽负荷运行中存在的二次风加热不足、回热能量分配改变和热经济性劣化等问题，开展柔性回热系统重构及二次风加热改造方案的性能评价研究。方法以某1 000 MW超超临界燃煤机组为研究对象，基于EBSILON热力仿真软件搭建原系统及2种改造方案的热力计算模型，分析15%汽轮机热耗验收工况(turbine heat acceptance，THA)~40% THA低负荷区和50% THA~100% THA中高负荷区机组的二次风温度、排烟温度、蒸汽流量、换热量、热耗率和煤耗等关键参数变化规律。结果原系统在低负荷区二次风温度持续下降，排烟温度升高，热经济性劣化加快；低负荷区采用过热蒸汽引射冷再热蒸汽进行补热，可使二次风温度提升11.787~33.876 ℃，煤耗改善率达2.662%~10.694%，但锅炉效率有所下降，排烟温度升高。中高负荷区采用第三级抽汽补热，可使二次风温度提升10.266~12.331 ℃，但部分给水回热量用于二次风加热，机组热耗率和煤耗会小幅上升。结论2种改造方案通过不同热力系统重构路径，实现了二次风温度调节与回热能量再分配，对提升超超临界机组宽负荷运行适应性、支撑机组深度调峰改造具有重要意义。研究结果可为二次风加热系统优化及分区投运策略制定提供参考。关键词：超超临界燃煤机组;热力系统重构;柔性回热;深度调峰;宽负荷运行;热经济性15|12|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-30
- 摘要：目的针对构网型逆变器在强电网工况下因电压源特性冲突易引发低频振荡的问题，提出一种适用于宽范围短路比电网的电流补偿控制策略，旨在提升逆变器在不同电网强度下的并网稳定性和鲁棒性。方法在保留经典构网型双闭环控制架构的基础上，引入电流前馈补偿回路，通过控制维度的补偿机制，在不改变主回路物理阻抗的前提下，主动重塑逆变器闭环输出导纳的频率特性。建立并网系统闭环回路阻抗模型，结合频域解析与特征根分析方法，揭示所提策略的宽频阻尼重塑机理。结果该策略在强电网环境下可有效消除功率低频振荡，在弱电网工况下仍能维持充足的相位稳定裕度；与虚拟阻抗控制相比，所提策略克服了对电网短路比的依赖，且不会因控制等效阻抗叠加而进一步恶化弱电网强度，具有较强的电网适应能力。结论所提策略通过导纳重塑实现了自适应阻尼，能够在宽范围短路比电网中保障构网型逆变器的稳定运行，显著增强新能源并网系统的场景适应能力。关键词：构网型逆变器;电流补偿控制;导纳重塑;宽频振荡;短路比;弱电网;小信号稳定性;阻抗建模12|9|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-30
- 摘要：目的针对间接空冷机组热力系统运行性能与冷端参数耦合关系研究不足的问题，以青海某电厂660 MW超超临界间接空冷燃煤机组为研究对象，借助EBSILON软件搭建热力循环仿真模型，并利用阀门全开(valve wide open，VWO)工况、典型热耗率验收(turbine heat acceptance，THA)工况及变工况数据对模型准确性进行验证。方法围绕定压与复合滑压2种运行方式，计算并比较汽耗、热耗、回热加热器及凝汽器㶲损系数，进一步分析不同背压和输煤量条件下机组出力与凝汽器热负荷的响应规律。结果随着负荷提高，2种运行方式下热耗整体下降，汽耗呈先降后升变化趋势。与定压运行相比，复合滑压运行可使汽耗降低1.63%~5.31%，热耗降低1.41%~4.54%，经济性提升主要集中于中低负荷区。凝汽器㶲损系数随负荷升高而降低，且其占比约为各级加热器之和的3~6倍，是冷端优化的关键环节；固定输煤量下背压升高会降低机组出力，高负荷段损失更为显著。结论研究结果可为间冷燃煤机组变负荷运行方式选择、冷端优化及节能降耗提供参考。关键词：燃煤发电;热力系统;变负荷运行;㶲分析;㶲损系数;节能降耗13|13|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-30
- 摘要：目的为实现“双碳”目标，新能源逐渐成为电力系统中装机容量和电量的主要来源。然而，新能源的波动性较强，导致电力系统频率波动加剧，进而增加了对调频能力的需求。为此，提出了一种基于机会约束优化的调频容量需求区间预测方法。方法利用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解，对新能源、负荷、调频容量波动和气象等与调频容量波动相关的多种因素进行数据处理，建立调度时段的卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合自注意力机制调频容量需求点预测模型；采用自适应带宽核密度估计，进行调频容量需求区间的确定，得到置信水平为95%的调频容量波动区间；从机组的实际调度出发，采用蒙特卡洛模拟法，实现调频容量需求区间上限的机会约束优化，以使调频容量需求区间上限更贴近实际值。结果所得调频容量需求区间满足实际调频要求，而且平均宽度会比其他方法减小11%~19%。结论所提方法可有效解决电力系统调频容量需求预测问题，从而提高电网调度的灵活性、稳定性和经济性。关键词：新能源;新型电力系统;调频容量需求;区间预测;电网调度;机会约束优化;经验模态分解7|4|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-30
基于深度学习融合模型的水电站烟火检测算法 AI导读
摘要：目的水电站环境复杂，火灾风险高。传统烟火检测方法面临小目标易漏检、远距离识别精度低、复杂动态环境误报率高等挑战，为此，提出一种基于YOLOv8与Transformer的深度学习融合模型。方法结合YOLOv8强大的局部目标定位能力与Transformer的全局上下文建模优势，引入特征重校准门控机制(feature recalibration gating mechanism，FRGM)实现二者的动态互补融合。动态评估并加权融合不同层级的特征，以增强对尺度多变的烟火目标的语义表征能力。利用历史帧运动特征与当前帧空间特征的关联分析，有效区分真实烟火的连续运动模式与环境干扰。采用包含针对性数据增强策略的端到端训练框架，并使用综合损失函数对模型进行优化。最后，在自构建的覆盖水电站多种复杂场景的数据集上进行实验验证。结果所提算法在小目标检测mAP@0.5上达到0.698；在远距离识别任务中，其精度衰减程度显著低于其他对比模型。结论所提算法在小目标检测、远距离识别与动态干扰抑制方面性能优于现有主流方法，可为水电站烟火智能监测提供有效技术支撑。关键词：烟火检测;水电站;深度学习融合模型;Transformer;YOLOv8;加权融合;损失函数;特征重校准门控机制(FRGM)0|0|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-03零碳园区政策演进、技术走向及工程实践 AI导读
摘要：目的工业园区是如今碳排放的主要来源，其零碳化转型已是落实国家“双碳”战略目标的关键载体，当前零碳园区建设存在技术集成、投资成本、制度协调、标准核算、政策落实等诸多问题，有必要系统性梳理对应的政策框架、标准体系与技术路径，打破目前存在的一些瓶颈。方法从零碳园区发展路径分析切入，先探讨其内涵、发展阶段及“源-网-荷-储-碳汇”减排体系，再梳理政策演进的3个阶段，提出由国家顶层设计、地方配套落地、标准体系支撑组成的三位一体政策框架，总结归纳出五类典型示范工程模式，接着拆解零碳能源供给、多能互补、资源循环利用、智慧能碳管控四大核心技术，最后对比低碳、近零碳、零碳3个发展阶段的技术路径差异,分析工程实践里暴露的共性瓶颈以及相应的改进路径。结论我国零碳园区相关政策已经从地方自发探索发展为系统化的国家战略，示范工程可整理为5类典型模式，技术标准已经初步搭建成四类体系架构，核心技术正从单一能效提高向多能融合集成方向发展，但在工程实践层面仍然面临三大共性瓶颈，这些问题的根源可以总结为三类深层矛盾：规划设计与实际运行相脱离，储能配置利用率较低，绿电直连及微电网运营政策落实困难。未来零碳园区建设需要在技术集成化与系统智能化、能源供给清洁化与多能融合、碳资产管理数字化与市场机制成熟化、标准体系统一化与多方协同创新、政策协同与制度创新五个方向协同发力，才能实现从建成到建好的跨越。关键词：零碳园区;政策体系;示范工程;技术标准;技术体系18|1|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-09-03- 摘要：目的当前我国能源供应与电力消费结构正处于深度转型阶段，高比例新能源并网与直流用电设备规模化普及给新型电力系统运行带来全新挑战，电力系统“源-网-荷”全链条的能耗变化特征尚未明确。为此，开展新型电力系统交直流转换过程的能量损耗分析与预测研究，为电力系统提质增效转型提供理论支撑。方法立足于新型电力系统发展特征，从“源-网-荷”全链条视角展开研究，重点剖析发电侧新能源并网交直流转换损耗、用电侧直流设备整流损耗，以及交流线路替换为直流线路产生的附加损耗，同时构建直流自然增长、风光直流匹配2种交直流混合电力系统发展情景，开展对比分析与损耗预测。结果经估算，2023年我国全社会交直流转换总损耗达7 447亿kW⋅h，占当年全国总发电量的7.9%。交直流混合电力系统转型可有效降低新型电力系统全链条能量损耗，在2030年、2050年风光直流匹配情景下，全国电力可用量将分别提升7.9%、14.1%，实现显著的降耗增效。结论推动传统交流主导电网向高直流占比的交直流混合电力系统升级过渡，能够有效适配新能源主体化发展与直流用电负荷持续增长的行业趋势，是降低电力系统全链条能量损耗、提升系统整体运行效率的核心路径。关键词：新型电力系统;新能源;交直流转换;能量损耗;分析预测4|0|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-08-31
人工智能驱动的虚拟电厂优化运行研究综述 AI导读
摘要：目的虚拟电厂通过聚合分布式资源并参与电力平衡调节，已成为提升电力系统灵活性与安全韧性的关键技术路径，但其在实际运行中仍面临高维不确定性与复杂决策的挑战。人工智能(artificial intelligence，AI)凭借其数据处理与智能决策能力，正成为支撑虚拟电厂实现状态感知、动态交易等精细化运营与智能化升级的关键手段。尽管相关研究已受到广泛关注，但现有成果较为分散，缺乏系统性的梳理。为此，围绕AI驱动的虚拟电厂优化运行关键技术研究进行综述。方法首先，介绍了AI技术的基本特点，阐述了虚拟电厂的核心特征与运营模式，并探讨了AI应用于虚拟电厂优化运行的优势；其次，从资源状态感知与数据处理、智能优化调度与协同控制、电力市场交易机制3个层面系统梳理了AI技术的应用原理与研究进展，剖析了现有方法在异构资源建模、不确定性刻画等方面的重点与难点；最后，分析了AI在虚拟电厂应用中面临的核心挑战，并从高可信性和可解释性、端边云协同与分布式智能，以及通用AI与自主智能系统等方向，对未来发展趋势进行了展望。结论AI可提升虚拟电厂在资源感知、协同调度与市场交易中的不确定性刻画和实时决策能力，同时未来需以可信AI和端边云协同推动其工程化应用。关键词：虚拟电厂;人工智能(AI);分布式资源;协同调度;电力市场;优化运行3|0|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-08-31- 摘要：目的聚光光伏/热系统为实现太阳能全年高效综合利用提供了新思路，但在实际应用中，经过聚光反射后落在接收器表面的光通量不均匀，会造成接收器受热不均，从而影响系统的整体热电性能。为此，通过数值模拟方法分析非均匀光通量对聚光光伏/热系统性能的综合影响，以推进系统的合理化设计。方法结合蒙特卡洛光线追踪法和有限体积法，构建复合抛物面聚光光伏/热系统的光电热全耦合模型。通过调整聚光光伏接收面位置至最佳均匀自然面处，有效降低接收器面的光通量分布不均匀度。通过分析太阳光谱和玻璃透射率随波长变化的影响，对比平均光通量分布和实际光通量分布对系统热电性能的影响特性。结果当入射太阳辐照强度为1 000 W/m2、入射角度为0°时，系统的热效率和电效率分别为79.28%和14.53%。随着入射角增大，系统热效率显著降低，当入射角增大至15°时，光伏组件接收的汇聚后太阳辐照强度已低于未经聚光的原始入射辐照强度，系统失去聚光效益。结论非均匀光通量对冷却流体出口平均温度和光伏板平均温度的影响不大，太阳辐照入射角度的增大会使接收器表面的光通量分布波动性增强，并逐渐产生波峰，不利于系统整体性能的提升。关键词：太阳能;聚光光伏/热系统;蒙特卡洛光线追踪法;热电性能;非均匀光通量3|2|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-08-31
- 摘要：目的在“双碳”目标驱动下，为解决虚拟电厂氢能循环利用通路单一与负荷调度潜力不足等问题，提出一种考虑氢能多元消纳与超碳需求响应的虚拟电厂两阶段优化调度策略。方法技术层面，将氢燃料汽车聚合为虚拟电厂的灵活能源转换单元，构建燃气机组掺混燃料供给与氢能多元利用路径；机制层面，设计两阶段超碳需求响应机制，在再调度阶段实时判定超碳触发条件，生成动态碳惩罚电价以引导柔性负荷向低碳状态转移。结果所提策略可在虚拟电厂内形成氢能闭环需求环境；氢燃料汽车聚合调度可提升可再生能源消纳能力，有效平抑虚拟电厂日内供需波动；与传统分时电价机制相比，两阶段超碳需求响应机制在碳减排、削减负荷峰谷差及提升系统运行稳定性等方面均表现出更优的低碳经济特性。结论所构建的氢能循环与超碳需求响应耦合机制，能够深度拓展氢能多级利用路径与源荷降碳空间，进而实现虚拟电厂经济性与低碳性的同步提升。关键词：虚拟电厂;氢能;氢燃料汽车;碳减排;需求响应;低碳经济调度4|0|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-08-31
- 摘要：目的在新型电力系统发展背景下，设计了考虑光伏发电集群辅助服务(cluster ancillary services，CAS)的系统效率测度框架，旨在阐明CAS对系统电碳运营效率支撑机制。方法基于电网碳流理论，提出CAS模式下的系统碳流计算及融合碳流指标的集群划分方法；构建以光伏发电功率为生产投入指标，电气量和碳流量为产出指标的效率评估模型，以分析系统多维指标之间耦合作用机制，并在改进的IEEE 14节点系统进行仿真验证。结果CAS可优化系统电碳指标，全时段线损率为4.220%~4.955%，最大电压偏差为6.000%~6.200%，系统峰谷时段频率偏差控制在±0.080 Hz以内，碳排放因子下降约16.500%，节点碳势均值波动减小。结论CAS可改善系统电碳关键指标，降低系统线损率、电压偏差与频率偏差，减小系统碳排放因子及节点碳势均值波动，有助于提升系统节能减碳效果。研究结果可为新型电力系统低碳运营优化策略制定、新能源辅助服务资源配置提供参考。关键词：光伏集群;辅助服务;碳排放流;集群划分;节能减碳;低碳运营24|39|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-07-20
- 摘要：目的在国家“碳达峰、碳中和”战略目标下，燃煤发电机组频繁参与深度调峰，低负荷运行时，锅炉受热面容易因流量分配不均与燃烧偏斜而产生热偏差，导致水冷壁超温爆管风险增加。基于工质焓变的传统壁温监测方法存在滞后性，且难以区分设备固有温度分布与运行异常偏差。为此，基于某660 MW超超临界对冲燃烧锅炉，提出了基于历史数据与欧氏距离的热偏差判断方法。方法通过分析锅炉的主要受热面壁温情况，划分负荷区间，构建温度标杆库；通过提取特征温度消除整体温度波动影响，进一步建立热偏差指标以量化实时偏差，并进行了实践运用。结果受热面各管屏之间会产生较大的温度差异，尤其是在高温再热器中表现明显；受热面的壁温波动一部分是系统自身特性产生的固有偏差，另一部分是运行方式调整变化带来的波动偏差。结论所提方法可成功识别设备固有偏差与运行波动偏差，可为锅炉安全预警系统提供实时判别依据，保障深度调峰工况下运行安全。关键词：燃煤发电;超超临界锅炉;深度调峰;壁温分析;欧氏距离;热偏差34|23|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-06-30
- 摘要：目的面向风机叶片覆冰风险精准判识与预警的工程需求，系统解析风机覆冰气象成因，形成可工程化应用的风险评估技术方案。方法融合广西北部风电场长期覆冰观测记录与ERA5多维度再分析气象数据，构建基于XGBoost的可解释机器学习覆冰决策模型；运用SHAP方法定量解析关键气象因子贡献，结合决策树规则提取与物理情景聚类凝练覆冰判据。结果构建的覆冰决策模型在测试集上曲线下面积(area under the curve，AUC)达0.964 4，覆冰事件召回率达97%；识别出近地面温度、低层相对湿度与大气层最高温度为三大核心影响要素；提出强低温高湿型与逆温增强型两类覆冰参数化判据，可覆盖93.7%的覆冰正例样本。结论研究揭示了风机覆冰多气象要素的非线性耦合效应，形成的参数化判据方案与区域风险分布结果，可为风电场科学规划、覆冰精准预警及防除冰系统高效运行提供可靠技术支撑。关键词：风力发电;风机;叶片覆冰;可解释机器学习;气象因子;参数化判据21|111|0<HTML><网络PDF><WORD><Meta-XML>更新时间：2026-06-30
- 摘要： 【目的】本文聚焦锅炉受热面积灰结焦监测，以应对灵活深度调峰背景下锅炉传统的定时定量吹灰方式不适应动态工况，易造成吹灰时过吹或欠吹的问题。【方法】本文以某660MW超超临界燃煤发电机组锅炉中低温再热器为研究对象，构建基于反向传播神经网络(back propagation neural network，BPNN)的时间序列和多因素锅炉受热面积灰结焦监测模型，利用受热面进出口工质参数计算实际换热量，综合利用时间序列和多影响因素构建洁净受热面理论换热量预测模型。【结果】模型均方根误差为5635.33，δMAPE为0.62%，明显优于传统模型。【结论】以上方法在不添加传感器和新测点的前提下，充分挖掘历史数据的有效信息，实现锅炉受热面积灰结焦程度的在线监测，可为锅炉智能吹灰提供数据支持。关键词：超超临界;燃煤机组;反向传播神经网络(BPNN);吹灰;积灰结焦;在线监测;受热面31|10|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2026-05-29
- 摘要：【目的】为提升新能源系统的稳定性并实现光伏发电功率的精确预测，提出了一种融合多尺度时间卷积网络(multi-scale temporal convolutional network，MS-TCN)、门控位置感知编码器(gated position-aware transformer encoder，GPATE)与双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit，BiGRU)的组合预测模型。【方法】首先，采用MS-TCN模块提取多维时序数据中的局部特征；然后，设计GPATE模块，通过位置多层感知器替代传统前馈网络，并引入门控机制以抑制噪声，增强模型对长期依赖与全局上下文信息的感知能力；最后，融合MS-TCN与GPATE的特征表示，利用BiGRU构建双向时序依赖，进一步强化对复杂时间动态特征的建模能力。【结果】相比Transformer模型，所提模型在RMSE和MAE两项指标上分别实现42.87%和29.37%的显著提升。【结论】通过结构创新有效提升了预测准确性，为高比例新能源接入下的电力系统调度提供了可靠支持。关键词：新能源, 光伏, 功率预测, 多尺度时间卷积网络(MS-TCN), 门控位置感知编码器(GPATE), 特征融合, 结构创新24|8|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2026-05-29
- 摘要：【目的】针对当前大电网稳定仿真中，核电机组模型精度不足导致动态特性失真，以及涉网保护与电网协调机制缺失的问题，提出了一套完整的解决方案。【方法】首先，构建了涵盖堆芯、一回路及二回路的核电机组动力系统高精度非线性模型；提出了非额定工况下的稳态平衡调节和变量初始化方法、基于工质焓降的功率接口方法和多速率混合数值积分等关键算法；进而，提出一种结合平衡截断与奇异摄动理论的模型降阶方法，有效提升了大电网机电-暂态仿真的计算效率。基于上述模型，揭示了核电与电网的交互机理，针对高频、低频及低压等典型故障场景，提出了涉网保护与电网安全自动装置的协调控制策略。【结果】仿真结果验证了模型的准确性和策略的有效性，为研究核电机组动态响应特性、机组与电网之间的相互影响和协调配合提供了有力工具和研究参考。【结论】研究成果可为核电机组接入大电网的安全稳定分析与控制决策，提供有力的仿真工具和研究参考。关键词：压水堆;核电机组;动态仿真;建模;网源协调18|5|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2026-05-29
- 摘要：【目的】在高比例可再生能源并网背景下，风光出力不确定性对电网安全稳定运行提出了挑战。压缩空气储能(compressed air energy storage，CAES)凭借其高灵活性、转速可调特性，能够快速响应电网功率指令并有效平抑波动。然而，传统控制策略难以适应CAES多变量和复杂工况，功率跟踪效果不佳。针对该问题，提出了基于神经网络PID的CAES功率跟踪控制策略。【方法】首先，构建透平侧动态模型，表征无功功率与励磁电压、有功功率与质量流量之间的动态关系；其次，设计基于神经网络PID的控制框架，通过在线自适应整定参数，实现无超调功率精确跟踪控制。最后，通过MATLAB/Simulink仿真验证了该策略在功率跟踪方面的响应性能。【结果】相较于传统PID控制，在连续负荷波动工况下有功功率动态偏差降幅达22.7%，无功功率动态偏差降低至0.66%。【结论】所提策略实现了对功率指令信号的快速无超调跟踪，为高比例新能源电网提供了一种实用化的功率跟踪控制解决方案。关键词：可再生能源;电网;压缩空气储能;功率跟踪;神经网络;PID控制29|12|0<HTML><网络PDF><Meta-XML>更新时间：2026-05-15
