13334/j.0258-8013.pcsee.181058 文章编号：0258-8013 (2019) 23-6791-13 中图分类号：TM 73 园区型综合能源系统多时间尺度模型 预测优化调度 王成山 1，吕超贤 1，李鹏 1，李树泉 2，赵鲲鹏 2 (1．智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津市 南开区 300072； 2．国家电网公司客户服务中心，天津市 东丽区 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略：滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标，结合分时电 价并考虑多系统互补运行，通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划；动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准，对设备的运行状态进行调整，应对可再生能源及负荷 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明，该文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行，发挥多种设备互补运行的优 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化，经济可靠地满足系统用能需求。 关键词：园区型综合能源系统；蓄热装置；启停罚金；模型 预测控制；多时间尺度；优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 日益突出，开发和利用可再生能源，提高终端能源 消费的效率、清洁化水平至关重要[1-3]。园区型综合 能源系统(community

腾讯 以 Deep5eek 为代表 的 在能源行业的应用 前景预测 贾德香 博士、正高 国网规划计划领军人才、 国网能源院高级专家 注册电气师、 咨询师 OT Deep5eek 等 RI 大模型简介 Deep5eek 在能源应用前景 预测 0 3 挑战与应对策略 Deep5eek 等 RI 大 模型简介 20 世纪 50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征 ，提高了任务的准确性。 2 、训练数据海量。 AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能 ，这些数据来自于各种来源 ，如互联网、企业内部数据等。 3 、计算资源需求高。 由于参数规模庞大 ， AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源 ，如 GPU 集群、分布式训练框架等。 二、 AI 大模型的核心技术与特 大模型的核心技术与特 点 Te n c e n 腾 讯 Te n c e n 腾 讯 02,Deep5eek 等 RI 大 模型在能源应用前景 预测 n 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 n 南网，大瓦特 n 三峡集团“大禹”大模型 n 中核集团龙吟大模型 n 中国广核，“锦书”大模型 n 中国石油，昆仑大模型 n 中国石化，“胜小利”大模型

化、智能化、集成化方向发展，需要大量电力系统设计、高压电气设计、机械结构设计、微电脑技术、 通讯技术等各专业的研发技术人才和技术带头人不断对产品进行研制和创新性改进，并需要先进、完 善的工艺保证产品的精致。高水平的技术人员是保证虚拟电厂企业研发、制造水平的先进性、持续性 的必要条件。因此，对新进入虚拟电厂行业的企业有较高的技术壁垒。 3、人才壁垒 虚拟电厂行业具有典型的智力密集型特点。由于虚拟电厂企业需要根据客户的特定化需求提供信 ，随着技术的进步和政策的 推动，虚拟电厂有望在能源市场中发挥更加重要的作用，为推动能源转型和可持续发展做出积极贡献。 （2）利好政策的支持 目前，我国已经充分认识清洁能源和可持续发展的重要性，纷纷出台政策鼓励和支持虚拟电厂的 发展。包括《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》《关于加强新形势下电力系统稳定工 作的指导意见》《关于加强新能源汽车与电网融合互动的实施意见》等政策，随着政策的深入实施和 前，虚拟电厂的建 设主体、运营主体、监管主体、参与主体、系统设计、定价机制、技术标准和收益分成等问题尚未明 确，这将导致虚拟电厂行业发展阻力较大。同时国内现行试点项目差异较大，并未形成区域性或全国 性统一范式，不利于虚拟电厂软硬件技术发展。 智研产业百科·产业研究第一站 / 虚拟电厂 / 10 实用的产研百科工具

项目编号： XX储能电站综合智慧能源项目可行性 研 究 报 告 目 录 1 综合说明 1 1.1 设计依据 1 1.2 工程任务和规模范围 2 1.3 项目建设条件 5 1.4 储能单元设计 投资估算 12 1.8 效益分析 12 2 电力系统部分 13 2.1 系统现状 13 2.2 工程建设的意义及必要性 14 2.3 接入系统方案 14 2.4 电气计算 14 3 储能系统设计 17 3.1 储能电池选型 3.5 能量管理系统（EMS） 26 3.6 储能系统总体设计 27 3.7 储能系统率分析 29 3.8 储能系统安全性 30 4 电气部分 31 4.1 电气主接线 31 4.2 主要电气设备选型 31 4.3 电气设备布置

总部驱动的需求计划流程，缺少市场感应 缺乏端到端的供应链计划来保证计划的连续性和库存优化 缺乏端到端的供应链计划来保证计划的连续性和库存优化 缺乏端到端的供应链 KPI 架构将业务指标与日常运营结合起来 缺乏端到端的供应链 KPI 架构将业务指标与日常运营结合起来 关键的供应链数据进行手动维护，对计划员缺少足够的可视性 关键的供应链数据进行手动维护，对计划员缺少足够的可视性 11 22 33 44 55 66 启示 启示 甲方目前供应链计划主要问题 7 甲方供应链成熟度分析 A- 需求计划  甲方的需求计划流程缺少跟客户 协同和与市场驱动的一致性结构  甲方需要每周进行至上而下的需 求计划的验证过程，同时密切监控 预测准确性 C- 供应计划  甲方还需在供应商协同、端到端供 应能力可见性等方面进行提升 物流网络和相应的库存计划与监控 仍然较弱 B-S&OP S&OP S&OP 关注解决需求和供应的冲 突，欠缺对年度财务计划的考虑 应尽快提高 IT 支持的整体水平，并 加快决策速度 A1- 客户协同 A2- 预测周期 A3- 预测 A4- 内部协同 A5- 透明度及订单交付承诺 A6- 订单管理 B1-S&OP 会议 B2-S&OP 与财务计划整合 B3-S&OP 组织 B4-S&OP IT 支持 B5- 产品上市管理 B6- 产品退市管理

、Binu Parthan、James Walker和Luis Janeiro（前IRENA成员）。 本出版物及其中的资料按“原样”提供。国际可再生能源机构已采取一切合理预防措施，核实本出版物中资料的可靠性。然而，国际可再生能源机构 或其任何官员、代理人、数据提供者或其他第三方内容提供者均不提供任何形式（明示或暗示）的担保，也不对使用本出版物或其中资料造成的任 何后果承担责任或负有责任。 受益于专家的输入和评论，包括Marcio ............. 52 4.2 通过系统范围的协同加速数字化统筹。 ................................ 53 4.3 基础优先：数据采集与管理、互操作性与网络安全........................................................................................ 53 4 ................................................................................. 6 数字化解决方案带来的增值的定 性评估 . ............................................... 7 G7和国际伙伴的行动议程. ...............................

战略的提出为我国能源发展指明了清洁低碳的核心方 向 ， 能源系统正经历前所未有的结构性变革。 l 新型电力系统应运而生 ：作为能源革命的核心载体 ，新 型电力系统旨在构建以高比例可再生能源为主体 ，源网荷 储深度互动、安全高效的现代能源体系。 l 核心使命与紧迫性： 承载高比例新能源：支撑风、光等波动性可再生 能 源的大规模、高比例接入与消纳 ，是实现能源 结构 ：为经济社会绿色低碳转型提 供 坚实的电力基础。 承载高比例新能源 确保可再生能源的大规模 接入和消纳， 以实现能 源 结构清洁化。 能源革命浪潮：新型电力系统的时代使命与紧 迫性 支撑经济社会发展 提供坚实的电力基础 ，以促进 经 济和社会的绿色转型。 保障能源安全稳定 维护可靠的电力供应 ， 以 支持国家能源安全。 如何实现中国的“双碳” 目标？ 新型电力系 出色的上下文学习与推理、多模态融合潜力等能力 ，成为破局关键 ，助力解 决系统难题。 数据 “爆炸 ”与融合困境 ： 海量 、 多源 、 异构数 不确定性剧增 ： 高比例能源的接入 ， 新能源的 随 机性、 波动性给系统平衡带来巨大挑战 协调难度加大 ： 数以亿计的分布式资源接入 ， 传 统集中控制模式难以为继 重风险 ，系统安全边界动态变化 至毫秒级完成决策 ，传统方法算力瓶颈凸显 安全韧性要求提升

图形 1 AI+ 质量管理方案 背景 最大的挑战 海量数据的处理能力缺乏 检测效率低下 综合成本大 质量稳定性、准确性差 • 人工判读：依赖经验，标准难以统一；新 员工经验不足、重复性疲劳等易导致漏检 误判； • 精度受限：产线上难以根除的微小缺陷。  人力：大量质检人员的需求，培训和运营成本高。  物料：废品损失成本大，提高生产成本；  客户满意度：质量问题容易引起客户投诉，影响品 依赖员工个人经验，难以发现早期故障 征兆，平均故障发现时间长达数小时。  跨系统的数据未整合：质量管理数据分 散在多个系统中，缺乏整合分析，导致 决策缺乏数据支撑。  改进措施难闭环：工艺参数与质量关联 性不透明，无法提前干预，滞后性强。 痛点 即便传感器采集了大量数据，企业也常常面临“数据看不懂、预警不及时”的问题。 解决思路 将数据和知识库进行深入融合，构建 AI 模型库； 将 AI 应用到生产全流程的过程质量控制： 质量管理是运用人工智能、大数据、物联网、云计算等新一代信息技术，对产品质量进 行全生命周期、全过程、全要素的智能化管理，实现质量问题的预防、预测、预警和持续改进。 - 预防性 ：从被动检测转向主动预防 - 预测性 ：预测质量趋势和潜在问题 - 实时性 ：实时监控和反馈质量状态 - 全面性 ：覆盖产品全生命周期 - 智能性 ：具备自学习和自优化能力 AI+ 质量管理——方案概述 核心功能 1 、 FMEA 失效模式与影响分析：

完成北方华创、 NeuSeer 2.0 中车资本和中网投 全新产品系列发布的 C+ 融资 2020.12 完成中电科领投的 C 轮融资 引入 B 轮融资 预测性维护、设备效率优化 2015.09 2017.02 2018.05 2022.09 全新 NeuSeer 3.0 产品发 布 2017.08 寄云发展历程 寄云科技是中国第一批自主信创工业互联网的头部企业 引入 Pre-A 轮融 资 • 囊括项目需求 • 基于产品能力 • 联合生态伙伴 • 2018 年 B 轮近亿元融资：达晨领投 ，云启资本和基石基金参与投资 ，基于“新基建”装备预测性维修、生产质量优化、运营优化等装备数字化研发； 2021-2022 NeuSeer 2.0 以产品能力为核心的发展 NeuSeer 1.0 以项目需求为核心的发展 生产 智能化 2022 Neuseer APPS 基础的数据分析 NeuSeer Stack 基于工业网关， 对石油钻机装 备关键子系统自动化数据进行 实时监测， 提供实时告警， 并 构建设备健康档案 ，提供预测 性维护及常规维护保养的功能。 • 降低 90 人次非必要出差 • 增加 3400 万备件的销售 基于采集的 DCS 实时数据， 对 关键的生产工艺进行监测和告 警， 对关键的危化品按行业标

法规体系在不断完善中 • 安全管理水平参差不齐 自动化程度普遍不高 • 自动化程度普及度不高，工艺 操作依靠人工，人员暴露风险 高 物料危险性大 • 化工企业原辅料、产品等多为 易燃、易爆、腐蚀性、毒性等 危险化学品，行业风险较其他 风险高 • 一旦经营者在生产使用运输过 程中管控出现纰漏，操作失误 都可能引发火灾、爆炸、中毒 全面提升风险隐患感知、监测、 预警、处置和评估能力 夯实安全基层基础保障 夯实企业应急基础：建立企 山东省“十四五”安全生产规划 加强科技装备保障：强化重 特大事故的超前预测、动态 监测、主动预警和应急智慧 决策 施重大危险源在线监测监控 功能区安全：推进智慧园区建 设 推进安全生产重点工程建设 提高应急救援处置效能 程记录，提升培训监管效能 设施自动化控制系统建设，实 帮助企业全面掌握企业管理状况，帮助企业决策提供依据。 . 企业安全生产全流程管理 化工企业安全生产信息化管理平台的核心业务系统，融合 产品介绍 业务资源池 工业 APP 设备完整性管理与 预测性维修 风险分级管控和 隐患排查治理管理 危险化学品全生命周期、 全流程监管 安全标准化体系 目标职责 制度化管理 培训教育 全流程 作业环境、异常状态识别