面向新型电力系统的电热储协同调控技术

CoordinateRegulation of Electricity,Thermal Power, and Energy StorageunderNewTypePowerSystems 汇报人：曹越 东南大学能源与环境学院 能源转换及过程测控教育部重点实验室 中国电机工程学会火力发电专委会2025年年会暨学术交流会2025.10.23威海 目录》CONTENTS 研究背景及意义 主要技术难题 关键技术进展 总结与展望 研究背景及意义 党的二十大报告指出，积极稳妥推进碳达峰碳中和深入推进能源革命，加快规划建设新型能源体系 2024年，国家能源局印发了《加快构建新型电力系统行动方案》的通知坚持清洁低碳。安全充裕，经济高效供需协同、灵活智能的基础原则加快推进新型电力系统建设，为实现碳达峰目标提供有力支撑 研究背景及意义 2021年，推动煤电机组节能降碳改造：供热改造，，灵活性改造”的三改联动，全面提升煤电机组在电力系统中的调节支撑与供热保障能力 2025年，《新一代煤电升级专项行动实施方案夯实煤电兜底保障作用，推动煤电机组深度调峰快速爬坡等高效调节能力提升。 2025年，《电力系统调节能力优化专项行动实施方案》围绕爬坡速率、容量长时间尺度调节的经济性、安全性需求，探素应用一批新型储能技术。 探索与新型电力系统发展相适应的新一代煤电发展路径等着力提升火电调节能力加强电网调峰储能和智能化调度能力建设影支撑新型电力系统构建。 目录》CONTENTS 研究背景及意义 主要技术难题 关键技术进展 总结与展望 主要技术难题 2. 电热储系统协同调控 交叉能源动力、电气工程、自动化、人工智能等多学科知识 主要技术难题 2. 在新型电力系统中，电热储系统协同调控仍存在以下技术难题 难题二;长时深度调节区间受限 难题三让快速变负荷能力不足 多模态过程故障特征提取控制回路品质在线评估系统故障自愈控制难 储能辅助下机组摄小出力深调边界下储能系统容氧系统效率最优充储策略 系统供热多模式耦合能整梯级利用过程最优实时负荷调度智能算法 供热与协调控制耦合煤电耦合压力储能储存气电联合循环快速变负荐 电热储系统清洁低碳、安全可靠、灵活智能运行面临巨大挑战 技术难题解决思路 2.2 目录》CONTENTS 研究背景及意义 主要技术难题 关键技术进展 总结与展望 关键技术进展展一①低碳运行工况难确定 关键技术1： 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 多模式热电联供系统（高背压+增汽机+抽汽+切缸） 研究亮点口 热电联供系统实时负荷智能调度策略考虑热惯性的长输热电供热系统规划 技术路线 多模式耦合热电联供系统建模方法口人工智能算法+模拟工况库实时调度采用层级约束评价与供热路径规划流程 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 口多模式耦合的热电联供系统建模 热电联供系统由分散式向集中式、小型化向大型化、本地供热向长输供热发展，系统通常耦合抽汽供热高背压乏汽供热、增汽机乏汽供热、切缸供热等多模式供热需准确建立各供热设备的特性模型。 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 口多模式耦合的热电联供系统建模 可行边界条件 机组运行热电可行域是负荷优化调度策略的关键前提 口机组最大功率口锅炉最大蒸发量口最大供热抽汽流量口最大排汽温度口机组运行背压 系统解聘度参数C 定量表示总电、热负荷指令（PG）下系统的热电解耦程度 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 求解流程 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 口热电联供系统实时负荷智能调度策略 基于典型热电负荷指令下的优化调度结果，采用BP神经网络构建负荷优化调度工况库通过模型高精度实时预测，实现热电联供系统实时负荷智能调度 基于智能算法的热电联供系统长短期优化调控技术 口考虑热惯性的长输热电供热系统规划策略 长输供热条件下，区域热网具备较大的热惯性，热源负荷变化需数小时后方能传导至用户端基于此，热电联供机组可利用热惯性对热负荷进行动态调整，以辅助电负荷响应，扩展负荷运行区间 关键技术进展②长时深度调节区间受限 关键技术2： 新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术 ①新一代煤电+熔盐储热系统：③大规模长时压缩空气储能系统 研究亮点 耦合盐储能的机组宽负荷运行优化高温绝热压气能运行调控 技术路线 口熔盐储能+相变材料梯级储热口基于分支界定的热电储负荷规划口动态响应+智能灵活调控+实时滚动优化 新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术 口耦合熔盐储能的机组宽负荷运行跨时空协调优化 主蒸汽梯级利用 双放热回路协调显潜热比 新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术 新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技木 口耦合熔盐储能的机组宽负荷运行跨时空协调优化 50c状港转移，约束 爬坡约束 新型长时储能系统智能运行宽负荷调节技术 口高温绝热压缩空气储能系统智能运行调控 压缩空气储能/释能过程动态响应机制 压气储能系统运行全过程智能调控策踏 基于充储动态顶测的系统实时滚动优化 关键技术进展③快速变负荷能力不足 关键技术3： 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 ①煤电+供热+压缩CO储能系统：②气电+超临界CO，联合循环 调控对象 研究亮点 口煤电机组揭合储能的变负荷协同控制口新型燃机联合循环的快速变负荷控制 技术路线 口基于强化学习的机组CCS与供热协同控制煤电耦合压缩CO，储能的变速-节流调节燃气-超临界CO，联合循环快速变负荷控制间歇波动下燃机联合循环的多源干扰抑制 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 3.3 口煤电机组耦合储能的变负荷协同控制 基于强化学习的机组CCS与供热协同控制 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 3.3 口煤电机组耦合储能的变负荷协同控制（煤电+供热+压缩CO，储能） 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 口煤电机组耦合储能的变负荷协同控制 储能变速-释能节流变工况调节策略 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 口燃气-超临界CO.联合循环快速变负荷控制 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 3 口燃气-超临界CO，联合循环快速变负荷控制 基手面心立方和神经网络的循环变负荷特性快速预测方法 聘应点个数 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 3.3 口燃气-超临界CO，联合循环快速变负荷控制 快速变负荷下燃气-超临界CO，联合循环协同控制架构 输入变量： 输出变量：Y-=PP) 口提出了基于灰狼算法的快速变负荷多目标优化方法，针对不同变负荷度提出了系统控制策略，获得了系统灵活运行的协同控制方法。 基于机器学习的机组快速变负荷主动支撑控制技术 3.3 口燃气-超临界CO，联合循环快速变负荷控制 关键技术进展③设备安全监控不充分 关键技术4： 电热储系统多模态状态监控及安全调控技术 电热储系统多模态运行过程（主机设备+辅机设备） 调控对象 亮点工作 口多模态非平稳过程状态监控及故障诊断口电热储系统控制回路在线品质评估方法口机组运行全过程快连闭环故障自愈控制 状态监控品质评估、故障自愈“三位一体 技术路线 口电热储过程多模态划分与识别算法基于随机性指标的在线品质评估方法自预警信息+专家经险故障自惠控制 电热储系统多模态状态监控及安全调控技术 口多模态非平稳过程状态监控及故障诊断 深度调蜂、清洁燃料接烧形势下电热储过程表现为短稳定模态与多过渡模态融合的复杂特征，需要实现其多模态非平稳过程智能化状态监控，提出高精度数据驱动故障诊断技术，保障设备安全运行 是单个模记膜念， 多模态数据分布 严格数学播述 智能化状态监控技术 模态划分与识别方法 模态划分结果对比 数据驱动故障诊断技术 电热储系统多模态状态监控及安全调控技术 口电热储系统控制回路在线品质评估方法 电热储系统多模态状态监控及安全调控技术 口机组运行全过程快速闭环故障自愈控制 针对机组故障波及范国的时序增量特征，探究故障处理过程的标准化模块化融合方法，构建基于自预警信息与专家经验耦合触发的闭环故障处理逻辑，实现机组全过程快速闭环故障自愈。 成果应用 3.5 应用于中国华能、中国华电、中国大唐国家电投等电力企业的60余台机组，应用于江苏首个300MW压缩空气储能项目 获中国电力科学技术进步奖二等奖（2024）、中国自动化学会科学技术进步奖二等奖（2024）、中国电力科技创新奖二等奖（2022）、浙江电力科学技术奖一等奖（2024） 目录》CONTENTS 研究背景及意义 主要技术难题 关键技术进展 总结与展望 总结与展望 基于人工智能理论的数智化协同调控技术能够有力支撑电热储系统清洁低碳、安全可靠、灵活智能运行。 口电热储系统协同调控技术能够促进可再生能源大规模高比例消纳，有力支撑新型电力系统建设，助力国家碳达峰碳中和战略顺利实施， 谢谢 Thanks for Listening 中国电机工程学会火力发电专委会2025年年会暨学术交流会 2025.10.23威海 面向新型电力系统的电热储协同调控技术曹越，东南大学ycao@seu.edu.cn