一种面向未来能源系统的综合能源架构—— 基于能源多板块智能耦合的绿色能源系统ENSYSCO

为避免大量温室气体排放导致的剧烈气候变化给全球发展带来难以估量的破坏性影响,当今世界的大部分国家正迅速提升其能源生产中可再生资源的比重,以加速能源转型并实现在21世纪中叶达成碳中和的承诺.然而,旧有的能源系统在形成之初并未考虑对可再生资源的大规模融合,因此在面对此类资源具有的间歇、波动与随机等特性时,其往往较为脆弱.基于对既往智能电网技术和德国提出的能源利用多板块耦合技术进展的总结,同时考虑到大规模地下储能的潜力和基于人工智能的监控、分析和预测的广泛应用,作者提出了一种基于智能多板块耦合的清洁能源系统(clean energy systems based on smart sector coupling,ENSYSCO)的面向未来的综合能源架构.首先,ENSYSCO架构通过对电力多元转换/逆转技术(power-to-X-to-power)的应用将能源的生产、消费和存储3大板块紧密耦合在一起.大规模地下储能的引入在大幅提升系统冗余度及灵活性的同时,也令所在国家或地区获得了更加充沛且稳定的能源储备.其次,未来能源系统中出现的各种功能复合体会导致更复杂的供需关系,同时也迫切需要与之适配的多元运输网络.物理与数据混合驱动的轻量化人工智能方法既赋予管理系统强大分析、决策和反馈能力,也令整个系统的运转更高效、坚固且节能.最后,ENSYSCO架构中以地下抽水蓄能为代表的大多数技术都已足够成熟,并且可以立即投入工业化应用.对可再生增强型地热系统和人工智能管理系统的进一步研究,将有助于ENSYSCO架构推动中国更快、更好地实现碳中和目标.     

输电线路塔-线耦联体覆冰不平衡张力特性分析

不平衡张力是造成高压架空输电线路事故发生的一个重要原因,为了对比分析在覆冰-风组合工况下,塔-线耦联体系在静态和动态荷载下的不平衡张力响应,以江西某220kV输电线路为背景,在ANSYS有限元开发环境下,建立三基塔两回线塔-线耦联体系有限元模型。基于Davenport脉动风速功率谱,考虑江西当地气象条件,模拟生成风速时程,在风速时程作用下,分别以风向角、覆冰厚度和风速为变量,对耦联体系进行覆冰-风组合工况下不平衡张力的动力响应分析,并将该结果与静力响应计算结果进行对比。分析发现,动态荷载对于铁塔的不平衡张力具有显著的放大效应,与静态相比最大增幅高达19. 3%。这说明现有的设计规范在进行设计时只考虑静态荷载是具有局限性的,其结果偏向保守,有待进一步改进或增加设计裕度。     

二氧化硫制备和性质的绿色化实验研究

依据原子利用率、环境因子和"5R"原则(包括"减量"、"循环使用"、"回收"、"再生"及"拒用")来设计二氧化硫(SO2)的制取及性质实验(包括SO2的溶解性、水溶液的酸性、还原性及其氧化性),做到实验药品的减量化、无污染,实现环境友好。此实验的改进,不仅操作简便快捷,而且现象明显,有助于巩固和加深学生绿色化学知识。     

一种面向未来能源系统的综合能源架构—— 基于能源多板块智能耦合的绿色能源系统ENSYSCO

为避免大量温室气体排放导致的剧烈气候变化给全球发展带来难以估量的破坏性影响,当今世界的大部分国家正迅速提升其能源生产中可再生资源的比重,以加速能源转型并实现在21世纪中叶达成碳中和的承诺.然而,旧有的能源系统在形成之初并未考虑对可再生资源的大规模融合,因此在面对此类资源具有的间歇、波动与随机等特性时,其往往较为脆弱.基...     

基于深度强化学习的微电网源-荷低碳调度优化研究

提升可再生能源在能源供给中的比例成为实现低碳经济的重要举措之一。为减少碳排放量并降低用电成本,提出了一种基于深度强化学习的微电网低碳经济优化调度模型。首先,介绍了碳排放流理论并基于此构建了碳计量模型以及阶梯碳价模型;其次,将低碳经济优化问题转换为一个马尔科夫决策;最后,利用深度强化学习对该多目标优化问题求解。实验结果表明,所提方法通过控制发电机组的出力以及负荷的转移,有效地提升了系统经济性并降低了碳排放量。     

巡飞弹载动力电池应用现状及发展趋势

作为电动力系统乃至整弹的核心，弹载动力电池是影响中小型巡飞弹战技指标和性能提升的关键性因素。基于上述背景，分析了巡飞弹载动力电池不同工作阶段的具体性能需求；介绍了当前锂离子电池、锂原电池以及燃料电池等新型电池在巡飞弹领域内的性能特点和应用现状；展望了未来巡飞弹载动力电池的发展趋势和发展路径。