【摘 要】
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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(c
【机 构】
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四川大学 中德能源研究中心,成都 610065;德国克劳斯塔尔工业大学 地下能源系统研究所,克劳斯塔尔–采勒菲尔德 38678;下萨克森能源研究中心,戈斯拉尔 38640;四川大学 计算机学院,成都
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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.
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