碳中和需求下新型电力系统工业用户可调节潜力

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研究背景与问题

在当前全球气候变化的大背景下，实现碳中和目标已成为全球共识。构建新型电力系统是保障国家能源安全、实现“碳达峰、碳中和”目标的重要举措。然而，随着源荷双侧不确定性的大幅增加，传统源随荷动的平衡模式难以支撑新型电力系统的运行要求。在此背景下，如何充分挖掘负荷侧各类可调节资源的灵活性潜力，解决新型电力系统调节能力不足与供需平衡问题，成为亟待解决的关键问题。

研究方法

本研究针对新型电力系统工业用户可调节潜力的量化评估，提出了一种基于多目标优化和大数据分析的方法。首先，构建了考虑源荷不确定性的新型电力系统模型，以实现能源供需平衡。其次，通过大数据分析技术，识别和提取工业用户的可调节资源。接着，采用多目标优化算法，对可调节资源进行优化配置，以最大化系统调节能力和经济效益。最后，通过仿真实验验证了所提方法的有效性和实用性。

核心结果

本研究的主要成果包括：一是提出了一个考虑源荷不确定性的新型电力系统模型，能够有效地模拟系统运行状态；二是通过大数据分析技术，识别出工业用户的多种可调节资源，包括但不限于设备启停、负荷削减等；三是通过多目标优化算法，实现了可调节资源的优化配置，提高了系统调节能力和经济效益；四是仿真实验结果表明，所提方法能够有效解决新型电力系统调节能力不足与供需平衡问题，为实际应用提供了有力支持。

结论与意义

本研究针对碳中和需求下新型电力系统工业用户可调节潜力量化评估问题，提出了一种基于多目标优化和大数据分析的方法。该方法能够有效识别和评估工业用户的可调节潜力，为新型电力系统的优化运行提供科学依据。研究结论对于推动我国新型电力系统建设、实现碳中和目标具有重要的理论意义和实践价值。同时，本研究也为其他能源领域的可调节资源评估提供了借鉴和参考。