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行业领域

新能源产业

需求背景

（介绍技术需求背景情况，不超过1000字。） 在当前全球能源安全问题突出、环境污染问题严峻的大背景下，大力发展风电、太阳能发电、水电等清洁能源，实现能源生产向清洁能源转型，是中国乃至全球能源与经济实现可持续发展的重要目标。但清洁能源发电存在间歇性和随机性，调节能力有限，储能作为最好的协调手段，但由于建设成本昂贵，发展相对处于脱节状态，同时多种能源协调和负荷端控制的调节能力暂未充分开发，因此，充分发挥多源协同调度，打破电网源荷侧时空分布不平衡，提高电能在终端能源消费中的比重，提升清洁能源消纳下电力系统充裕调节,提升清洁能源消纳容量问题已引起了社会各界的广泛重视。 随着清洁能源的大力发展，深度挖掘清洁能源互联网协调调控能力是提升清洁能源消纳水平最经济、最快速的解决方案，但目前存在以下技术瓶颈：①多能源系统的调控资源差异性较大，且同资源在不同条件下控制效果变化较大。②清洁能源的生产、运输、存储和使用过程存在较大差异，一体化协调控制难度较大。③传统调度计划无法精确评估能源运输、存储、转换和使用环节，计划准确性不高。④多能源系统的调控对象不在同一安全网络区，信息快速传输和精准控制难以保证。因此，迫切需要一种深度开发现有清洁能源体系调节能力的技术，既能提升电网稳定性，又能提高清洁能源发电占比。但在该项目之前尚无科学、系统、高效的解决方案。  

需解决的主要技术难题

（详细说明当前需要解决的技术难题。不超过1000字。） 近年来，多清洁能源网络耦合度不断加大，但传统预测与计划只考虑能源自身与边界，未能充分考虑多种能源关联因素，预测精度波动较大，准确性有限，同时传统调度计划无法精确评估能源运输、存储、转换和使用环节，计划准确性不高，严重影响清洁能源接纳能力。

期望实现的主要技术目标

（详细说明技术需求预期达到的技术指标。不超过1000字。） 研发多类型能源分层、分域、分时协调优化调度计划计算架构，提出基于清洁能源互联网一体化量化评估的反馈式神经网络能源需求预测方法，实现多种能源、多类元素的精准预测和最优计划。提出基于评价-策略双层神经网络动态实时修正的能源需求全反馈预测方法，建立调控对象评估值与预测精度的有机正比关联，提出基于多能源一体化的协调控制策略，研发多类型能源、多级别地域、多时间尺度相互耦合的多层级调度计划计算架构，开发多能源一体化协调调度计划系统，解决高比例清洁能源接入条件下的多类型能源协调优化难题。    

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