过刊目录电解槽运行过程中存在适应新能源功率波动和启停机制等问题，长时间尺度的容量配置模型难以准确描述其动态特性，会影响制氢系统的容量规划精度。
以碱性（ALK）电解槽与质子交换膜（PEM）电解槽混合制氢系统为研究对象，提出了一种分钟级时间尺度的混合制氢容量规划方法。首先，设计了分钟级时间尺度电解槽启停控制模型，用于精确描述2类电解槽的运行状态；其次，针对ALK电解槽适应波动能力差以及启停时间长等问题，设计了优先保障ALK电解槽稳定运行的功率分配策略；最后，针对混合制氢系统的容量规划问题进行多目标优化，基于增广ε约束算法求解模型的Pareto解集。
仿真结果表明：在风光装机各20 MW、系统投资成本2 500万元的情况下，所提1 min级模型较传统15 min尺度的模型系统平均单日制氢量提升14.7%，单位制氢成本降低7.5%，弃电率下降63.6%；此外，1 min级调度精度下，ALK/PEM电解槽配比随投资渐进优化，小于2 500万元投资ALK电解槽占比>90%，大于3 000万元时PEM电解槽投资占比升至19.4%，而15 min级在2 000万元投资时ALK/PEM容量就达到4：1，其过早的提升PEM电解槽占比，不仅不符合工程实际，也降低了各项产出参数，显示大时间尺度调度可能致容量失配。
固体氧化物电解池系统中蒸汽进汽系统的稳定性对提升电解堆的电解效率、延长电解堆寿命至关重要，但蒸汽压力与流量的非线性耦合特性，对控制策略提出了很高要求。
搭建了匹配50 kW级固体氧化物电解池（SOEC）系统的蒸汽进汽系统实验台，研究蒸汽流量误差和压力波动控制。基于采集的实验台运行数据，训练了双延迟深度确定性策略梯度智能体，提出一种基于深度强化学习算法的多目标智能控制（intelligent control，IC）策略，实现了系统输出流量误差不超过3%、压力波动不超过1 kPa的控制目标。
实验表明：IC策略下输出蒸汽流量最大误差为1.4%，压力最大波动量为±0.67 kPa；PID控制方法下系统的稳态输出流量最大误差为3.8%，压力最大波动量为±1.25 kPa。相较于PID，IC策略下输出蒸汽的流量最大误差减少了63.2%，输出蒸汽压力波动量减少了46.4%。
因此，IC策略控制性能显著优于PID。
针对大型风电机组容量增大、机组叶片半径急剧增加、机前入流风速场分布及垂直风切变效应更为复杂，轮毂高度处单点有效风速难以充分表征入流风况的问题，提出了一种大型风电机组多点特征风速选择及估计方法。
首先，基于机前入流风速场网格数据，提出随机森林结合Boruta（RF-Boruta）分步算法，实现超大风轮扫掠面内特征风速格点的稳定筛选；然后，引入混合多变量长短时记忆（xLSTM-Mixer）神经网络算法，结合计及输入-输出延迟阶次的嵌入式特征工程策略，构建机组动力学特性驱动的多点特征风速超短期多步动态估计模型；最后，在SOWFA平台完成10 MW风电机组大涡模拟及IEC标准下全风速范围内7种风况的数值仿真与流场数据采集，对所提方法进行验证。
结果表明：筛选得到含轮毂中心在内的4个代表性特征风速点（半径50~60 m、120°角度间隔布置），xLSTM-Mixer模型对多点风速的当前时刻滤波及未来80步超前预测相对误差均≤2.8%，实现秒级高精度估计，科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫（KS）统计量≤0.2，结构相似性指数（SSIM）≥0.96，相较于传统LSTM、Transformer模型，精确度提升约10%，且在分布匹配与结构捕捉能力上优势显著。
该方法突破了单点风速表征的局限性，为风功率预测、机组运行控制及发电量评估提供了可靠技术支撑。
面对日益严峻的能源危机和工业固废处置压力，开发高效稳定的复合相变储热材料具有重要意义。研究选取太阳盐作为相变材料，钢渣和粉煤灰作为多孔骨架，采用冷压热烧结法制备出新型复合相变储热材料。通过优化材料配比，确定粉煤灰、钢渣和太阳盐最佳质量配比为25：25：50。研究结果表明：复合材料各组分间具有良好的化学相容性，未产生新物相；该材料表现出优异的储热性能，相变潜热达到57.96 J/g，在100~400 ℃温度范围内储热密度达291.968 J/g，其最大热导率为0.952 W/（m·K）；根据力学性能测试分析，复合材料表现出优异承压能力，抗压强度高达55.0 MPa；经过3 600次热循环后，材料仍保持稳定的相变性能和结构完整性，质量损失率低于0.05%。研究不仅实现了工业固废的高附加值利用，还为中高温储热系统的材料开发提供了新思路。
太阳能光谱分频利用技术可实现太阳能的高效利用，提高基于线性菲涅尔透镜的太阳能全光谱分频利用系统的光学效率。
利用TracePro软件搭建了光路分析模型，分析了光伏组件的安装方式对系统光学效率的影响，并研究了入射角的横向和纵向偏差对系统光学性能的影响。
光路分析模型与试验结果的相对误差在1%范围内，证明了模型的有效性；当光伏组件安装高度为540 mm、夹角为135°时，光伏组件表面能够获得最高的平均光分布均匀度0.86，系统总光学效率80.1%；当横向入射偏差角从0°增至3.0°时，系统的总体光学效率从80.1%降至67.1%，平均光分布均匀度从0.86降至0.79；当纵向入射偏差角从0°增到30.0°时，系统的总体光学效率从80.1%降至26.4%，光分布均匀度从0.86降至0.74。
该结论可为太阳能全光谱分频利用系统的设计以及运行优化提供参考。
地下储气库内空气的温度波动对压缩空气储能电站的运行效率和储气库结构安全具有重要影响，在储气库内部配置换热器是抑制空气温度波动的有效措施之一。
通过建立考虑内置换热器传热的压缩空气热力学模型，研究了不同冷、热水配置策略对库内空气温度和压力的影响规律。
结果表明，通过在充气阶段注入低温水，放气阶段注入高温水，内置换热器能够有效抑制空气的压缩热效应和膨胀冷却效应，从而减小空气温度波动范围。当充气和放气阶段换热器内分别注入33 ℃冷水和90 ℃热水时，空气充放气后温度差可由未配置换热器时的43.9 ℃降低至15.0 ℃以下。进一步分析发现，将换热器冷水注入时段调至充气后半段，并在放气末期集中注入热水，能够有效提高换热器与空气间的传热温度差，进一步降低充放气结束时的温度差。
综上所述，合理配置内置换热器的运行策略，特别是优化冷、热水的使用时间，能够有效提升压缩空气储能系统的储能能力和发电能力。
电-氢燃料电池热电联供系统作为集供电、供热、消纳新能源为一体的新型供能系统，在实现“双碳”战略目标，促进能源转型方面具有广阔前景。目前关于涉及气固耦合储氢的热电联供系统的经济可行性尚不明确，本文建立经济模型评估该系统的发电成本，并分析关键影响因素。
针对包含燃料电池、电解池、气固耦合储氢系统等设备的热电联供系统建立了平准化氢燃料电池度电成本（levelized cost of hydrogen fuel cell electricity，LCOHFCE）经济模型。通过评估系统在全生命周期的初始投资成本、运行维护成本以及税费等经济参数，以LCOHFCE指标来评估发电成本，并对影响该指标的因素进行了讨论。
热电联供系统的LCOHFCE值为0.186元/（kW·h），其中储氢材料再生成本在运维总成本中的占比最高，为57.41%。此外，回收率每上涨5%，LCOHFCE指标降低22.04%~26.88%。材料价格每上涨10元/kg，LCOHFCE指标上涨1.61%~5.91%。相比于材料价格，LCOHFCE值对回收率更为敏感，同时，设备寿命对LCOHFCE指标也有较大影响。
对于所研究的气固耦合储氢热电联供系统，储氢材料回收率是影响发电成本最敏感的因素，合理安排设备大修或更换策略可进一步提升系统经济性，该系统在“双碳”背景下具有较好的应用潜力。
在我国“双碳”国家战略目标指引下，建设以绿电供能为主的氧化铝溶出工艺供能系统可促进零碳化转型，提升可再生能源利用效率以及降低系统运行成本。
构建基于风光预测的绿电-熔盐协同混合系统为氧化铝溶出工艺供能，运用自回归移动平均模型（autoregressive moving average model，ARIMA）-长短期记忆网络（long short term memory，LSTM）混合预测模型实现气象数据的精准预测，采用NSGA-III算法结合模糊满意度函数设计12种典型工况对系统进行1周168 h的多目标优化配置研究。
气象数据预测精度平均R2值在97.5%以上，可提供可靠数据输入。全设备工况具备跨季节稳定供能优势，能够在经济性、环境性和能源效率之间实现最优平衡。1周运行成本最低为632.29万元，碳排放量最低为44.97 t，有效绿电率最高达99.67%。配置熔盐储热设备可平抑绿电波动，减少电网购电依赖，绿电供能占比较高。风力发电机设备与光伏设备的协同作用可弥补单一能源在时间与强度上的缺陷，有效绿电率以及系统供能稳定性大幅提升。
绿电-熔盐协同混合系统可实现绿电稳定供能，为绿电直供的低碳、低成本氧化铝溶出工艺优化提供理论支撑。
风电混塔结构凭借其优异的刚度和稳定性，已成为低风速区域风力发电机组的重要支撑结构。然而，混塔结构施工过程复杂，塔筒错台、结构胶缺失等缺陷频发，严重威胁塔体结构的安全性，进而影响风电项目的整体可靠性与经济效益，急需安全施工与高效运维指导。
以某风场4.2 MW事故风机混塔结构为研究对象，采用有限元分析软件ABAQUS分别建立了多种缺陷下塔体结构的精细化有限元模型，系统分析了错台、缺胶、垫板超高、钢绞线松弛等多种潜在风险因素对塔体结构力学性能的影响机理，并给出了相应的工程建议。
混凝土塔筒间垫板过高或结构胶施工不当将显著削弱塔体结构的安全性，亟需强化施工过程的质量控制；混凝土强度不足或钢绞线松弛对塔体结构的安全性影响较大，施工中应留有安全冗余；混凝土塔筒间小距离错台对塔体结构的力学性能有一定影响。基于上述研究成果，提出了针对性的工程优化建议。
燃煤电厂的锅炉主蒸汽温度作为一个重要参数，在面临极端工况如深度调峰时，往往难以保持稳定。为了解决这一问题，在原有主蒸汽温度控制系统中引入预测控制模型，来完成控制优化。以某超超临界锅炉为对象构建其主蒸汽温度预测控制系统，以复合长短时记忆（LSTM）神经网络为核心算法构建预测模型，通过超参数迁移方法快速实现全局寻优，在解决神经网络模型易陷入局部最优问题的同时，减少寻优计算量88%。预测模型的均方根误差为0.495 ℃，平均百分比误差0.082%。经MATLAB仿真实验验证，该预测控制系统在面对极端工况时，将主蒸汽温度超调量降低50%，并通过多工况分段控制保持正常工况的控制稳定性，可满足不同工况下的主蒸汽温度调节需求。
探究双接触式碳捕集气液两相吸收床强化氨法碳捕集传质性能。
基于欧拉-拉格朗日CFD框架，结合双膜理论对Fluent进行二次开发，构建氨法碳捕集传质模型。
液滴CO2负载沿塔高呈单峰分布，壁面低而中心高，且随液气比降低，CO2净通量增大，负载增大。烟气入口存在明显偏流，偏流程度随液气比减小而减弱，液滴分布不均导致CO2吸收与浓度场分布不均；液气比自0.40 m3/m3降至0.17 m3/m3时，CO2捕集率由89.19%降至77.29 %，减小了13.34%，出口CO2摩尔分数由1.45%升至3.00%。气相总传质系数KG在床高3/4以下较高；喷嘴母管下方形成了带状低KG区；随液气比减小，整体上高KG区缩减，由喷嘴母管阻碍作用形成的带状低KG区呈上抛物线形态。流场方面，床内因入口与文丘里效应形成两处高速区及涡流，气相流速沿床高呈双峰分布，沿X方向为对称三段波动，沿Y方向呈非单调分布，液气比减小加剧了局部扰动及流速上升。
双接触式碳捕集气液两相吸收床传质性能良好，液气比对流动与传质行为具有显著调控作用，研究结果可为碳捕集设备优化提供理论依据。
在“双碳”背景下，加快低碳转型成为煤电面临的主要问题之一。为揭示并对比不同类型燃煤机组的碳排放强度，构建了适用于不同类型燃煤机组耦合碳捕集与封存（carbon capture and storage，CCS）系统的碳排放强度计算模型。
对比分析了300 MW、600 MW、1 000 MW、二次再热和IGCC等典型燃煤机组在不同负荷率下的碳排放强度，以及各机组耦合CCS系统之后的碳排放强度。
结果表明：在较高负荷率下，IGCC机组具有较低的碳排放强度，100%负荷率下为703 g/（kW·h）；在降低负荷率时，IGCC机组的碳排放强度快速上升；在50%负荷率下，二次再热机组的碳排放强度最低，为781 g/（kW·h）。CCS技术具有较强的碳减排能力，是煤电低碳转型的重要手段。在100%负荷率下，50%的碳捕集率可以使1 000 MW机组、二次再热机组和IGCC机组的碳排放强度分别降低334、329、295 g/（kW·h）。
量化不同燃煤机组的碳排放差异，不仅有助于优化煤电低碳转型的发展路径，而且能够为实现“双碳”目标提供坚实的理论支撑与决策依据。
核电机组联合海水淡化运行可增强核电站运行灵活性，其调峰性能及经济性有待深入研究。为此，以AP1000核电机组联合多效蒸馏海水淡化系统为研究对象，建立系统热力学-经济性耦合仿真模型，分析系统调峰性能及其经济性，并提出季节差异化运行策略。结果表明，核电机组联合海水淡化后的调峰深度最大为878.5 MW。相比独立运行核电机组，非供暖季采用“优先出力再调海水淡化”策略，工况切换次数从4次增至6次，形成“电价主导-双能适配”模式，系统净收益从359.8万元提升至786.4万元；供暖季采用“优先供暖再调海水淡化”策略，工况切换维持8次不变，形成“电-热-水”协同生产模式，系统净收益从304.5万元升至683.5万元且收益结构均衡。表明该运行策略可同时提升核电站调峰能力与经济效益。
为满足电网调峰与低碳制氢需求。
以氨作为储能介质，建立了氨氢燃烧-分解耦合数值模型，系统分析了普通、多孔、双层多孔、分级4类燃烧器结构，以及分解区氨气入口速度对NOx排放特性与氨分解效率的作用机制。模型引入Ni-Pt/Al2O3动力学与多孔介质阻力/传热模型，经文献实验验证，平均绝对误差小于4.4%。
氨分解吸热显著降低了燃烧区温度，抑制了热力型NO生成，而N2O仅轻微增加（约7×10–5%），整体上NOx排放大幅减少。4类燃烧器中，氨分解率均可达99.99%，但高分解率区域分布存在差异：分级燃烧器虽能有效降低NOx生成，却因二级冷氨掺入导致分解起始滞后；双层多孔燃烧器蓄热充分，但局部高温促进NO生成；单层多孔燃烧器在NOx控制与分解供热间取得最佳平衡。进一步研究表明，分解区氨气入口速度增大增强了吸热效应并降低了燃烧温度，使NO减少幅度大于N2O增加幅度，从而整体NOx进一步降低；即便在氨气入口速度10 m/s条件下，氨分解率仍保持在90%以上。
研究揭示了氨氢燃烧-分解一体化的热-化学协同机制，提出了单层多孔燃烧器作为发电侧调峰场景下的优选结构，可为氨能储放-制氢-低NOx协同设计提供理论依据与工程参考。
换热器作为能量转化与利用的关键设备，其设计的核心在于提高传热系数并降低换热过程中的能耗。基于热力学第二定律的熵产理论，对管束式换热器传热与流动阻力的不可逆损失的机理进行分析，建立了包括平均熵产、湍流熵产、传热熵产和壁面熵产的局部熵产分析模型，研究获得了顺排和叉排管束布置的流动传热特性及各熵产分布规律，定量研究了管束排布结构对流动换热不可逆性的影响。研究结果表明：湍流熵产和传热熵产是换热器总熵产的主要组成部分，其主要分布在近壁区域和发生流动分离的尾流区域；其中，平均熵产、湍流熵产以及壁面熵产三者随着气体速度的增加而逐渐增加，而传热熵产逐渐降低。不同的管束布置方式下，存在着对应的最优流速，可实现流动与换热过程的总熵产最小。在气相流速较低时，叉排布置方式有利于降低系统的总熵产，从而减少系统的不可逆损失；而当流速较高时，则推荐使用顺排布置方式。
激光诱导击穿光谱（LIBS）技术由于具有无需复杂样品预处理、多指标同步检测、快速分析等优点，在煤质快速分析领域极具应用潜力。然而，由于不同仪器对光谱信号响应差异，基于主仪器光谱数据训练的定量分析模型应用于其他从仪器时精确度严重下降。因此，本研究基于TrAdaBoost迁移学习，结合不同机器学习算法构建跨仪器LIBS的煤质定量分析模型。
将2台LIBS煤质快速检测仪分别视为主仪器和从仪器，在主从仪器上采集不同数量煤样的LIBS光谱。分别利用随机森林（RF）、支持向量机（SVR）以及TrAdaBoost结合RF（TrA-RF）和TrAdaBoost结合SVR（TrA-SVR）构建煤质定量分析模型，并在从仪器上分析未知煤样煤质对比模型性能。
结果表明，与RF和SVR模型相比，TrA-RF和TrA-SVR模型预测煤质准确性均显著提高。其中，TrA-RF模型预测准确性最好，与RF模型对比，发热量、灰分和含碳量预测平均绝对误差由1.390 MJ/kg、4.774%和3.826%减小到0.654 MJ/kg、2.338%和1.927%；TrA-SVR模型预测挥发分的准确性最高，与SVR模型对比，预测平均绝对误差由2.722%减小到了2.524%。
研究结果表明，迁移学习结合合适的基础学习器能够提高煤质定量分析模型对不同仪器的适应性。
为解决传统灰狼优化算法在热电联产系统负荷优化分配中，面对高维、非线性强耦合特性时易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，提出混沌分层灰狼优化（CML-GWO）算法。
通过混沌映射初始化种群提升初始搜索均匀性，结合分层引导机制平衡全局探索与局部开发能力；经CEC2017测试函数集验证算法性能，以某热电厂4台机组为研究对象，设置“煤耗最小-新能源消纳最多”“盈利最高-新能源消纳最多”2类多目标场景及“现实约束”“全厂负荷自由分配”2种调控模式进行验证。
CEC2017测试函数集验证显示CML-GWO算法在复杂多峰及复合函数场景中鲁棒性与寻优精度更优；现实约束场景下，CML-GWO算法单时刻煤耗均值较GWO算法节煤超2 t/h，单时刻盈利均值增收14元以上，新能源消纳量提升20 MW以上，且负荷偏离量均满足安全运行要求；全厂负荷自由分配场景下，单日节煤量达23.8 t或单日增收6 515元，新能源消纳量提升0.74%~0.85%。
CML-GWO算法有效改善了传统算法的核心缺陷，实现了热电联产系统经济、能源与环保效益的多目标协同优化，具备显著的工程实用价值。
针对传统时间序列预测模型难以同时捕捉跨尺度非线性波动及其长程依赖特征，导致电力现货市场短期电价预测精度不高的问题，提出一种基于融合全局残差Mamba的短期电价预测方法。
该方法首先通过移动平均滤波器将电价序列解耦为趋势项和残差项，并嵌入高维特征空间；随后设计包含变量相关性支路与特征交互支路的并行Mamba编码器，分别从跨变量耦合和特征交互2个维度提取电价序列的局部-全局动态特征；对局部-全局动态特征进行拼接融合，将拼接后的特征引入全局残差学习机制，实现原始异构信息的加性融合，以缓解梯度退化并增强跨尺度特征捕捉能力；最后采用贝叶斯优化算法对模型关键超参数进行寻优。
基于澳大利亚能源市场运营商的实测数据进行24 h电价预测验证，结果表明，所提模型的均方根误差相较于基准Mamba模型与长短时记忆神经网络LSTM模型分别降低了29.22%和35.33%，验证了所提方法在提升短期电价预测精度方面的有效性。
消融实验进一步验证了序列分解模块的核心作用以及变量相关性支路在双分支架构中的关键地位，同时全局残差连接的引入显著提升了模型训练的稳定性与特征表达能力。
高效的气膜冷却技术是提高燃气轮机涡轮前温度进而提升燃气轮机热效率的重要手段，最佳的气膜孔和流道形状成为提高燃气轮机热端部件气膜冷却效率的重要途径。
在对气膜孔的孔型结构进行参数化处理的基础上，采用相对坐标和角度作为输入参数，在选定的输入参数范围内进行抽样，结合BP神经网络和遗传算法，以气膜孔的冷却效率为目标进行参数寻优，探究了气膜孔流道形状和孔倾角对气膜冷却效率的影响。
结果表明：最优方案下的气膜孔相对于圆柱孔展向宽度更宽，沿展向两边有较小的外缘开角，沿流向长度与圆柱孔一致，后缘有较小角度的凸起。在气膜孔展向宽度相同和流道光滑的情况下，最优方案的面平均冷却效率相比于簸箕型气膜孔提高了18.28%。在最优孔型的情况下，光滑流道比不光滑流道方案的面平均冷却效率提升了5.3%，优化后的气膜孔抑制了主流从两侧卷入冷却流下方的趋势，改变了肾型涡的旋转方向。在吹风比为1和孔倾角分别为30°、45°和60°时，该气膜孔构型相比于圆柱孔的面平均气膜冷却效率分别提升了814.6%、1 002.4%和772.7%。
最终优化出的新型气膜孔可以降低肾型涡对的强度，增强冷却气流的贴壁性，同时延缓了气膜孔下游平板壁面冷却效率的衰减。经过优化后的气膜孔方案，在孔倾角增大后的平板壁面上仍有较高的冷却效率，该气膜孔具有更宽的孔倾角适应性。
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