注：模型代码链接请见文末

A graph-based formulation for modeling macro-energy systems

一种用于综合能源系统建模的图基表述方法

摘要

关键词：综合能源系统、图基建模、可再生能源、多能耦合、时空粒度、脱碳

一、行业痛点：综合能源系统建模的三大核心难题

波动适配难：风电、光伏的强波动性要求高时空粒度，但全系统统一高分辨率会导致计算量激增；

多能流协同难：电、热、气等跨多能耦合耦合加剧，能源载体替代关系复杂，传统模型难以精准表征；

规划平衡难：长期转型规划需兼顾技术进步与设备退役，现有模型难以兼顾长期视野与短期细节。

二、核心亮点：图基方法的两大突破性创新

亮点 1：时空粒度 “按需分配”，兼顾精度与效率

亮点 2：载体替代 “场景化”，精准表征多能耦合协同

注：清晰呈现气、电、热跨载体协同路径，如电解制氢、甲烷化合成气等多能流转换过程，体现图基方法对复杂耦合关系的表征能力。

额外亮点

三、方法优劣客观看待

✅优点：

突破性解决 “高分辨率 - 低计算量” 矛盾，为大规模综合能源系统规划提供可能；

场景化替代建模更贴近工程实际，提升多能耦合协同规划精度；

开源框架 AnyMOD.jl 支持灵活扩展，降低应用门槛。

💡改进方向：

暂未考虑天气不确定性导致的新能源出力波动风险，可后续融入随机规划；

对分布式终端设备的精细化表征不足，需进一步优化小尺度场景适配性。

四、总结与展望

学术价值

建立了图基理论与综合能源系统建模的交叉范式，为复杂能源系统量化研究提供新视角；

提出的时空粒度优化算法，可迁移至电力系统、综合能源等细分领域建模。

行业前景

适用于国家、区域级脱碳能源系统规划，为政策制定提供量化支撑；

可直接应用于新能源高占比区域的电网、气网协同规划，提升系统灵活性配置效率。

未来方向

融入随机建模模块，提升对新能源不确定性的鲁棒性；

扩展工业、交通等更多场景，实现全行业脱碳路径优化；

优化分布式设备建模细节，适配城市、园区级场景应用。

参考文献

本文内容基于论文原文提炼，部分表述借助 AI 生成，仅供学术交流参考，具体技术细节请以原文为准。实际工程应用中，需结合具体场景验证算法可行性。若涉及侵权或内容错误，请联系删除。

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