高性能智能微电网系统集成关键技术与计测控装备研发与_东南大学

2017年国家重点研发计划“高效能云计算数据中心关键技术
与装备”项目启动会召开
佚名
【期刊名称】《电力信息与通信技术》
【年(卷),期】2018(016)001
【摘要】2018年1月12日，由中国电科院牵头的国家2017年重点研发计划项
目“高效能云计算数据中心关键技术与装备”启动会在京召开j国网信通部主任王继业、副主任魏晓菁及国网科技部修建、信通部、项目参与单位相关人员参加会议，中国电科院副总经理（副院长）王继业主持会议.
【总页数】1页(PI0004-I0004)
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.4
【相关文献】
1.国家重点研发计划"城市智能系统可信任机理与关键技术"项目启动会召开 [J],
2.国家重点研发计划《新能源汽车运行安全性能检验技术与装备研究》项目启动会顺利召开 [J],
3.“十三五”国家重点研发计划“矿山安全生产物联网关键技术与装备研发”项目启动暨实施方案论证会在京召开 [J],
4.国家重点研发计划“典型重大生产安全事故人员安全保护技术与装备研发”项目启动暨实施方案论证会在北京召开 [J],
5.国家重点研发计划“航空医学应急救援关键技术装备研发及应用示范”项目启动暨实施方案论证会顺利召开 [J], 施凯文(摄影/报道)
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第４５卷第２期２０２１年４月南京理工大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ.４５Ｎｏ.２Ａｐｒ.２０２１㊀收稿日期:２０２０－０７－０７㊀㊀修回日期:２０２０－０９－２４㊀基金项目:江苏省自然科学基金(ＢＫ２０１６１４９９)㊀作者简介:张善路(１９９０－)ꎬ男ꎬ博士生ꎬ主要研究方向:电力系统ꎬ电力电子功率变换器ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｎｇｓｈａｎｌｕ３１２＠１２６.ｃｏｍꎻ通讯作者:李磊(１９７５－)ꎬ男ꎬ教授ꎬ博士生导师ꎬ主要研究方向:电力系统分析㊁电力电子应用㊁先进储能及电源技术智能电网ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｌｉｌｅｉｎｊｕｓｔ＠ｎｊｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ㊀引文格式:张善路ꎬ李磊ꎬ陈鹏威ꎬ等.多智能体系统在微电网中的应用[Ｊ].南京理工大学学报ꎬ２０２１ꎬ４５(２):１２７－１４１.㊀投稿网址:ｈｔｔｐ://ｚｒｘｕｅｂａｏ.ｎｊｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎ多智能体系统在微电网中的应用张善路ꎬ李㊀磊ꎬ陈鹏威ꎬ刘佳乐(南京理工大学自动化学院ꎬ江苏南京２１００９４)摘㊀要:分布式电源的复杂和多样性增加了微电网能量管理和控制的难度ꎬ因此基于多智能体系统(Ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎬＭＡＳ)的分布式分层协同控制策略被提出ꎬ其具有平衡功率和能量㊁稳定电压和频率㊁实现资源优化管理和经济协调运行的优点ꎮ该文主要对ＭＡＳ在微电网中的应用情况进行全面系统的分析㊁对比㊁归纳总结ꎮ对比分析了微电网分层控制策略ꎬ研究表明基于ＭＡＳ的分布式分层控制可以提高系统灵活性㊁可靠性ꎮ研究了不同的ＭＡＳ建模方法的优缺点ꎬ为优化控制策略的选择提供依据ꎮ对通信时延㊁一致性协议㊁即插即用拓扑等方面进行阐述ꎬ综合分析了不同通信补偿方法ꎮ归纳出下一步基于ＭＡＳ的分布式分层协同控制与优化的研究方向ꎮ关键词:智能体系统ꎻ微电网ꎻ分层协同控制ꎻ通信延迟ꎻ一致性中图分类号:ＴＭ７３２㊀㊀文章编号:１００５－９８３０(２０２１)０２－０１２７－１５ＤＯＩ:１０.１４１７７/ｊ.ｃｎｋｉ.３２－１３９７ｎ.２０２１.４５.０２.００１Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄＺｈａｎｇＳｈａｎｌｕꎬＬｉＬｅｉꎬＣｈｅｎＰｅｎｇｗｅｉꎬＬｉｕＪｉａｌｅ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００９４ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｎｄｖａｒｉｅｔｙｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｅｎｅｒｇｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄꎬａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ(ＭＡＳ)ꎬｗｈｉｃｈｓｈｏｗｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｂａｌａｎｃｉｎｇｔｈｅｐｏｗｅｒａｎｄｅｎｅｒｇｙꎬｓｔａｂｉｌｉｚｉｎｇｖｏｌｔａｇｅａｎｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬａｎｄａｃｈｉｅｖｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄ.ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｋｅｓａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓꎬｃｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＭＡＳｉｎｍｉｃｒｏｇｒｉｄ.Ｆｉｒｓｔｌｙꎬｔｈｅｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｏｆｍｉｃｒｏｇｒｉｄａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄ.Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄ南京理工大学学报第４５卷第２期ｏｎＭＡＳｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ.ＳｅｃｏｎｄｌｙꎬｔｈｅｍｅｒｉｔｓａｎｄｄｒａｗｂａｃｋｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔＭＡＳｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｓｔｕｄｉｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｙ.Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙꎬｃｏｎｓｅｎｓｕｓｐｒｏｔｏｃｏｌꎬｐｌｕｇａｎｄｐｌａｙｔｏｐｏｌｏｇｉｅｓａｒｅｅｌａｂｏｒａｔｅｄꎬａｎｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｓｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎ￣ｓｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅｄ.ＦｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｆｕｔｕｒｅｔｒｅｎｄｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓｔｒａｔｅｇｉｅｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＭＡＳａｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎻｍｉｃｒｏｇｒｉｄꎻｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌꎻｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｌａｙꎻｃｏｎｓｅｎｓｕｓ㊀㊀随着对可再生能源需求的增加ꎬ以清洁能源为主的光伏㊁风力发电等可再生能源的分布式电源已经在微电网中广泛应用ꎮ这种分布式发电比集中式发电具有更大的灵活性ꎬ在未来的智能电网中必将代替传统的发电模式ꎮ为了实现大电网和分布式电源之间功率平衡和能量管理问题ꎬ充分发挥分布式电源灵活㊁高效㊁易扩展的优点ꎬ微电网的概念被提出[１]ꎮ基本的微电网结构如图１所示ꎬ由分布式电源㊁传统发电机㊁能量转换装置㊁能量存储系统㊁负荷等组成ꎮ主要通过微电网集中控制中心或者能量管理系统进行控制ꎮ它比单个分布式电源单元具有更高的灵活性ꎬ能够实现自我控制㊁保护和管理ꎮ微电网的应用已经从根本上改变了传统负荷供电的方式ꎬ实现了分布式电源即插即用的目的ꎬ提高了电能质量ꎮ同时ꎬ有效地解决偏远地区供电问题以及避免由于大面积停电事故所造成的损失ꎬ极大地改善了电网的安全性㊁灵活性和可靠性[２]ꎮ通常微电网有３种工作模式:并网模式㊁孤岛模式以及两种模式之间的切换模式ꎮ微电网是通过公共连接点(ＰｏｉｎｔｃｏｍｍｏｎｃｏｎｎｅｃｔꎬＰＣＣ)与大电网连接实现功率双向流动和模式转换的ꎮ在并网模式下ꎬ微电网不仅可以通过能量装换装置把电能回馈到大电网ꎬ同时当微电网自身发电不足时大电网也可以将电能传输到微电网ꎮ在孤岛模式下ꎬ微电网作为独立供电电源能够平衡本地负载的有功和无功功率ꎬ以确保系统的稳定运行ꎮ图１㊀微电网结构示意图８２１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀㊀㊀微电网的发展已经越来越成熟ꎬ但是目前仍然面临一些挑战ꎬ比如缺乏大规模可再生能源的并网能力ꎬ特别是在配电网条件较弱的情况下ꎬ并网能力更差ꎮ同时ꎬ电动汽车和储能技术的发展对智能微电网技术也提出了迫切的需求ꎮ而且要求多个微电网可以并联组成微电网群㊁提高系统稳定性以及电能质量㊁加强能量管理机制ꎬ优化和改进控制性能等问题已经受到越来越多的关注[３ꎬ４]ꎮ此外ꎬ微电网群也越来越受到研究者的关注ꎬ它是由多个基本微电网单元组成ꎮ微电网群出现的目的是在传统的分布式网络基础上增加微电网的渗透率ꎬ实现可再生能源的高效和稳定运行以及与大电网的友好交互[５ꎬ６]ꎮ作为一种高效处理可再生能源间歇性和随机性的方法ꎬ微电网群已经在多篇文献中被讨论ꎮ此外ꎬ微电网群还可用于处理分布式协调问题ꎬ同时保证系统的稳定运行ꎮ目前对于微电网的协同控制策略主要有３种类型:集中式控制㊁分布式控制以及分层控制ꎮ在集中式控制策略中ꎬ会设置一个主控制器ꎬ其能够对整个电网的数据信息进行处理ꎬ并将最终的决策指令发送到执行单元ꎬ从而实现预设的控制目标[７]ꎮ同时在主－从控制器之间需要设置一种通信转换语言来实现上述的信息传输ꎮ这种控制在技术难度和风险方面相对较低ꎬ但是一旦主控制器或者通信发生故障ꎬ整个微电网将不能正常工作ꎬ系统的可靠性将会受到严重损坏ꎮ为了避免上述问题的出现ꎬ提出了分布式控制ꎬ它是每个模块都有自己独立的控制器ꎬ其根据本地信息就能实现自我管理和控制[８]ꎬ避免了由于通信线路故障引起的可靠性问题ꎬ具有很好的扩展性ꎮ但是模块之间工作的独立性使得信息交流缺乏ꎬ难以实现系统整体控制和优化ꎮ结合前两者的优点ꎬ提出了分层控制ꎬ它将多智能体技术应用到微电网控制中ꎮ其利用多智能体的自治性㊁交互性㊁协调性的特点既能实现本地单元的独立运行ꎬ又能实现上层的优化控制和能量管理以及经济调度等[９ꎬ１０]ꎮ分布式多智能体控制方法已被广泛应用于通过建立系统模型来加强电网可靠性和能量管理以及优化和改进系统性能等方面ꎮ本文对多智能体系统(Ｍｕｌｔｉ￣ａｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍꎬＭＡＳ)模型进行了综述ꎬ包括图拓扑模型㊁遗传算法㊁非合作博弈模型和粒子群优化算法等ꎮ此外ꎬ在复杂的系统中一致性协议是多智能体之间相互交互的最基本的运行机制ꎬ它描述的是智能体之间信息交互的过程以及收敛最优ꎮ在多智能体系统中一致性协议是实现整个协调控制最重要的方向之一ꎮ在本文中ꎬ对基于多智能体的一致性协同控制方法进行了系统的综述ꎮ同时ꎬＭＡＳ的运行依赖于通信链路ꎬ不可避免会引起通信延迟稳定性问题ꎮ通信延迟主要分为固定通信延迟和随机通信延迟ꎬ本文分别对其各种补偿方案进行了比较ꎮ对基于ＭＡＳ的微电网的研究ꎬ国外已经取得了很大的进展ꎮ国内在该领域的研究尚不成熟ꎬ缺少该领域的综述性文章ꎮ本文将结合国内外研究现状ꎬ对微电网基于ＭＡＳ的分布式协调控制和优化进行了详细阐述分析ꎬ如建模方法㊁一致性控制㊁通信延迟㊁即插即用切换拓扑㊁能量协调㊁经济调度等问题ꎮ最后ꎬ给出了下一步研究方向ꎬ为该领域的研究学者提供参考ꎮ１㊀微电网中的分层控制微电网拓扑结构多变㊁控制结构复杂㊁控制目标多样ꎬ因此专家学者提出了微电网分层控制理论ꎬ它是以实现每一层的分布式控制为目的ꎬ最终实现微电网有功和无功功率㊁频率㊁电压的控制ꎬ以及各个分布式电源之间的能量协调㊁经济调度等ꎮ同时ꎬ无论是在并网模式还是孤岛模式下微电网的运行必须满足功率平衡的要求来保证系统电压和频率的稳定ꎮ微电网是一个复杂的多目标控制系统ꎬ它显示了多重时间尺度属性ꎬ如何在不同时间尺度下处理负载功率分配问题以及调节电压㊁频率和电能质量的稳定性是首先需要解决的关键问题[１１－１５]ꎮ为了恰当地应对这些问题ꎬ分层控制作为一种常见㊁有效的用于解决分布式电源的并网方法已得到广泛认可ꎮ１.１㊀传统的分层控制策略传统的分层控制主要是集中式控制ꎬ控制方式不够灵活ꎬ存在单点故障点ꎬ过度依赖通信网络ꎮ整体控制框图如图２所示ꎬ主要包括:初级控制㊁二级控制和三级控制ꎮ对于初级控制采用的是下垂控制ꎬ为了调节功率㊁电压㊁电流ꎬ避免电压和频率的不稳定以及解决多个微电网能量分配问题[１６－１８]ꎮ下垂控制方程如下㊀ω＝ω∗－ｍ (Ｐ－Ｐ∗)(１)㊀Ｅ＝Ｅ∗－ｎ (Ｑ－Ｑ∗)(２)９２１南京理工大学学报第４５卷第２期式中:ω㊁Ｅ分别为输出电压参考值的频率和幅值ꎬω∗㊁Ｅ∗为额定参考角频率和电压ꎮＰ㊁Ｑ是有功功率和无功功率ꎬＰ∗㊁Ｑ∗是额定有功功率和无功功率参考值ꎮｍ㊁ｎ为下垂控制系数ꎮ初级控制主要用于平衡分布式电源和储能装置之间的能量ꎮ图２㊀微电网分层控制结构示意图㊀㊀二级控制主要为消差环节ꎬ目的在于消除由初级控制层产生的频率和电压的偏差ꎬ将频率和电压维持在额定值附近[１９－２１]㊀Δω＝１ｎðｎｉ＝１Δωｉ＝１ｎðｎｉ＝１ｍｉ(Ｐｉ－Ｐ∗ｉ)(３)Δω为角频率补偿量平均值ꎻΔωｉ为各台逆变器的角频率补偿量ꎮ进一步化简得到㊀Δω＝ｍｉｐ∗ｉ(１ｎðｎｉ＝１Ｐｉ(ｐꎬｕ)－１)＝㊀㊀Ｋ１(１ｎðｎｉ＝１Ｐｉ(ｐꎬｕ)－１)(４)式中:Ｐｉ(ｐꎬｕ)＝Ｐｉ/Ｐ∗ｉꎬ为各台逆变器的实际有功功率的标幺值ꎮ在微电网的二级控制中ꎬ集中控制和分散控制是最常用的方法[２２－２４]ꎮ对于集中式控制来说ꎬ最大的问题是过度的依赖微电网中心控制器ꎬ当微电网中心控制器处于故障状态时就会导致整个系统瘫痪ꎮ而且在这种集中式控制架构下是需要双向通信网络拓扑ꎬ增加了通信频道中数据信号处理的难度ꎮ同时由于通信延迟问题ꎬ测量和控制信号在传输过程中不可避免的存在延迟或者丢失的现象ꎮ在这种情况下ꎬ一方面会增加微电网的网络维护成本ꎬ另一方面也大大降低系统的稳定性[２５－２９]ꎮ为了解决上述问题ꎬ提出了分散式控制策略ꎮ分散式控制不依赖于微电网中心控制器和下垂控制机制ꎬ因此当某个分布式电源发生故障不会造成整个系统崩溃ꎮ同时ꎬ该控制策略还具有更好的通信容错的能力ꎬ也可以实现即插即用的性能ꎬ并且很容易扩展到更多的分布式电源单元ꎬ使得系统具有更好的可扩展性[３０ꎬ３１]ꎮ三级控制为调度层ꎬ控制各个分布式电源之间及微电网与外界的功率流动[３２]ꎮ三级控制是微电网控制中最高水平控制ꎬ它可以根据系统状态㊁市场情况和需求预测来进行决策ꎬ优化微电网的容错能力和运行状态[３３]ꎮ当微电网运行在并网模式下ꎬ通过调节电压频率和幅值可以控制能量在微电网内部的流向ꎮ㊀ω∗ＭＧ＝ｋｐ(Ｐ∗Ｇ－ＰＧ)＋ｋｉʏ(Ｐ∗Ｇ－ＰＧ)ｄｔ(５)㊀Ｅ∗ＭＧ＝ｋｐ(Ｑ∗Ｇ－ＱＧ)＋ｋｉʏ(Ｑ∗Ｇ－ＱＧ)ｄｔ(６)式中:ｋｐ㊁ｋｉ是三级控制补偿器的控制参数ꎬ根据Ｐ∗Ｇ和Ｑ∗Ｇ额定有功功率和无功功率参考值ꎬ可以计算出实际的微电网出力情况[３４]ꎮ１.２㊀基于ＭＡＳ的分布式分层控制策略在传统的微电网分层控制中不能实现对电压㊁频率㊁功率的高智能性㊁强扩展性㊁高冗余和高可靠性的调节ꎮ作为一种智能控制方法ꎬ多智能体控制策略被逐渐应用到微电网中ꎮ多智能体控制的主要思想就是将复杂的大规模的系统分成若干个子系统ꎬ并且每个子系统之间都具有自治性和交互性的特点ꎮ文献[３５]中ꎬ给出了Ａｇｅｎｔ的０３１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀定义ꎬ认为一个Ａｇｅｎｔ是具备自治性㊁社会性㊁反应性和主动性的建立在计算机平台之上的软硬件系统ꎬ即一般智能体具有以下３个特征[３６－３８]ꎮ(１)反应性ꎮ每个智能体都能够对其环境中的变化及时的做出反应ꎬ并根据这些变化和它要实现的功能采取一些应对措施ꎮ(２)主动性ꎮ每个智能体不仅仅能感知和响应环境变化ꎬ而且还表现出目标导向的行为ꎮ目标导向行为是指为了实现目标ꎬ智能体会动态地改变自己的行为ꎮ例如ꎬ如果一个代理丢失了与另一个代理的通信ꎬ而它需要另一个代理的服务来实现其目标ꎬ那么它将搜索提供相同服务的另一个代理ꎮＷｏｏｌｄｒｉｄｇｅ教授把它定义为一种主动能力ꎮ(３)社会性ꎮ每个智能体都能够与其他智能体进行信息交互ꎮ社交能力不仅仅意味着在不同的软件和硬件实体之间简单地传递数据ꎬ它还具有以合作的方式谈判和互动的能力ꎮ这种能力通常由智能体通信语言(ＡｇｅｎｔｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｌａｎｇｕａｇｅꎬＡＣＬ)支持ꎬＡＣＬ允许智能体进行交谈ꎬ并完成协调㊁协作和协商等交互ꎮ通过每个子系统的智能特性利用多智能控制策略能实现系统的合作运行ꎬ因此适用于微电网中分布式电源的控制[３９]ꎮ在近几年的文献中ꎬＭＡＳ已经广泛地应用在微电网中ꎮ其中ꎬ文献[４０]提出将ＭＡＳ应用到孤岛微电网的能量管理中并取得良好效果ꎮ文献[４１]提出的多智能体策略实现了微电网中混杂的储能装置间的能量分配问题ꎮ文献[４２]提出ＭＡＳ模式下的分散控制在不同的通信网络下通过建立不同控制规则实现控制目标ꎮ当外界环境和负荷都在变化的情况下ꎬ依然能够输出稳定的电压㊁频率和功率ꎮ文献[４３]提出基于分布式多智能体的频率控制方法ꎬ每个智能体能够跟相邻的智能体进行通信ꎬ通过采用平均一致性控制策略ꎬ使得控制目标达到最优ꎬ而且所有的信息都能通过这种分布式控制方法被共享ꎮ同时ꎬ在文献[４４]中建立了基于ＭＡＳ的分散式协同控制策略ꎮ文献[４５]中提出一种基于ＭＡＳ的分布式自适应控制设计方法ꎬ能够解决下垂控制中存在的问题ꎬ消除电压和频率偏差ꎬ实现有功和无功功率的合理分配ꎮ随着多智能体理论的发展ꎬ将分布式电源看作智能体并将其应用于微电网控制和管理ꎬ能实现分布式电源的 即插即用 性能ꎬ使得控制更加灵活ꎮ但是ꎬ分布式电源单元之间复杂多样的组合方式给实时控制的实施带来了很大的困难ꎬ也显著增加了系统运行的复杂性ꎮ为了实现ＭＡＳ的最优运行ꎬ需要建立一个合适的综合优化运行模型ꎬ该模型必须与微电网的架构和运行模式密切相关ꎬ以实现微电网分布式协调控制[４６－４８]ꎮ２㊀微电网中ＭＡＳ的建模与一致性由于ＭＡＳ中分布式控制系统的复杂性使得系统难以控制ꎮ为了设计最优配置和最优控制策略ꎬ需要建立相应的系统模型ꎬ包括微电网拓扑模型和数学模型ꎮ同时ꎬ在复杂的动态模型中一致性是一个很重要的问题ꎬ其表明随着时间的变化ꎬ所有的智能体的状态最终都能收敛到最优值[４９ꎬ５０]ꎮ２.１㊀基于ＭＡＳ的分布式分层控制策略在基于ＭＡＳ的拓扑建模中ꎬ图模型是一种被广泛接受的方法ꎮ在文献[５１]中ꎬ提出一种将任意可能非整数平均ｋ次的连通图转化为连通随机ｍ－正则图的离散方案ꎮ通过所提出的局部操作优化图的连通性ꎬ在总体稀疏性变化最小的情况下提高了网络的鲁棒性ꎮ在文献[５２]和[５３]中提出一种基于图论的多智能体系统的分布式非周期模型预测控制方法ꎬ该模型可以对图中的节点数量约简ꎬ并生成一个降阶的加权对称有向图ＭＡＳ模型ꎮ在文献[５４]中ꎬ研究了一般线性多智能体系统的符号一致问题ꎬ针对几种图拓扑结构ꎬ提出了分布式控制律ꎮ在文献[５５]中ꎬ设计了连接实际通信链路的分布式地面站的加权图模型ꎬ如图３所示ꎮＡｉ表示第ｉ个分布式电源ＤＧｉꎬ每个Ａｉ可以看作是一个Ａｇｅｎｔꎬ节点之间的连线表示两个分布式电源之间存在交互作用ꎮ该设计不需要微电网拓扑㊁阻抗或负载的信息ꎬ结构简单ꎬ冗余度高ꎬ易于扩展ꎬ消除了对中央微电网控制器的依赖ꎮ因此ꎬ为了实现ＭＡＳ的全局优化ꎬ需要在系统状态和远程控制输入之间进行大量的数据通信ꎬ这导致了底层通信网络的高成本[５６]ꎮ为了实现经济上可行通信ꎬ在通信成本或稀疏性约束下ꎬ根据通信状态/控制输入对的数量ꎬ文献[５７]提出了一个博弈论框架ꎮ随着这种约束的加强ꎬ系统将从密集通信过渡到稀疏通信ꎬ从而在动态系统性能和信息交换之间实现权衡ꎮ１３１南京理工大学学报第４５卷第２期图３㊀多智能体的图模型结构除了上述方法外ꎬ还提出了遗传算法㊁粒子群优化算法(ＰａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎꎬＰＳＯ)等数学模型来应用于多目标控制系统ꎮ在文献[５８]中ꎬ提出ＭＡＳ与遗传算法相结合ꎬ形成一种求解全局数值优化问题的多智能体遗传算法ꎬ该算法具有可扩展性ꎬ还可以提高ＭＡＳ的预测精度和收敛速度ꎮ针对网络可靠性问题ꎬ文献[５９]提出一种基于蒙特卡罗仿真(ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏｓｉｍｕｌａｔｉｏｎꎬＭＣＳ)的粒子群优化算法ꎬ所提出的ＭＣＳ￣ＰＳＯ可以在可靠性约束下使成本最小化ꎮ这也是首次尝试使用粒子群算法结合ＭＣＳ来解决复杂的网络可靠性问题ꎬ而不需要事先了解可靠性函数ꎮ与以往的研究工作相比ꎬＭＣＳ￣ＰＳＯ算法能够更好地解决复杂网络的可靠性优化问题ꎬ具有更高的效率ꎮ在文献[６０]和[６１]中ꎬ提出了一种改进二进制的粒子群优化算法ꎮ利用实时数字模拟器对电力系统进行建模ꎬ利用ＪＡＶＡ开发出一种基于ＰＳＯ的多代理负载频率控制(Ｌｏａｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｎ￣ｔｒｏｌꎬＬＦＣ)算法与资源代理通信ꎬ提高了孤岛运行下频率和电压的稳定ꎮ因此ꎬ适当地建立管理系统模型是协调控制和分析系统稳定性的前提ꎮ利用这些方法ꎬ可以实现微电网间的友好交互ꎬ实现新能源的有效利用[６２]ꎮ表１对前面所述的建模方法和优化算法的优缺点进行了总结ꎮ表１㊀基于ＭＡＳ的建模方法在微电网中优缺点比较模型和算法优点缺点图论拓扑模型[５１－５５]模型结构简单冗余度高㊁易于扩展对鲁棒性影响很大博弈模型[５７]每个智能体都能实现状态优化算法复杂且耗时遗传算法[５８]预测精度高ꎬ收敛速度快可扩展性和并行运行大多数参数根据经验获得动态响应速度慢粒子群优化算法[５９]模型结构简单ꎬ计算速度快经济调度高效不能处理离散优化问题改进二进制粒子群优化算法[６０ꎬ６１]全局搜索性能好能处理离散优化问题缺乏后期的局部搜索能力２.２㊀分布式ＭＡＳ的一致性在多智能体系统中ꎬ信息交互是指单个智能体与其相邻智能体之间的相互通信作用ꎮ因此ꎬ在智能体系统中实现控制目标一致性是关键问题[６３]ꎬ包括对网络变换拓扑的一致性㊁对延迟的一致性㊁对最优目标的一致性㊁对采样数据的一致性ꎬ自适应一致性ꎬ二阶一致性ꎬ多个智能体的一致性[６４－６９]ꎮ文献[７０]提出了一种分布式ｋ均值算法和一种分布式模糊ｃ均值算法ꎮ利用多智能体一致性理论中的一致性算法来交换传感器的测量信息ꎮ通常ꎬ这些问题是由分布式协议处理的ꎬ其中文献[７１－７３]设计了一个状态观测器和一个干扰观测器ꎬ保证一致误差为零ꎬ完全抑制干扰ꎮ此外ꎬ状态观测器采用自适应耦合增益的全分布方式设计ꎬ其优点是一致性协议的设计不依赖于与通信网络相关联的拉普拉斯矩阵ꎮ文献[７４]提出一种通信时延下的线性协商协议ꎬ解决了ＭＡＳ中的参数不确定性和时延问题ꎮ在这种方法中使用的协商一致协议表达式如下㊀ｕｉ(ｋ)＝ＫðｊɪＮｉａｉｊ(ｘｊ(ｋ－(ｋ))－ｘｉ(ｋ－(ｋ))(７)式中:ｕｉ(ｋ)和ｘｉ(ｋ)分别为协商一致协议和第ｉ２３１总第２３７期张善路㊀李㊀磊㊀陈鹏威㊀刘佳乐㊀多智能体系统在微电网中的应用㊀㊀个智能体的状态ꎮＫ是具有合适维数的反馈增益矩阵常数ꎬ(ｋ)代表了时变延迟ꎮ让δｉｊ(ｋ)＝ｘｊ(ｋ)－ｘｉ(ｋ)表示状态之间智能体ｊ和ｉ的误差ꎮ定义离散时间ＭＡＳ的成本函数ＪＣ如下㊀ＪＣ＝ＪＣｘ＋ＪＣｕ(８)㊀ＪＣｘ＝ðɕｋ＝０ðＮｉ＝１ðＮｊ＝１ａｉｊδＴｉｊ(ｋ)Ｑｘδｉｊ(ｋ)(９)㊀ＪＣｕ＝ðɕｋ＝０ðＮｉ＝１ｕＴｉ(ｋ)Ｑｕｕｉ(ｋ)(１０)式中:ＪＣｘ和ＪＣｕ分别为离散时间ＭＡＳ的一致调节性能和控制能耗ꎮＱｘ和Ｑｕ是对称的正定矩阵ꎮ对于给定的反馈增益矩阵Ｋꎬ在任意给定的有界初始条件下ꎬ离散时间ＭＡＳ都能达到鲁棒性的成本一致ꎮ文献[７５－７７]提出两种情况下的高阶的一致协议:(１)状态反馈控制ꎬ它假设每个代理都可以访问其自身的状态以及其相邻的相对位置ꎻ(２)输出反馈控制ꎬ其中每个代理只测量其自身的位置及其相邻的相对位置ꎮ通过两个实例分析ꎬ说明了所提方案的优越性和有效性ꎮ在文献[７８]和[７９]中ꎬ建立了一种基于ＭＡＳ的分布式混合控制策略ꎬ以确保微电网运行模式转换过程中的稳定性ꎻ设计了一种基于分布式稀疏通信网络的二级优化控制器ꎬ可以实现微网内负荷波动时元件上电压㊁频率的快速恢复以及有功功率的精确分配ꎮ文献[８０－８２]提出一种基于状态观测器的分布式输出反馈控制方案ꎬ保证了ＭＡＳ的一致性ꎮ此外ꎬ还设计了状态反馈控制来处理ＭＡＳ中的一致性问题ꎮ文献[８３]提出一种克服延迟和噪声干扰的新技术ꎬ采用了增益衰减满足持久性条件的一致性协议ꎮ在微电网系统中ꎬ基于分布式ＭＡＳ的动态一致性协议得到了广泛的认可ꎮ可以保证微电网的电压和频率稳定ꎬ有效调节有功功率和无功功率ꎮ同时ꎬ在线路阻抗不平衡㊁负载不平衡和非线性等复杂情况下ꎬ也可以改善微电网的电能质量[８４ꎬ８５]ꎮ３㊀微电网中ＭＡＳ的通信时延分析智能微电网的发展离不开通信网络的支持ꎮ而通信时延是微电网控制实际应用中的主要障碍ꎮ尤其基于多智能体系统的微电网涉及的通信要求精度更高㊁控制更复杂ꎮ因此ꎬ如何改善和优化通信时延问题ꎬ对于单个微电网系统及微电网群的协调控制稳定运行至关重要ꎮ虽然华为５Ｇ通信技术已经成熟并领先世界ꎬ但是在整个国家电力系统中还没有普及ꎮ因此ꎬ研究通信机制㊁优化通信时延补偿是目前和未来一个重要的研究方向[８６－８８]ꎮ３.１㊀ＭＡＳ的通信机制通信时延是微电网系统的固有特性ꎬ在通信数据传输过程中普遍存在ꎮ微电网中通信时延的存在阻碍了不同智能体之间的信息传递ꎬ也会引起扰动和不稳定[８９]ꎮ微电网系统可以采用多种协议来实现电力系统与智能电子设备之间的高效通信ꎮ图４展示了微电网系统中通信网络的结构示意图ꎮ其中ꎬ通信基站是移动通信网络中最关键的基础设施ꎮ主要功能就是提供无线覆盖ꎬ即实现有线通信网络与无线终端之间的无线信号传输ꎬ保证数据收发信息的稳定性ꎮ通过传感器来获取信息ꎬ并将命令信号发送给分布式电源㊁储能设备㊁负载和开关等ꎮ信息接口采用面向对象的建模技术ꎬ利用可扩展标记语言(ＥｘｔｅｎｓｉｂｌｅｍａｒｋｕｐｌａｎｇｕａｇｅꎬＸＭＬ)构建相应的信息模型ꎬ其信息交互符合ＩＥＣ６１８５０标准规约ꎬ通信架构扩展灵活ꎬ具有良好的开放性㊁互操作性以及设备特性自描述能力ꎬ主要用于监控㊁记录服务器㊁定期记录系统数据ꎮ采集到的电压㊁频率㊁有功㊁无功控制信号等数据通过分布在各层的路由器传送到微电网主控制中心ꎬ然后经过处理和决策将执行指令发送到执行单元[９０]ꎮ微电网系统中分布式电源的稳定运行主要依赖于通信链路的可靠性ꎮ为了进行有效的能量管理和经济调度ꎬ就需要下层为提上层供参数信息ꎬ并接收来自上层的控制指令ꎮ因此ꎬ这种通信延迟可能是恒定的ꎬ也可能是随机的ꎬ随着分层控制和基于一致性控制在微电网系统中的应用ꎬ由低带宽通信引起的延迟问题引起了人们的注意[９１]ꎮ时延主要分为固定通信时延和随机通信时延ꎮ固定通信时延有３种ꎬ一是发送时延ꎬ二是传输时延ꎬ三是处理时延ꎮ其中ꎬ接收和处理时延ꎬ取决于目标设备的软硬件性能ꎻ传输时延ꎬ主要依赖于通信网络带宽和传输距离ꎮ而随机时延主要是等待时延ꎬ由ＭＡＳ层协议㊁连接类型和网络负载决定ꎮ在固定时延和随机时延条件下ꎬ如何保持微电网系统的稳定性是一个重要的问题ꎬ这是应用分层控制和ＭＡＳ技术解决实际工程问题的主要难点[９２]ꎮ３３１。

新能源微电网项目的关键技术解决方案1.能源互联网能源互联网是新能源微电网项目的核心技术之一、它通过互联网技术、物联网技术和大数据技术，将分散的新能源发电系统、能源储存系统和用电负荷系统进行连接管理，实现能源的高效利用和优化配置。

能源互联网技术可以实现多个微电网之间的能源互联互通，提供灵活、可靠的能源供应和需求平衡。

2.能源储存技术新能源微电网项目需要解决新能源波动性和不可控性带来的能源供需平衡问题，这就需要采用能源储存技术实现能源的调峰填谷和调度控制。

目前常用的能源储存技术包括电池储能技术、储氢技术、压缩空气储能技术等。

这些技术可以将不稳定的新能源发电系统产生的能源储存起来，在用电高峰时供给，从而实现能源的平衡供给。

3.智能微电网控制与管理智能微电网控制与管理是新能源微电网项目中至关重要的一个环节。

通过智能化的微电网控制与管理系统，可以实现对能源的智能分配和调度控制，实时监测和响应能源需求，有效管理能源的使用和分配，提高能源系统的效率和可靠性。

智能微电网控制与管理技术包括分散智能控制技术、混合智能控制技术、智能优化调度技术等。

4.安全保障技术5.经济性优化技术新能源微电网项目需要考虑到经济性的问题，即如何在保证能源供应的前提下，降低能源成本和运营成本。

经济性优化技术包括能源成本优化技术、运营成本优化技术、经济调度技术等。

通过对能源的成本和运营进行优化调整，可以降低整个新能源微电网项目的运营成本，提高经济性。

总之，新能源微电网项目的关键技术解决方案包括能源互联网、能源储存技术、智能微电网控制与管理、安全保障技术和经济性优化技术等方面。

这些技术将有助于实现新能源微电网项目的高效运行、能源的平衡供给和优化配置，以及保障项目的安全和经济性。

可靠
一、南京大学
1.基于协调分布协作的智能电网运行机制及其应用
2.柔性节能智能汽车网络控制系统研究
3.测控融合技术在智能电力系统中的应用
4.低碳技术对未来能源系统节能降耗及环境影响研究
5.下一代智能汽车协同技术及安全技术研究
6.基于智能电网的微电网及其可持续发展研究
7.基于智能控制的复杂工业系统异常检测及定位
8.新型电化学储能技术在风能太阳能中的应用
9.基于信息化管理的智能家居系统
10.大型智能电网综合能源优化运行技术
11.大数据能源信息计算和分析
12.基于系统分析的节能空调系统及其可视化研究
13.基于物联网的电能负荷预测方法研究
14.面向未来电力设备优化调度的新方法
15.基于智能电网的微电网及其可持续发展研究
二、东南大学
1.可再生能源调度与电网稳定控制研究
2.新型电池高效充放电技术研究
3.先进锂离子电池安全性及循环寿命的研究
4.新型压电驱动器在电网平衡调节中的应用
5.能源物联网分布式协同技术研究
6.新型储能器优化控制方法研究
7.光伏太阳能发电系统控制及其节能优化。

2021年度电力建设科学技术进步奖一等奖2021年度电力建设科学技术进步奖一等奖随着科技的不断发展和进步，电力行业在保障经济社会发展和人民生活需求方面起到了至关重要的作用。

为了鼓励和推动电力行业的科学技术创新，促进电力建设的科技进步，2021年度电力建设科学技术进步奖评选出了一等奖，以下将对该奖项的获奖项目进行介绍。

获奖项目名为《智能电网建设与运行关键技术研究与应用》，该项目以智能电网建设为目标，围绕电力系统的安全、稳定、高效运行，研究并应用了一系列关键技术，取得了显著的科学技术进步和实际应用成果。

该项目在智能电网安全方面取得了重要突破。

通过研究智能电网的安全隐患和风险，提出了一套全面的安全防护体系，包括安全监测、安全预警和安全防护措施等。

该体系能够实时监测电网运行状态，及时预警潜在风险，并采取相应的措施进行安全防护，有效提高了智能电网的安全性。

该项目在智能电网稳定方面取得了显著成果。

通过研究电力系统的稳定性问题，提出了一种基于大数据和人工智能的智能调度方法。

该方法能够实时分析电力系统的负荷情况、电力供需状况和各种因素的影响，精确预测电力系统的稳定性，并自动调整电力供给和负荷分配，保证电力系统的稳定运行。

该项目还在智能电网高效运行方面做出了重要贡献。

通过研究电力系统的运行效率问题，提出了一种基于物联网和云计算的智能监控与管理系统。

该系统能够实时监测电力设备的运行状态和能耗情况，通过数据分析和优化算法，提出高效的运行策略，实现电力设备的智能管理和能耗的最优化，大幅提高了电力系统的运行效率。

该项目的研究成果不仅在理论上取得了重要突破，还在实际应用中取得了显著效果。

在智能电网建设中，该项目的技术成果被广泛应用，不仅提高了电力系统的安全稳定性，还提高了电力设备的运行效率，为电力行业的可持续发展提供了有力支撑。

2021年度电力建设科学技术进步奖一等奖的评选，充分体现了电力行业对科技创新的重视和推崇。

获得该奖项的《智能电网建设与运行关键技术研究与应用》项目不仅在智能电网领域取得了重要成果，也为电力行业的发展注入了新的动力。

推荐高等学校科学研究优秀成果发明技术奖项目公示一、项目名称：宽量程MEMS风速风向传感器设计与制造关键技术及应用二、提名单位：东南大学三、主要完成人：黄庆安、秦明、陈蓓、易真翔、董自强、李伟华四、主要完成单位：东南大学五、项目简介物联网是当今世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，传感器是物联网的重要组成部分。

风速风向传感器作为气象监测与预警的基础性、关键性器件，在高速公路、高速铁路、智能电网、风力发电、船舶航行等领域不可或缺。

随着物联网的应用，传统风速风向传感器性能、体积、功耗、成本等不能满足物联网技术发展的巨大需求，MEMS（微机电系统）传感器是公认的前沿技术方向，但国际上MEMS风速风向传感器指标尚不能达到我国标准，因此，必须通过探索和自主创新研究，才能有效支撑我国社会经济和重点行业发展。

在国家自然科学基金、国家863计划等持续支持下，该项目组历时15年，解决了MEMS风速风向传感器设计与制造关键技术，并成功应用于传感器研制和批量生产中。

主要技术发明和创新如下：1. 针对MEMS风速风向传感器低风速误差大、高风速难以测量的问题，发明了风速风向传感器深槽隔热结构，降低了衬底横向热传导，提高了灵敏度，降低了测量误差，扩大了传感器的量程。

2. 针对MEMS风速风向传感器高风速难以测量的问题，建立了传感器系统级模型，实现了闭环控制；提出了风速风向传感器的温度自平衡测控方法，实现了60m/s的量程，解决了长期以来风速风向传感器量程难以提高的技术难题。

3. 针对MEMS风速风向传感器野外工作防护技术问题，发明了风速风向传感器的陶瓷圆片级倒装封装技术，提出了导热凸点与导电凸点结构及工艺技术；发明了传感器嵌入式组装结构，突破了传感器野外工作的可靠性技术瓶颈。

4. 针对MEMS风速风向传感器受环境温度、湿度影响问题，在国际上首次建立了风速风向传感器的湿度效应模型；基于传感器材料与结构的温度特性，建立了风速风向传感器温度效应模型，保障了传感器长期工作的稳定性。

附件32020年度重点研发计划主动设计申报指南工业领域一、自主可控芯片（一）专用高性能芯片研发及应用。

主要研究内容：研究神经网络、生物启发优化计算、演化计算、大数据分析与处理等关键技术，突破软硬件划分、软硬件协同设计验证、低功耗设计等技术，开展制备技术、工艺设计与产品可靠性研究；研究基于RISC-V指令集的开源软硬件生态系统，发展自主可控处理器。

实施目标：开发出自主可控的深度学习计算芯片，开发出基于RISC-V指令集构架的开源芯片，研制高集成度系统级SoC芯片，并实现示范应用。

申报主体：企业或企业牵头产学研联合申报，优先支持组建创新联合体申报。

（二）计算机视觉人工智能芯片研发。

主要研究内容：开展卷积神经网络并行计算架构、高效率内存带宽管理、高速灵活神经网络核心算法、全异构加速等智能视觉芯片关键技术研究，实现对1080P以上分辨率的视频进行目标智能分析等多项任务支持。

实施目标：开发出低功耗、多场景适配和高效计算能力的计算机视觉专用芯片，并实现在智能安防等领域的示范应用，优先支持组建创新联合体申报。

（三）5G专用芯片与系统研发及应用。

主要研究内容：研究硅基多通道单片集成设计、通道隔离设计、高精度幅相控制、器件参数仿真与电磁场联合设计等关键技术；研究sub 6GHz和毫米波频段射频前端芯片与高度集成化射频模组技术，突破高效率高线性度功放设计、大规模天线多通道射频集成以及超高清视频传输、物联网系统综合等关键技术，拓展5G应用场景。

实施目标：开发出28GHz毫米波相控阵芯片、高效率高线性度sub 6GHz和毫米波频段射频前端芯片、一体化多模射频前端模组、数字后传系统、超高清8K视频编码和传输便携设备等5G专用芯片与系统，并实现示范应用。

申报主体：企业或企业牵头产学研联合申报，优先支持组建创新联合体申报。

（四）新型存储芯片与系统研发及应用。

主要研究内容：研究嵌入式磁性随机存储器（MRAM）电路模块与实现及制造工艺等技术，研究基于嵌入式MRAM的新型存储架构微控制单元（MCU）产品及其调试工具、外围电路制备技术；研究硬盘阵列架构技术，实现加数据流高速加密/解密的功能；研究新型伪静态随机存储器（PSRAM）制备技术。

◆ 近⽇，国务院印发《2030年前碳达峰⾏动⽅案》，聚焦2030年前碳达峰⽬标，对推进碳达峰⼯作作出总体部署◆ 《⽅案》提出了⾮化⽯能源消费⽐重、能源利⽤效率提升、⼆氧化碳排放强度降低等主要⽬标◆ 将碳达峰贯穿于经济社会发展全过程和各⽅⾯，重点实施“碳达峰⼗⼤⾏动”：能源绿⾊低碳转型⾏动节能降碳增效⾏动⼯业领域碳达峰⾏动城乡建设碳达峰⾏动交通运输绿⾊低碳⾏动循环经济助⼒降碳⾏动绿⾊低碳科技创新⾏动碳汇能⼒巩固提升⾏动绿⾊低碳全民⾏动各地区梯次有序碳达峰⾏动等◆ 《⽅案》中⾼校被赋予什么重任？详情见下：2030年前碳达峰⾏动⽅案⼀、总体要求（⼀）指导思想。

……（⼆）⼯作原则。

——总体部署、分类施策。

……——系统推进、重点突破。

……——双轮驱动、两⼿发⼒。

……——稳妥有序、安全降碳。

……⼆、主要⽬标“⼗四五”期间，产业结构和能源结构调整优化取得明显进展，重点⾏业能源利⽤效率⼤幅提升，煤炭消费增长得到严格控制，新型电⼒系统加快构建，绿⾊低碳技术研发和推⼴应⽤取得新进展，绿⾊⽣产⽣活⽅式得到普遍推⾏，有利于绿⾊低碳循环发展的政策体系进⼀步完善。

到2025年，⾮化⽯能源消费⽐重达到20%左右，单位国内⽣产总值能源消耗⽐2020年下降13.5%，单位国内⽣产总值⼆氧化碳排放⽐2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础。

“⼗五五”期间，产业结构调整取得重⼤进展，清洁低碳安全⾼效的能源体系初步建⽴，重点领域低碳发展模式基本形成，重点耗能⾏业能源利⽤效率达到国际先进⽔平，⾮化⽯能源消费⽐重进⼀步提⾼，煤炭消费逐步减少，绿⾊低碳技术取得关键突破，绿⾊⽣活⽅式成为公众⾃觉选择，绿⾊低碳循环发展政策体系基本健全。

到2030年，⾮化⽯能源消费⽐重达到25%左右，单位国内⽣产总值⼆氧化碳排放⽐2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰⽬标。

三、重点任务将碳达峰贯穿于经济社会发展全过程和各⽅⾯，重点实施能源绿⾊低碳转型⾏动、节能降碳增效⾏动、⼯业领域碳达峰⾏动、城乡建设碳达峰⾏动、交通运输绿⾊低碳⾏动、循环经济助⼒降碳⾏动、绿⾊低碳科技创新⾏动、碳汇能⼒巩固提升⾏动、绿⾊低碳全民⾏动、各地区梯次有序碳达峰⾏动等“碳达峰⼗⼤⾏动”。

智能电网数字化计量系统关键技术取得突破
佚名
【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》
【年(卷),期】2023(41)1
【摘要】近日,2022年度电力创新奖授奖成果正式公布。

其中,由中国电力科学研
究院有限公司雷民、股小东等人申报的“智能电网数字化计量系统关键技术及应用”技术成果荣获电力创新奖一等奖。

作为电网电压、电流和电能的基础感知节点,计
量系统是电网数字化转型的基础和重要组成部分。

随着智能电网的发展,计量系统
可靠测量能力不足,数据融合应用效率低,难以支撑电网数字化转型对海量准确计量
数据的需求,攻克电网数字化计量系统关键技术迫在眉睫。

【总页数】1页(P43-43)
【正文语种】中文
【中图分类】F42
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1.基于智能电网构架的计量定检及智能采集关键技术研究
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东南大学集成电路与MEMS协同设计方面取得重要进展无
【期刊名称】《半导体信息》
【年(卷),期】2018(000)002
【摘要】日前，东南大学射频与光电集成电路研究所（射光所）王志功教授团队的王科平副研究员在集成电路与微机电系统（MEMS）协同设计方面取得重要进展。

【总页数】2页(P17-18)
【作者】无
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TN4
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