针对热-水力电网的实时动态模拟开发了新的算法，并结合人工智能实现了集成式聚光太阳能发电、蒸汽朗肯循环以及高温蒸汽电解系统的分层控制

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：New algorithm development for real-time dynamic simulation of thermal–hydraulic grids and artificial intelligence-assisted hierarchical control of integrated concentrated solar power, steam Rankine cycle, and high-temperature steam electrolysis systems

太阳能聚光-高温蒸汽电解联合系统的实时动态建模与控制框架研究，提出GPU加速通用求解器与分层控制器，实现热液压网络多流体耦合建模及太阳能蒸汽与化石能源协同优化，支持±2bar压力波动、10K/cm温度梯度控制，氢产率82%，为数字孪生与智能优化提供平台。

　　
该研究聚焦于开发一种新型混合能源系统，通过整合太阳能热发电与高温蒸汽电解制氢技术，实现电力、热能和氢气的协同生产。研究团队针对现有能源系统动态建模与实时控制的瓶颈问题，提出了一套具备通用性和高效性的技术框架，其核心创新体现在动态建模算法、分层控制架构以及多能源耦合机制三方面。

研究背景与核心挑战
全球能源转型背景下，可再生能源的高效整合与稳定控制成为关键课题。传统化石能源系统与新兴太阳能制氢系统的耦合存在显著的技术障碍：首先，热-液压网络动态响应分析需要兼顾温度场、压力场及流体相变的耦合作用，现有商业软件如TRNSYS和Dymola/Modelica在处理复杂多相网络时存在计算效率低下、模型模块化不足等问题；其次，太阳能的间歇性导致系统需频繁切换能源供给模式，传统PID控制难以适应这种动态变化，特别是当系统面临45%功率阶跃变化时，稳定性问题尤为突出；再者，高温电解制氢要求精确控制电解槽温度梯度（<10K/cm）和蒸汽品质（压力波动±2bar），这对系统建模与控制提出了双重挑战。

技术框架创新点
1. **GPU加速的通用建模算法**
研究团队开发了首个面向混合热力-液压系统的GPU加速求解器，突破传统CPU串行计算的局限。该算法采用逆向差分法构建动态模型，通过模块化组件封装实现多流体（太阳能流体、蒸汽、氢气）的统一建模。实验表明，在GPU环境下仿真速度提升40-50%，特别在 worst-case scenarios（如高负荷波动）中表现显著。

2. **三层智能控制架构**
（1）基础层：建立包含太阳能集热器、蒸汽发生器、电解槽等核心组件的物理模型，重点解决相变边界条件建模难题。例如，在太阳能蒸汽发生器中，通过引入热辐射-对流耦合模型提升温度预测精度达99.5%。

（2）中间层：开发基于神经网络的动态调节器，实现三类关键参数的协同控制：
- 热力参数：通过压力变送器与温度传感器的实时数据采集，动态调整蒸汽发生器压力（±2bar控制精度）
- 电解效率：采用PID+模糊逻辑复合控制，维持电解槽出口氢气浓度稳定在82%摩尔分数
- 能量分配：建立多目标优化模型，平衡电力输出（>80%蒸汽利用率）、热能输送（>90%管网温度稳定性）和氢气纯度（>85%体积浓度）

（3）决策层：构建基于强化学习的智能调度系统，实现：
- 能源源自动切换（太阳能/化石能源/混合模式）
- 热能存储（熔盐储热罐）与负荷的动态匹配
- 多能源系统协同优化（电解效率与蒸汽品质的平衡）

3. **工业级验证体系**
研究团队建立了包含12个关键测试场景的验证矩阵，涵盖：
- 极端天气条件（-20℃至60℃环境温度）
- 80-120%负荷波动范围
- 4种典型工况（全太阳能运行、化石能源备用、混合过渡、紧急制动）
测试表明，系统在45%功率阶跃下仍能保持0.8s内响应，蒸汽品质波动控制在±1.5bar，氢气纯度波动±0.5%。

系统性能突破
在太阳能制氢示范工程中，该技术框架展现出多项突破性指标：
- 能源转化效率：综合系统效率达42.7%（传统CSP系统约35%）
- 热力稳定性：连续运行1200小时后，蒸汽参数偏差<0.5%
- 氢气产率：日均产氢量达5.3吨，纯度稳定在82.3%
- 经济性：通过动态负荷预测，设备利用率提升28%，运维成本降低19%

应用场景与实施路径
该技术框架已成功应用于三类典型场景：
1. 城市综合能源站：集成太阳能CSP、蒸汽电解池和区域供热管网，实现热电氢多联供
2. 工业园区微电网：通过动态热存储调节，满足6-8MW/10-15MWh的波动负荷需求
3. 跨区域输氢网络：结合熔盐储热与长时输氢管道，建立覆盖200km的氢能输送示范工程

研究团队还制定了分阶段实施路线：
- 短期（1-2年）：完成控制算法的嵌入式开发，在现有CSP电站加装改造套件
- 中期（3-5年）：构建数字孪生平台，实现多系统协同优化（热-电-氢）
- 长期（5-10年）：开发AI自主优化系统，集成预测性维护与能源市场交易算法

技术经济分析表明，该系统的投资回收期（LCOH）可缩短至8.2年，相比传统可再生能源系统提升37%。在碳定价机制完善后，其环境效益（CO2减排量达2.8t/kWh）将产生附加经济价值。

研究局限性及改进方向
当前系统存在两个主要限制：
1. 熔盐储热系统在-30℃低温环境下的相变效率下降约12%
2. 高温电解槽的金属阳极在连续运行1000小时后出现0.3mm的腐蚀变形

改进方案包括：
- 开发低温相变材料（PCM）混合储热系统
- 引入固态电解质技术替代金属阳极
- 建立设备健康度预测模型（预计精度>85%）

该研究为新能源系统整合提供了可扩展的技术范式，其核心价值在于构建了从基础建模到智能控制的完整技术链。未来可结合数字孪生技术，实现从设计优化到运行维护的全生命周期管理，为大规模氢能基础设施的建设提供关键技术支撑。