面向碳中和的智慧能源系统解决方案

TsinghuaUnivcrsirycsgEED平7第15期零碳能源系统面向碳中和的智慧能源系统wangxiaonan@2023年5月4日带领智慧系统工程当前研究方向能源、材料和先进制造系统的高度复杂性和不确定性亟待解决，多尺度系统集成的人工智能和优化控制方法可实现效率、经济和环境最优未来智能研发·未来智能研发·集成物理信息系统的工业4.0·智能技术在化工新材料领域的应用研究·实时大数据，自动控制，动态优化·先进化工材料开发与生产…智慧能源·清洁、低碳、经济的综合能源系统·多能互补的综合新能源系统设计和运行策略·能效提高，实时优化，决策支持·绿色能源、储能系统、氢能经济…赋能国家碳达峰、碳中和目标·双碳目标关键技术和实现路径·能源-水-食物-化工-废弃物-气候变化·非线性，强耦合，参数时变的复杂系统优化·区域大数据、循环经济、韧性城市…W四严mml智慧系统工程双碳目标人工冒能应用实践匈AR■新材料、新过程零技吸零技吸术眼术负技低碳34002000升温已达1℃采取减排措施后的排放曲线采取负排放技术后的排放曲线2100中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中——2020年9月22日在第七十五届联合国大会实现碳达峰碳中和是顺应绿色发展时代潮流、必由推动经济社会高质量发展、可持续发展的之路4化学材料新技术对碳中和至关重要建筑建筑生命健康制造生命健康制造信息航空信息低碳技术低碳技术零碳技术负碳技术负碳技术化学材料开发赋能碳中和全链条低碳燃料绿色低碳化学品低碳燃料光伏材料电池材料光伏材料碳捕集材料CO2转化催化剂碳捕集材料突破能源效率突破能源效率5能源系统的低碳智能化转型能源行业是最大的温室气体排放源，约占全球排放量的73%(主要归因于能源需求的持续增长和对化石燃料的高度依赖)Inthefirsthalfofthe21stcentury,weareexperiencinganotherenergytransystemtoalow-carbon,renewable,andsustainableenergysystemOurWorldGlobalgreenhousegasemissionsbyOurWorldThissshownfortheyear2016globalreenhouexnsemlsslonswere49.4bllkmtommesCO,eqeeAgriculure,RcsicEnmCurweinDtaerearcatnkngrotwpoalxgaitvslsillc.dLBLyUiHriuiFttMainsourceWoodStraw,andOil&Gasenergyemissiontechnologies-thefiratatopBlythcreatesthefirst6综合能源系统对实现双碳目标的重要性Feb全AprMayJunAugSopOct大力部署新能源需要储能来提高系统的稳定全、可持续的供能Losudruclea'peue)WiuCFEROOT22清洁、低碳、经济的综合能源系统清洁、低碳、经济的综合能源系统是实现双碳目标的关键SyolomcouplingbatloryBatterystoragosyslombatlaryGrldinlograuonEnergyEnergy⑥22-24%可再生能源美国2030年前uynRenewableSource:http//pcf.wriorg/renevable_energy_chartpdfhttps://energymitedu/research/luture-0f-energy-storage/智慧能源和科研新范式区块链+10TAI+大数据期望联网家庭期望技术成熟度曲线微型数据中心技术成熟度曲线手势控制设备<物联网平台商用无人机情感计算智能数据挖掘虚拟个人助于会话式用户界面立体显示技术个人分析数据经纪人 (dbrPaaS)情境代理→脑机界面智能工位人体增强量子计算神经形态硬件4D打印▲→智能微尘技术萌芽期期望膨胀期到达生产成熟期需要的年限：O不到2年O2-5年软件定义安全软件定义世界(SDx)虚拟现实增强现实泡沫破裂低谷期●泡沫破裂低谷期●5-10年▲超过10年购探开发三流合一腔腔融资数字化融资数字化数字化数字化数字化数字化[截至2017年7月生产成熟期消费者蓝物流物流数字化数字化LmeB随着新一代大数据和人工智能等技术快速发展，人类文明开始迈随着新一代大数据和人工智能等技术快速发展，人类文明开始迈向智能化时代。通过先进的信息技术，基础科学、工业、制造、能源等系统的大量数据得以有效利用，挖掘隐藏规律，加速研发从而提升经济和环境效益。AnytechniquethatprogramsmimicthewayapersonactsBintinlicnltoanniquatholenablaslearningwithoulepliciuybeingprogrammedwe0atoaturesindotaT0951/6CVZDatsanranBaunenModel-b⁰dBComputauonalDolencaArtlclalIntalloonoo18tPuradigmOiminatanulraudaEmpricalDclencoThiooroUcalCaloulauonHummiuigaDuculenlmnlanT0065/602VT0055/5WPFNox-gonorabonExperunontFudaalctesExperunontAulomllon9hitpllinurdtodoaploarningcoml智能技术助力减碳赋能碳中和边际减排成本77GtmatesnpornCYBERPHYSICALINDUSTRIALAEALM信息物理融合的生产制造系统通过使用数字技术，可采集、计算海量数据，通过物联网和数字孪生等平台，实现成本和碳排放降人工智能和数字技术助力化工和能源系统低碳可持续发展tGswunnDteuerHmmergwi多能互补的综合新能源系统助力双碳目标综合新能源系统：解决可持续能源发展和气候变化问题的核心能源架构：多能互补+需求侧响应+能源互联计算策略：复杂建模+数据驱动+多级优化电电光伏，光热热存储燃料电池风能氯气存储气氯碱叶片[1]XiaonanWang,AhmetPalazoglu,andNaelH.El-Farra".ApplledEnergy143(2015):32多能互补的综合新能源系统助力双碳目标储能系统技术选型决策支持工具：氢能系统技术多尺度分析优化：>以经济，环境和技术标准为优化目标的多目标>从可再生能源获取清洁氢能，结合碳捕集技术，决策算法，为特定应用选择最佳储能技术a·建立了储能系统数据库a储能应用储能应用去·开发了数据驱动的储能系统模型·提供了综合能源系统中储能技术的选型方法实现经济和环境最优。·优化了清洁H2和CO2转化为醇类的系统·对氢能技术进行了详尽的全生命周期分析·改进了新能源分布式开发，就地消纳的模式晓物用户能蓝芒理用配电支持大班模能量退大规模能量管理输配电支出A:AAPHSTCCAESAVRBZnBrSAESHTCEBlueBallary终端用户能量管理AAoAiAAAATCETCTC和高被引论文产出碳捕提及回收碳捕提及回收PlubmChunianlMothanol可hmtknCoumS看绿色醉类生产[1]LanyuLi,PeiLiu,ZhengLiandXiaonanWang*Computers&ChemicalEngineering115(2018):213-225.[2]ScarlettChen,AnikeshKumar,WeeChinWong.Min-SenChiu,andXiaonanWang"AppiedEnergy233(2019):321-337[3]RuiZhuang,XiaonanWang*,MiaoGuo,YingnuZhao,NaelH.E-Fara,andAhmetPalazoglu.AppliedEnergy259(2020):114184.12[4]LanyuLi,TianxunZhou,JialiLiandXiaonanWang*ChemicalEngineeringResearchandDesign,181(2022),412-422.数据驱动的储能系统设计储能系统技术选型决策支持工具：DOEmrromgerutinrHHceljrup·储能系统数据库·基于机器学习量化技术-应用匹配度·以经济，环境和技术标准的多目标优化，为特定应用选择最佳储能技术·提供综合能源系统中储能技术的选型方法RalodponuDischargedurationEevalionofsiteElovationdterence(le.Min,andnISelectonolechndlogyforapplcation(0cr1)DmcrngnpraneraK-neareatneighborsIKNNEMemblingBoosbnModetseeclcnTestngTestngLogisteregreslonMul-lyerperceptron一Giadlentboosmg→oamngdrsucavururc)FinaFinaeaualionandpredictcnWnurPnhill,TPHyper-paramelerHyper-paramelertuningwth5-foldcro5sveldationLifecycleAssessment(LCA)技术匹配度0.7Probabilityofsuitabilityfrommachinelearning0A1A2A3A4A5A6A7ABA9—A10—A11L,L,Liu,P,Li,Z.,&Wang,X.(2016).Computers&Chernica/Engineering,115,213-225Li,L,Zhou,T,Li,J,&Wang,x.(2022).Amachineleaming-baseddecisionsuppforenergystorageselection.ChemicalEngineeringResearchandDesign,181,412-422区块链技术在能源领域的应用研究>将区块链技术拓展并应用于系统，实现分布式电力交易信息发EE区面板基于区块链的分布式电力交易平台面板信息信息交互中心4kWorkingsingles(Group2)2HWstudents(GroupFamilies(Group1)1,-IsCollegeAppianos(shittablo&nan-shiftablo)Slarapecompanenls纳富用P1呀以电户通江区绕得小匡咖供电万主付电小规模试点网络Li,Yinan,WentaoYang,PingHe,ChangChen,andXiaonanWang*.AppliedEnergy248(2019):390-405.14多能互补系统的智能调控面向工业新能源系统的实时监控、预测与优化(结合最新太阳能、储能技术，已部署在新加坡高科技园区)<IntradayForecastslunHl55eea提升经济性、缓解能源短缺能源管理平台脉用户1小规程9电方用P2智颜城市小模保电方应齐怕历化力假种储垢术u,Y,Yang.W,He,PChen,.c.&Wang,x.(2019).DesignandmanaoemertofadistibutedhybidenergysystemthoughsmatcomtatandbokchanApledEnegy.248,39040515[2|Park,M,Wangz,U,L,&Wang.x(2030实现CO2排放达峰，2060实现碳中和(气候中和)通过缩减或补偿温室气体(包括二氧化碳、甲烷等)的排放，消除气候压力。挑战与机遇并存：能源技术钢铁能源技术钢铁生物质绿氢完全转向"绿色能源"碳中和碳中和(CCS)墙改海洋海洋施吧增强风化—ODP-TerltorialSource:/china-greenhouse-gas-emissions/16低碳发展-综合能源化工建设耦合的能源、化工、碳市场，实现国家层面碳达峰、碳中和目标建设耦合的能源、化工、碳市场，实现国家层面碳达峰、碳中和目标Haber-BoschprocesState·of-the-artAirseparationStato-of-the-art电力空气分离N₂电解水可再生能源电网传输waterlectrolyui化石燃料cCSStato·of-the-artcO2LurgimethanolprocessRocentcommercializadCO₂燃烧废气“蓝色“化工厂碳捕获与储存使用化石燃料的化工厂化石然料技术：煤炭、煤炭-CCS、天然气、天然气-CCS、水力、风能、太阳能、生物质和生物质+碳捕集封存化工行业：甲醇和合成氨为代表技术：煤、焦炉煤气、天然气和直接从CO2或N2与水电解产生的H2合成Li.Yinan,SongLan,MortenRyberg.JavierPérez-Ramirez,andXiaonanWang*./Science24.no.6(2021):102513低碳发展-综合能源化工中国可再生资源供需的地域性不平衡：约80%的水力资源、90%的风力资源和80%的太阳能资源分别分布在西南、北部和西北部地区。而电力消费主要集中在东部地区。通过将可再生能源转换为绿色化学品，可再生能源可以同时通过电网传输和化学品为载体运输优化变量煤电+碳捕获优化变量煤电+碳捕获气电+碳捕获生物质发电生物质发电+碳捕获焦炉气制甲醇、氢 最优解 最优解照能源-水-食物-废弃物-气候变化的耦合复杂体系能源-水-食物-废弃物-气候变化：复杂系统开发了开源优化计算平台resilience.io,用于大型城市和区域系统的水利、能源和其他资源综合系统的模拟规划、决策支持，向政府和规resilience.resilience.io发展规划决策支持能源互联区域网络人口、经济、社会行为能源资源转化技术智慧城市基础设施technology52,5(2018):3257-321.能源系统的研究怎样同时考虑其它紧密联系的资源系统，如水资源，废弃物处理再利用，食物资源等?2.如何从全系统全生命周期的角度实现可持续低碳发展?3.可否实现经济，环境和社会的多目标优化?需求曲线：基于大数据和智能体模型预期水废水废弃物KKCharalamposTriantafyllidis,RembrandtH.E.M.Koppelaar,and能源-水-食物-废弃物-气候变化的耦合复杂体系GanorationTranmissionandntioaadproduc66Solvdieseidal[13]0佥RosidentialCommercialIndustrlalPowerTransporuDesalinationPowertogas/*太阳能*重生物能源和生物炭产品重用于土壤改良的生物炭温室气体排放降低用于土壤改良的生物炭温室气体排放降低多目标随机优化1名A名[1]LanyuLi,XlaonanWang"CurrentOpinionin[2]LanyuLi,ZhiyiYao,SimingYou,Chi-HwaWang,CliveChong,andXiaonanWang"ApplledEnergy243(2019):233-249.22产业和社会价值实践落地：与全球多个研究中心和政府机构合作，将城市韧性模型运用于中、英、新、澳和非洲部分区域，促进智能城市的发展Dungg澳洲农业能源废弃物管理DunggPortSlnphens42%NencaseB7%WEWEReooverodLakoMacuoiohsom◎①hsom◎①2twANbccuormwt1◎wa①cETaUrywwno◎TuparamcfhaolaTmtmotshonihCarahaolslandASshdissmniinlinASshdissmniinlin·PuenfullufianleAra2206mWastWastwithoutCAPEXLowCarbonMediumCarbon[1]Wang,Xiaonan*,KoenDam,CharalamposTriantafyllidis,[2]BowenRembrandtHEMKoppelaar,and&ChemicalWang*.BMCChemicalEnEngineering124(2019):162-171.1(2020):1-19.AchalDovdlopmarlInveslorDovolopmentCapoolyanintollgentlaboratorywithAchalDovdlopmarlInveslorDovolopmentCapooly6o数据、模型、理论、软件分子、装备、过程、平台离通量反应系统机器学习………心…心…………特正提取人工智能和科学融合的重大机遇4"paradigm:3¹paradipmdrivensclence3¹paradipm2paradigm研究范式跃迁：从“人工实验”到“人工智能”umalatiomEmpiricelscience2paradigm研究范式跃迁：从“人工实验”到“人工智能”umalatiomEmpiricelscience——科学Ees——科学Ees传统模式新范式160019502000实验归纳模型推演仿真模拟传统模式新范式160019502000实验归纳模型推演仿真模拟数据驱动研发周期长成本高体系复杂依赖专家经验AlphaFold2T61/AlphaFold2T61/83VZT四6/SWIF“人工知识”试错归纳+长周期精准预测+短周期精准发现设计“卡脖子”困境和实现弯道超车的重大机遇人工智能加速新材料研发数据驱动和高通量实验结合的材料基因组研究人工智能和高通量的材料合成实验相结合，充分利用复杂的时间空间尺度的数主动在线学习闭环优化提升未来智能实验室::εε(elc.)DaducnTruDaducnTruDmfcatan深学习深学习PCAAoRagouonDsaaicnTroRagouon1.GHE微rwm)微rwm)JaliL.,KaizhuoLimAlAl+储能：从微观到宏观各个尺度中的应用凯材料开发优化设计电池盐理系统机器学习第一性原理校准实验试错物理模型神经网格充放电情况健康情况√有效利用数据、自动化和智能化的技术预测、模拟和设计复杂储能材料和系统设计、发现、属性预测和管理提供闭环框架微观隔膜微观L8m负极正极m储能技术电电储能应用A用P27智慧储能+多能互补智慧储能+多能互补：一体化智慧能源管理平台·打通数据底座，利用知识图谱搭建多尺度智慧能源管理平台型，实现区域和行业碳达峰、碳中和目标储能系统智能设计多能互补综合能源优化调度