Study and demonstration of low carbon design and optimization of integrated energy systems in communities

2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和是以习近平同志为核心的党中央作出的重大决策。社区（园区）作为我国城乡中重要的组成部分，低碳社区（园区）对实现我国双碳目标有重要的意义。根据宁波市碳达峰碳中和工作的实现路径，到2025年，宁波要建成一批低碳社区、低碳园区。综合能源系统对于实现社区（园区）能源尺度运行低碳有重要的潜力。综合能源系统是多种类型能源系统的耦合，其为不同能源系统类型间的优化配置和调度提供了巨大的空间，并为可再生能源提供充分的消纳场景。

本项目的总体目标是在低碳社区（园区）建设层面，从区域综合能源系统入手，实现社区（园区）综合能源系统的低碳设计优化和运行优化，从而大幅度降低社区（园区）的能耗相关碳排。为了该总体目标，本项目将首先开展社区（园区）能源负荷建模方法和基于能源消费规律的典型社区（园区）形态的研究，以回答“宁波地区典型的社区（园区）能源负荷规律和对应的典型社区（园区）形态是什么”的关键科学问题；此后，本项目将开展区域综合能源系统建模和校准方法研究，以突破复杂综合能源系统的自动化、高精度的能耗和碳排建模技术；本项目还将回答社区（园区）低碳节能方案的数学优化问题和量化社区（园区）的用电柔性的问题，因此本项目将开展区域综合能源系统低碳节能优化设计和用电柔性优化研究，并突破区域综合能源系统用电柔性动态优化的核心技术。最后，以上所有的新方法、新技术都将基于真实的社区（园区）进行落地验证和示范。

本项目的基本研究方法是以能源模型为基础、通过人工智能优化方法实现社区（园区）区域综合能源系统的节碳和用电柔性的目标。在建模层面，本项目通过“拆分+耦合”的建模方法，将一个大的社区（园区）区域综合能源系统模型拆分成一些列的小模型，再基于国际通用的Functional Mockup Interface将模型进行耦合。在优化方法层面，本项目基于人工智能，对不同的优化场景分别提出了贝叶斯模型校准方法、多目标混合整数设计优化方法、深度强化学习优化控制运行方法。

本项目预期完成一类建模方法（社区（园区）区域综合能源系统自动化建模的方法）和一类优化方法（区域综合能源系统设计优化和用电柔性优化方法），并形成4项发明专利（申请）和4项软件著作权。本项目的研究成果将在两个既有社区（园区）落地并实现减碳30%以上、用电柔性指标提升50%以上，一个新建社区（园区）落地并实现减碳60%以上、区用电柔性指标提升100%以上。