智慧城市多类型能源综合利用
项目背景
智能电网（Smart Grid）即电网的智能化，通过先进的传感器和测量技术、设备技术、控制方法等，实现电网的可靠、安全、经济、高效的目标，提供满足用户需求的电能质量、允许包括化学能（电池）、太阳能发电等不同发电形式的接入和并网，完成电力市场优化高效的运行。
由于智能电网中电力流、信息流和业务流高度融合，需具备完整的电网基础体系，促进清洁能源发展，实现水电、风电、太阳能等可再生能源资源优化配置，提升清洁能源并网的运行能力。现代电力系统中，存在着诸多不稳定因素，实际运行工况时刻都在发生变化，且由于电力系统具有复杂非线性的特点，传统方法往往是采用系统辨识或凭借工程经验，其应用效果往往受到实际环境的限制，并不能满足建设坚强型智能电网的要求。
实施案例
仿真平台：Modelica（Dymola），Modelon水力发电库，Modelon火力发电库，DS风力发电库，XRG ClaRa Plus库
研究内容：
- 分布式多能源网络模型开发与优化
- 智能电网实时仿真
- 智能电网健康管理
- 控制系统设计与开发
基于多学科系统仿真软件Dymola以及相关商业模型库，建立了智能电网与发电厂的相关模型，包含火力发电的传统电网，及多种清洁能源的区域性新型电网。智能电网模型由400MW级火力发电站，50MW级核电站，50MW地热发电站，10MW级太阳热发电站，2MW级风力发电机组与1MW级小水力发电站组成。基于智能电网模型，可以研究小水力发电站，风力发电站，太阳热发电站受环境影响导致的电网频率波动，火力和核能发电站因为故障下网，地热发电站的传输线出现故障导致被隔离等情形导致的大的频率变化。电网控制系统设计，保证电网的稳定运行。
电厂规划设计及应用验证
基于多学科系统仿真软件Dymola以及相关商业模型库，支持常规和概念发电厂设计建模，用于性能分析，优化，开发和验证，可以早期概念阶段对电厂规划设计，也可以通过量化指标实现对电厂改造方案验证。
业务价值：
支持核能、天然气、水电、风电、微电网、区域供暖、煤炭等应用规划；
提供完整的电厂概念和控制策略验证环境，用于性能分析、优化、设计和验证；
主要应用：- 水电厂
- 燃煤电厂；
- 燃气电厂；
- 核电厂；
- 联合循环发电厂；
- 热电厂；
- 朗肯循环发电；
- 清洁能源发电；
- 余热回收利用；
- 微电网；
综合能源系统规划与设计
面向综合能源提供相应能源规划方案，从需求侧出发，实现清洁能源优先、多种能源互补的能源系统优化配置方案研究，定制应用模板，便于不同规划方案对比分析。
整合区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源，实现多种异质能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济。在满足系统内多元化用能需求的同时，要有效地提升能源利用效率，促进能源可持续发展的新型一体化的能源系统。
业务价值：
满足系统内多元化用能需求前提下，实现多种类型能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济；
根据终端用户的需求，进行多方案对比评估，综合分析碳排放、经济性等核心指标，给出针对终端用户的区域优化方案；
根据实际系统拓扑，提供定制化应用模板，通过模板可以实现场景的快速迭代，流程简单，用户可以轻松使用；
楼宇暖通系统能耗仿真与节能控制优化
面向建筑提供楼宇暖通系统能耗仿真应用解决方案，通过定义空调系统模型，冷水机组，冷冻水、冷却水系统，冷却塔系统及对应控制逻辑，构建典型楼宇系统能耗仿真场景。基于实际测试数据，进行系统能耗验证和控制逻辑优化，产出满足应用需求的模型库。通过数字化仿真手段，进行典型楼宇暖通系统设计与优化，最终使得整个平台节能效果最优，实现了楼宇能源节能控制。
业务价值：
构建与实际系统拓扑一致的数字模型，可以获得在不同运营状态下的能效数据，实现能耗仿真分析与能耗预测；
支持控制策略优化，通过量化指标定量进行不同优化逻辑的评估分析；
支持模型复用，沉淀数据价值，可以支持其他暖通系统运营能耗预测；
数据中心供冷系统能耗预测
数据中心不仅是新基建的重要组成部分，同时也是名副其实的能耗大户。基于Modelica多物理建模仿真手段，提供面向数据中心供冷系统能耗预测应用解决方案。
业务价值：
搭建与数据中心制冷系统物理拓扑结构一致的数字模型，可以获得在不同区域、不同季节、不同规模数据中心运营的能效数据，实现能耗仿真分析与预测；
支持控制策略优化，通过量化指标定量进行不同优化逻辑的评估分析；
可以缩短数据中心供冷系统开发周期；
提升设计系统的可靠性，实现项目承诺；
减少现场系统测试和调试成本；
