本发明公开了一种含新能源电力系统调峰需求的评估方法，包 括：统计发生概率大于 0.95 的正净负荷预测误差边界值，发生概率大 于 0.95 的负净负荷预测误差边界值；生成位于正净负荷预测误差边界 和负净负荷预测误差边界之间的净负荷预测误差代表场景；根据所得 的净负荷预测误差代表场景，对次日可能发生的净负荷场景进行预测； 计算预测得到的净负荷场景中的最大峰谷差，作为所求的电力系统次 日的调峰需求。本发明可以根据日前预测的新能源出力的随机特征而 制定出更加准确的调峰需求容量，从而使得电力系统在保证安全运

课题从事纳米新能源材料能量转化的新规律及在高端电池中的应用基础研究，在金属-空气电池、锂离子电池关键材料与技术以及能源清洁高效利用等领域开展工作，制备了一系列的金属与合金、金属氧化物、金属硫化物纳米材料以及无机/有机复合材料等，研究了纳/微米材料组成、结构、形貌与电极性能之间的关系，考察了材料高效储能的化学热力学、动力学等性能，并开展其能量转换与储存新规律的探索研究，探讨解决提升高能化学电源的容量、功率与寿命的有效途径。为纳米新能源材料的制备、表征及在能源领域的应用打下了基础。 研究

在“双碳”目标的背景下，基于可再生能源电解水制氢是真正实现清洁氢气来源的“绿氢”技术。然而，目前制约电解水制氢产业发展的瓶颈之一是贵金属基电催化剂高昂的价格。近年来，研究者开发了多种廉价、高效的电解水阴极析氢非贵金属电催化剂，其中硫化钼（MoS2）基催化剂是迄今为止发现的析氢性能最好的非贵金属催化剂之一，其具有类铂活性。然而，这类高活性催化剂往往更易受到复杂催化反应环境因素的影响，导致催化剂表面发生重构并破坏其几何/电子结构，造成催化剂失活。 基于此，本团队提出了具有分子选择性的栅栏工程，解决了高活性Co掺杂MoS2析氢反应催化剂活性与稳定性之间的权衡问题。这一策略为设计高效、稳定的非贵金属基电催化剂的大规模应用提供了新思路。当将该MoS2基（Co-MoS2@CoS2）阴极催化材料与实验室自制的高活性钴镍双金属硒化物析氧反应阳极配对用于实验室自制的碱性电解水（AWE）双电极电解系统时，在电流密度400 mA/cm2下持续分解500 h没有明显的衰减。 随着我国进一步推进去碳化，电解水制氢有望成为能源变革的核心。在此背景下，只有大力推广电解水制氢，才能满足不断增长的绿氢需求。为此，需要大幅扩大电解水制氢装置规模，让电解水制氢在国民经济去碳化中发挥关键作用。

大规模风电、光伏等可再生能源的接入是新能源电力系统的重要特征，其发电、负荷、设备故障以及天气等因素的多重不确定性交互渗透，对信息控制系统产生严重依赖，使系统安全面临严峻的挑战。 　　为全面提升新能源电力系统防御风险的能力，华北电力大学刘文霞和张建华教授团队在 2007 至 2016 年间 ，承担了国家科技部和国家自然科学基金委等 5 个纵向课题，同时与贵州、海南和吉林省等多家电力公司合作，从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手本项目从电网规划、运行、应急和信息四个应用领域入手，开展风险评估理论及其应用关键技术研究。取得的创新性成果如下： 　　（1）创新提出了表征新能源不确定性影响的电压波动风险量化评价方法，突破了复杂大电网风险评价效率和风电场模型精度低的技术难题，研发了计及多重风险的大规模风电并网规划方案辅助决策系统（见图1、图2a）； 　　（2）提出了大规模风电并网下电力系统小信号稳定性与运行风险评估新方法，建立了融合运行风险的优化调度框架，率先研发了电网短期和超短期风险评估系统（见图2b），填补了国内外该应用领域空白； 　　（3）提出了电力系统大停电风险的辨识与预警方法，解决了大规模风电接入情况下电网自组织临界态的辨识难题，首次建立了区域电网大停电风险的应急管理体系； 　　（4）系统地提出了设备、厂站及广域系统三个层面的电力信息安全评估方法，突破了信息-物理域耦合带来的安全性量化难题，为新能源电力系统的安全经济运行提供了信息安全技术支撑。 　　基于此项目，研究团队共申请发明专利 11 项，已授权 7 项；软件著作权 3 项；发表论文 76 篇，其中 SCI 论文 10篇、 EI 期刊论文 46 篇，总被引用量 29237 次；专著 1 册。同时，此项目成功应用于北京、华北电网的安全和应急体系建设，有利支撑了奥运保电；研发的应用系统应用于贵州、海南和吉林等省，创造了巨大的经济效益。

建筑节能已成为我国节能技术领域的重要议题.冷热电三联供技术是充分利用低品位热能的一种有效手段,该系统能源综合利用率高,一般均可达到70﹪以上.本文阐述了分布式区域冷热电联供系统的原理和特点,提出一种基于热气机的天然气能源岛系统.并指出充分推动分布式区域冷热电联供技术的应用,对于能源节约,环境保护,能源安全以及资本有效运作具有十分重要的意义.

环境温湿度、光照强度、水分、盐碱度、作物生理指标……这些参数关系农作物生长，现代农业通过农业信息智能感知技术便可轻松“一网打尽”。 然而实时监测这些指标需要电力驱动，电力无疑是智慧农业蓬勃发展的“源头活水”。田间地头常常难以铺设管线，而电池有限续航能力和污染风险又比较突出。因此发展农业信息“无源感知”是未来智慧农业一大趋势。 为更好地解决这一难题，浙江大学生物系统工程与食品科学学院IBE团队平建峰研究员课题组，提出了一种简便有效的方法，从农业环境中挖掘自然能源并将其高效转化为电能。首次将摩擦纳米发电机技术应用于农用纺织品中，并用于降雨时雨水能的收集，通过能量转化获取电能。 这项研究，近日发表在国际知名期刊《纳米能源》（ Nano Energy ）上，论文第一作者为浙江大学生物系统工程与食品科学学院2020级博士研究生姜成美 ，通讯作者为平建峰研究员。 功能化纱线的制备流程及其在农业中的应用场景把摩擦纳米发电机装进农用纺织品的纱线里 南方地区经常暴雨成灾，造成农业生产的巨大损失。农用纺织品在大棚设施中最为常见，它能够遮阴挡雨，保护农作物。 如何从农业环境中挖掘能源？ 浙大科研人员将这两者巧妙结合，通过纱线表面功能化，将摩擦纳米发电机依附在纱线上，织成智能化农用纺织品，利用雨水冲刷时的电子转移与流动产生电流，源源不断地为智慧农业供能。装载摩擦纳米发电机的纱线可以说是智慧农业的“无源活水”。 这个研究灵感来自一场突如其来的大雨：仲夏时节，一场突如其来的倾盆大雨透过来不及关闭的窗户摧残了窗台边的绿植。这引起了研究人员的思考：“农作物所处的环境只会更恶劣，那么我们就想办法利用它的恶劣。”大棚不仅可以作为作物、动物的“保护伞”，还可以作为雨滴能的收集器。 实验数据显示，在9.5牛顿的连续力作用下，3厘米长的纱线就能产生7.7伏的电压。 平建峰介绍，未来通过连接储能设备，这些被改造的农用纺织品，不仅可以为种植业和畜牧业提供保护以提高农畜产品质量与产量，还可以为物联网感知器件源源不断地输送电能，从而开展农业信息的无源监测和实时提供天气状况。 功能化纱线在农用纺织品上的应用绿色能源在智慧农业中具有广阔应用 为什么雨滴的能量可以转化成电能呢？ 这是因为对农用纺织品的纱线进行了特殊改造。科研人员在其表面覆盖了两层特殊材料——导电的碳化钛纳米材料和不导电的聚二甲基硅氧烷（一种高分子聚合物）。 功能化纱线收集雨滴能的原理 该聚合物能够防水并与环境中的雨水发生电子转移。而碳化钛感应电极，不仅具有高导电性能，还因其高电负性可以助力表面聚合物抢夺电子。因此在实现农用纺织品原有的农用保护材料、保温、遮阳、水土保持、排水灌溉、种子培育基材的功能基础上，还能从农业环境中源源不断地获取能源，为智慧农业提供驱动力，实现农业信息“无源实时感知”。 平建峰说，这两种材料具有良好的生物相容性，而且整个制备过程易于规模化和工业化。

本发明公开了一种基于溶液除湿的新能源电动汽车余热储能式空调系统及其方法，包括一次回风溶液除湿系统、空调制冷剂循环系统、余热储能溶液再生系统。本发明通过相变材料吸收电动汽车电池散热，能改进电池散热效果，有效控制电池组温度；利用相变储能技术可以高效回收并可控地输出冷凝热和电池散热，实现余热利用，减小电动汽车整体能耗；通过溶液除湿技术实现除湿环节和控温环节分离，不需要将空气降低到露点温度以下来除湿，大大减小空调的控温负荷；通过一次回风模式，将新风与回风混合，既保证了空气品质，又减少了空调的控温负荷；同时除湿溶液可反复再生，使用寿命长。

本发明公开了一种动态云服务请求下数据中心多能源的在线控 制系统，包括系统状态监控模块、负载调度模块和多源供能系统管理 模块，负载调度模块包括延时敏感型请求调度子模块和延时容忍型作 业调度子模块，系统状态监控模块用于每隔一段时间接收来自用户的 云服务请求，判断云服务请求是延时敏感型请求还是延时容忍型作业， 并在云服务请求是延时敏感型请求时将该云服务请求发送到负载调度 模块的延时敏感型请求调度子模块，在云服务请求是延时容忍型作业 时将该云服务请求发送到负载调度模块的延时容忍型作业调度子模 块。本发明能够优化数据中心供能系统的长期运营开销，并且不需要 提前获取任何系统数据或者假设任何的稳态分布。 完成人：金海、刘方明、邓维 

项目成果/简介:建筑节能已成为我国节能技术领域的重要议题.冷热电三联供技术是充分利用低品位热能的一种有效手段,该系统能源综合利用率高,一般均可达到70﹪以上.本文阐述了分布式区域冷热电联供系统的原理和特点,提出一种基于热气机的天然气能源岛系统.并指出充分推动分布式区域冷热电联供技术的应用,对于能源节约,环境保护,能源安全以及资本有效运作具有十分重要的意义.

该项目依托获批的“国家智慧城市专 项试点” ，按照“1+18+N”（1个省级平 台、18个市级平台、N个高校、医院站级） 的模式，构建全省统一的“公共建筑能耗 监管云平台” ，最终实现我省能源总消耗 下降5%～10%的管控目标。该项目采用 “互联网+能源管理”的技术创新，实现 了覆盖全省的、可持续运行的“能源管理 云”平台，这一系列创新的模式被称为 “安徽模式” 。