本书主要讲述电-氢-氧综合能源系统网络流建模与优化,内容涵盖电氢氧综合能源系统协调优化与案例分析、能流网络联合分析以及电-氢-氧综合能源系统在高海拔地区的应用等。在智能电网、新型电力系统、双碳目标等背景下,本书适用于高海拔地区能源系统的数学建模和相关基础理论知识学习,有助于培养读者的专业兴趣与实践技能。本书可作为高等院校高年级本科生、研究生课程参考教材以及电气能源行业工程师、能源互联网等相关行业工程师及创业者的参考书目。

第1章高海拔地区的概念
及其能源问题概述(1)
11高海拔地区的概念及其特殊性(1)
111高海拔地区的定义(1)
112高海拔地区的特殊性(2)
12高海拔地区的气候特点及其对能源的影响(3)
121高海拔地区的气候特点(3)
122对能源的影响(5)
13高海拔地区的能源挑战(6)
131能源基础设施建设困难(7)
132能源供应不稳定(7)
133能源消耗高及环境污染(8)
134政策支持与区域协调发展(8)
14高海拔地区的能源利用现状与发展趋势(9)
15高海拔地区电氢氧综合能源政策法规概述(10)
151电力政策与法规(11)
152氢能政策与法规(11)
153氧气利用政策(12)
154主要政策文件(12)
16高海拔地区电氢氧综合能源产业发展政策(13)
161电力产业政策(13)
162氢能产业政策(14)
163氧气产业政策(14)
164主要政策文件(15)
第2章
高海拔地区负荷特性
概述与场景生成(16)
21负荷特性的概念及其在能源领域的重要性(16)
211负荷特性的定义(16)
212负荷特性的分类(16)
213负荷特性的重要性(18)
22高海拔地区负荷特性的研究现状(22)
221负荷预测研究现状(22)
222负荷预测模型(22)
223面临的困难(23)
224负荷聚合商的相关研究(24)
23研究高海拔地区电力、氢能、氧气负荷的产生与消费情况(28)
231电力负荷的产生与消费(28)
232氢能负荷的产生与消费(29)
233氧气负荷的产生与消耗(29)
24高海拔地区与低海拔地区的负荷变化规律分析(31)
241时空分布差异(31)
242负荷峰谷特征(31)
243能源消费结构差异(33)
25节假日和特殊事件对电氢氧负荷的影响(35)
251节假日和特殊事件的定义与分类(35)
252节假日对电氢氧负荷的影响(35)
253不同国家和地区的节假日负荷变化(36)
254特殊事件对电氢氧负荷的影响(37)
255应对节假日和特殊事件负荷变化的策略(38)
26场景生成技术在可再生能源领域的作用和意义(40)
261场景生成技术概述(40)
262场景生成在可再生能源领域的应用(43)
263场景生成在可再生能源系统中的意义(44)
264场景生成在可再生能源领域的挑战与未来发展方向(44)
27高海拔地区可再生能源场景生成的技术和方法(45)
271可再生能源场景生成方法(45)
272场景生成的关键技术(46)
273基于气象数据的场景生成算法(47)
274基于气象数据的光伏发电功率预测方法比较(49)
28
高海拔地区的气象条件和地形特点
对可再生能源场景生成的影响

(50)
29极端场景下可再生能源的发电能力和供电情况(52)
291可再生能源的主要类型及特点(52)
292极端场景下可再生能源的发电能力和供电情况(53)
293极端场景的应对策略(54)
第3章
高海拔地区可再生能源
集群划分与功率预测(57)
31
分布式光伏大规模接入配电网
的控制策略研究的重要性
(58)
311分布式发电集群概念(58)
312分布式发电集群与微电网的对比(59)
32可再生能源集群划分的综合指标(59)
33可再生能源的集群划分方式(61)
34可再生能源集群电压协调控制(62)
341原始优化控制模型(62)
342集群自治优化控制(64)
343群间分布式协调优化(65)
35高海拔地区可再生能源发电出力特性(70)
351高海拔地区的风能资源(70)
352高海拔地区的太阳能资源(71)
353高海拔地区的水能资源(71)
354可再生能源的综合利用(72)
36
气候和地形等因素对可再生能源
发电出力的影响(73)
361太阳辐射的影响(73)
362环境温度、风速的影响(73)
363天气类型的影响(73)
37季节性变化对可再生能源发电出力的影响(74)
371太阳能发电(74)
372风能发电(74)
373水能发电(75)
38
高海拔地区可再生能源的日变化
特性与功率预测的重要性(75)
381太阳能发电的日变化特性(76)
382风能发电的日变化特性(76)
383水能发电的日变化特性(77)
384可再生能源功率预测的重要性(77)
385综合利用与优化策略(78)
386结论(79)
39光伏发电功率预测技术(79)
391光伏发电功率的影响因素分析(80)
392传递过程中的影响因素(80)
393光伏发电功率超短期预测方法分类(83)
394光伏发电功率超短期预测方法分析(85)
395基于历史数据预测法(85)
396考虑未来气象因素预测法(87)
397中长期预测法(89)
398马尔科夫链预测法(89)
399神经网络算法(90)
3910光伏发电功率超短期预测难点(91)
310机器学习等在功率预测中的作用(92)
311功率预测对能源系统运行和调度的影响(94)
3111功率预测受海岛综合能源系统调度的影响(94)
3112功率预测在综合能源调度中的影响(94)
312
功率预测在高海拔地区可再生
能源发电出力优化中的作用
(95)
3121功率预测的基本原理和方法(95)
3122功率预测在太阳能发电中的应用(96)
3123功率预测在风能发电中的应用(97)
3124功率预测在水能发电中的应用(97)
3125功率预测在高海拔地区可再生能源中的战略意义(98)
第4章电氢氧综合能源系统基础知识(99)
41电能的生成、传输与利用(99)
411电能的生成(99)
412电能传输(104)
413电能的利用(105)
42氢能的生产、存储与应用(107)
421氢能的发展历史(107)
422氢能的生产(107)
423氢能的存储(110)
424氢能的传输(113)
425氢能的应用(115)
43氧能的提取、应用与环境影响(118)
431氧能的提取(118)
432氧能的应用(119)
433氧能的环境影响(120)
44综合能源系统概述和发展历程(121)
441综合能源系统的组成(121)
442发展历程(122)
45综合能源系统在高海拔地区的应用(123)
451高海拔地区综合能源系统的挑战(123)
452高海拔地区综合能源系统的机遇(123)
453高海拔地区综合能源系统的应用场景(124)
第5章电氢氧综合能源系统建模(128)
51电氢氧综合能源系统设备建模(128)
511供能设备模型(129)
512能源转换设备模型(138)
513用能设备模型(140)
514储能设备模型(145)
52电氢氧综合能源系统集成(154)
53算例分析(177)
第6章高海拔地区电氢氧综合
能源系统优化求解方法(181)
61传统数学优化算法(181)
611线性规划优化方法的原理与在综合能源系统中的
应用
(182)
612整数线性规划方法的原理及在综合能源系统中的
应用
(183)
613非线性规划优化方法的原理及在综合能源系统中的
应用
(185)
614动态规划的原理及在综合能源系统中的应用(186)
615混合整数线性规划的原理及在综合能源系统中的
应用
(188)
62机器学习算法(190)
621神经网络算法的原理及在综合能源系统中的应用(191)
622支持向量机算法的原理及在综合能源系统中的应用(195)
623聚类算法的原理及在综合能源系统中的应用(197)
63智能优化算法(198)
631遗传算法的历史与发展(199)
632遗传算法的理论依据(200)
633遗传算法的搜索过程(200)
634遗传算法与传统优化方法的比较(203)
635粒子群算法的起源与应用(205)
636粒子群优化的基础理论(206)
637PSO算法的特点与优势(208)
638PSO算法的局限性与挑战(208)
639PSO的未来发展方向(209)
64传统算法与智能算法的结合(210)
641传统算法(210)
642智能算法(211)
643传统算法与智能算法的结合应用(212)
644参数调优(212)
645混合策略(213)
第7章高海拔地区电氢氧综合能源
系统配置与运行优化
(214)
71电氢综合能源系统配置与运行优化(214)
711电氢综合能源系统模型(215)
712电氢综合能源系统中的不确定性及其风险(216)
713考虑鲁棒优化方法的电氢综合能源系统(218)
714算例分析(220)
715结论与展望(220)
72高海拔地区电氧综合能源系统的重要性(224)
721研究现状及研究目的(224)
722电氧综合能源系统配置(225)
723氧气储存与输送技术(229)
724运行优化策略(230)
725储能系统优化(232)
726算例分析(233)
73电氢氧综合能源系统的配置与运行优化(240)
731IES架构(241)
732两阶段分布式鲁棒优化模型(244)
733算例模拟(248)
第8章
高海拔地区电氢氧综合
能源系统效益评价体系(269)
81综合效益分析(269)
811经济效益(270)
812环境效益(271)
813技术效益(272)
814社会效益(273)
82评价方法设计(274)
821模糊综合评价法(275)
822层次分析法(276)
823熵权法(277)
83评价指标方法(277)
831技术评价指标(278)
832能效评价指标(279)
833经济评价指标(280)
834环境评价指标(281)
84评价流程(282)
85结论与展望(285)
851提供科学决策依据(285)
852支持推广应用(285)
853未来展望(286)
第9章未来发展方向与展望(288)
91高海拔地区电氢氧综合能源系统技术发展趋势(288)
911技术集成与系统优化(288)
912材料与设备的高效化(290)
913储能技术的突破(293)
914共享储能技术的应用(295)
915智能控制与管理(297)
916政策支持与标准化(299)
917环境与经济效益分析(301)
92高海拔地区电氢氧综合能源的未来应用场景(302)
921远程村庄与偏远社区(302)
922登山营地与高海拔旅游景点(303)
923高海拔科学研究站(303)
924高速公路和铁路沿线设施(303)
925高海拔矿业和工业基地(303)
926军事与国防设施(304)
927高原农业和畜牧业(304)
928医疗与应急救援(304)
929学校与教育设施(304)
9210高海拔城市和居民区(305)
93
新技术与新材料在高海拔地区电氢氧
综合能源中的潜在应用
(305)
931先进燃料电池技术(305)
932新型储氢材料与技术(305)
933新型储氧技术(306)
934高效能量转换技术(306)
935环境友好材料(306)
936高强度、轻量化材料(306)
937高效热管理技术(306)
94高海拔地区电氢氧综合能源与可持续发展的关系(307)
941环境保护与生态平衡(307)
942资源高效利用与能源安全(308)
943经济发展与就业创造(308)
944社会进步与生活质量提升(309)
945长期可持续发展(309)

前言
高海拔地区广泛分布于世界各大洲，如青藏高原、安第斯山脉、阿尔卑斯山脉、喜马拉雅山脉等。这些地区不仅是生态系统的重要组成部分，也是可再生能源开发的潜在热点。然而，高海拔地区的气候严酷、空气稀薄、气温变化剧烈、能源供应受限，这些条件对传统能源的开发和利用带来了严峻挑战。因此，高海拔地区综合能源系统的建设成为全球能源发展与技术创新的重要课题。
本书系统研究了高海拔地区的综合能源发展模式，探索了电能、氢能、氧气等多种能源的协同开发、优化配置及高效利用策略。随着可再生能源技术的不断发展，风能、太阳能等资源在高海拔地区展现出了巨大的开发潜力。然而，由于受气候条件和基础设施限制，所以高海拔地区能源系统存在负荷波动大、能源存储难、能源供应不稳定等问题。因此，本书结合了智能优化算法、机器学习、分布式能源管理等前沿技术，为高海拔地区的能源系统优化提供了系统的理论支撑和实践方案。
本书的编写基于作者团队在高海拔地区能源系统研究领域的多年积累，既涵盖了基础理论，又包含了大量工程实践案例，旨在为读者提供完整的认知框架与应用指南。希望本书能够为新能源开发、能源优化管理及政策制定提供参考，同时也为全球高海拔地区的绿色能源发展贡献智慧。
*后，感谢所有为本书编写提供帮助的专家、学者和行业同仁，期待本书能为相关领域的研究者和从业者带来新的启发。

编者

2025年4月