2025年城市综合能源系统韧性评估分析：极端灾害下多能协同提升策略​

随着能源转型的持续推进，电-气-热多能耦合的综合能源系统已成为城市供能系统的典型形态。这种系统能够有效提升能源利用效率，促进新能源消纳和能源可持续发展。然而，城市综合能源系统运行日趋复杂，供能安全和可靠性面临严峻挑战。全球频繁发生的极端自然灾害，如冰灾、台风、地震等，严重威胁城市能源系统的安全运行。2021年美国德克萨斯州寒潮导致2341.8万千瓦电力负荷轮停，经济损失达800至1300亿美元；2023年土耳其加济安泰普地震造成约1000座电力塔摧毁，2000万人电力供应中断；2024年海南省台风“摩羯”导致79座变电站停运，168.1万户停电。这些事件凸显了城市综合能源系统韧性评估与提升的紧迫性。本文将从极端灾害模型构建、韧性评估方法、韧性提升策略及系统开发等方面展开分析，探讨未来城市能源系统的发展方向。

​​一、极端自然灾害模型构建：多类型灾害的精细化模拟​​

极端自然灾害是城市综合能源系统面临的主要威胁，其时空特性和链生效应使得系统故障率显著上升。针对冰灾、台风和地震等灾害，研究团队通过构建精细化气象模型，分析了灾害对系统元件的故障率影响。在冰灾模型中，计及冰灾的时空特性，通过绝缘子、杆塔和线路故障率计算，实现了冰灾场景的模拟与分析。台风模型则考虑了台风路径和强度变化，通过杆塔和线路故障率评估，揭示了台风对能源系统的破坏机制。地震模型进一步引入了主余震特性，通过线路和管道故障率计算，反映了地震对综合能源系统的链生影响。

这些模型的构建为韧性评估提供了数据基础。例如，在冰灾场景中，通过故障率计算可识别系统薄弱环节；在台风模型中，通过时空特性分析可预测灾害演进路径；在地震模型中，主余震特性的引入增强了模型的实用性。这些精细化模型不仅提升了灾害模拟的准确性，还为后续韧性评估和提升策略制定了科学依据。值得注意的是，2024年海南省台风“摩羯”导致836条线路停运，2.8万个台区受影响，这进一步验证了灾害模型构建的必要性。未来，随着人工智能算法的应用，灾害模型将向多类型、复合链生灾害模拟方向发展，为城市能源系统安全提供更全面的保障。

​​二、综合能源系统韧性评估：灾前、灾中与灾后的全过程分析​​

韧性评估是提升城市综合能源系统抗灾能力的关键环节。研究团队从灾前、灾中和灾后三个阶段构建了全过程评估体系。灾前评估主要通过N-k分析，从鲁棒性和冗余性角度构造韧性指标，识别系统薄弱环节。例如，通过计算系统抵抗灾害的能力，可提前发现潜在故障点，为预防控制提供依据。灾中评估则基于影响增量法，提出综合能源系统高阶故障状态快速评估方法，实现韧性水平的实时计算。该方法通过将元件故障率设为0，描述故障前后对系统的影响，结合多项式混沌展开（aPCE）提升计算效率，构建最优切负荷模型，进一步加速评估过程。

在灾后评估中，研究团队依据负荷曲线变化和系统运行状态，构建了抗灾指标、性能损失指标和恢复速率指标，评估韧性提升措施的有效性。例如，通过E118-G48系统测试表明，所提方法在灾中可实现大规模系统韧性精确评估，计算误差低于传统方法，且时间效率提升显著。此外，灾后负荷恢复曲线的分析显示，系统在冰雪灾害下的恢复速率指标可有效反映韧性提升效果。这些评估方法不仅涵盖了系统层面和元件层面的指标，还通过实时识别薄弱环节，为韧性提升策略提供了数据支持。未来，随着新能源出力和故障不确定性的增加，韧性评估需进一步引入多重不确定性分析方法，借助人工智能算法提升评估的适应性和准确性。

​​三、综合能源系统韧性提升：多能协同与输配协同的策略创新​​

韧性提升策略是保障城市综合能源系统安全运行的核心。研究团队从灾前预防控制、灾中紧急控制和灾后快速恢复三个阶段提出了多能协同与输配协同的创新策略。在灾前阶段，通过移动电源预布局策略，将移动电源调度至关键节点，最小化系统的预期电能损失。例如，在E33-G14-H6系统中，不同预定位点下的电能损失分析显示，优化部署可显著降低负荷停电风险。在灾中阶段，基于联络线和SOP（软开放点）的拓扑重构策略成为关键。联络线重构通过自适应ADMM算法，实现电-气系统的动态交互，提升多能互补能力；SOP重构则通过实时响应控制指令，隔离故障并优化资源分布，减少负荷损失。

在灾后阶段，多能协同和输配协同策略进一步提升了系统恢复效率。多能协同通过考虑能源耦合特性，按优先顺序恢复重要负荷；输配协同则通过维修资源分配和故障线路抢修，提升系统抗灾能力。例如，在E33-G14-H6系统中，负荷权重系数分布图显示，多能协同策略可恢复更多高优先级负荷；在输配协同框架下，Case 4（考虑维修资源分配）较Case 3（均匀分配）显著提升了系统韧性。这些策略不仅体现了多能流异质特性的融合，还通过人工智能算法优化了决策过程。未来，随着灾害时空演变复杂性的增加，韧性提升策略需进一步探索自适应控制方法和智能决策系统，以应对极端灾害的连锁效应。

​​四、韧性全过程评估系统开发：严寒地区高比例新能源电网的应用实践​​

为将理论研究应用于实践，研究团队开发了严寒地区高比例新能源电网韧性全过程评估系统。该系统集成吉林省电网拓扑结构及电力数据，模拟灾害影响情况，并在各阶段采取相应韧性提升措施。系统界面包括灾害模拟、历史评估、事故演变和在线监测预警等功能，通过抗灾能力、负荷损失、负荷恢复和综合评估等指标，全面评估系统韧性。例如，灾害模拟界面可实时展示灾害演进路径；事故演变界面则通过动态可视化，辅助决策者制定应对策略。

该系统的应用体现了韧性评估与提升的一体化。在灾前阶段，通过移动电源预布局和灾害模拟，提前识别风险；在灾中阶段，基于SOP和联络线的重构策略，实时优化系统运行；在灾后阶段，通过多能协同和输配协同，加速负荷恢复。测试结果表明，该系统在提升计算效率和决策准确性方面表现突出，为城市能源系统安全管理提供了技术支撑。未来，随着人工智能与能源系统的深度融合，此类系统将向智能预警、自适应调控方向发展，进一步增强城市能源系统的韧性和可持续性。​

以上就是关于城市综合能源系统韧性评估与提升的分析。从极端灾害模型构建到全过程韧性评估，再到多能协同提升策略及系统开发，本文全面探讨了城市能源系统在极端灾害下的应对机制。随着新能源占比的提升和灾害不确定性的增加，未来研究需进一步揭示多类型链生灾害的故障机理，深化多重不确定性下的韧性评估方法，并借助人工智能算法优化提升策略。通过理论与实践的结合，城市综合能源系统将朝着更安全、高效、韧性的方向持续发展。