今天分享的是：河海大学 华昊辰PPT：适用高原地区牵引供电的光-风-氢-储综合能源系统协同优化运行关键技术研究

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适用高原地区牵引供电的光-风-氢-储综合能源系统协同优化运行关键技术研究总结

本研究聚焦高原地区电气化铁路牵引供电难题，由河海大学牵头，联合西藏农牧大学、中国铁建上海设计院集团等单位，开展光-风-氢-储综合能源系统协同优化运行关键技术研究，为高原铁路供电提供创新解决方案。

研究背景方面，西南某地区2035年电气化铁路里程将达5198公里，耗电量预计增加10倍，但部分规划线路电网薄弱，难以满足供电需求。该区域太阳能、风能资源丰富，年日照超3100小时，风能储量930亿千瓦时，开发沿线可再生能源成为支撑电气化铁路发展的关键。然而，高原恶劣气候、复杂地势导致可再生能源出力与牵引负荷波动大，电化学储能在高寒环境下性能骤降，现有技术难以适配。

研究面临四大核心挑战：一是源荷难以预测，高原气象站点稀疏、极端天气频发，且地势起伏大、行车组织调整频繁，导致风光出力和牵引负荷预测偏差显著；二是资源配置目标冲突，多介质储能设备在高原特殊环境下工况多变，供电可靠性、可再生能源消纳率与经济性难以协调；三是系统调控复杂，低温缺氧影响设备调节能力，多设备调节时间差异大，增加供需平衡难度；四是电能质量治理困难，电网短路容量小，叠加牵引供电特性与负荷冲击，负序、谐波等问题突出。

针对上述挑战，研究明确四大科学问题，提出五大研究方向：一是通过混合神经网络模型与滚动更新机制，提升源荷预测精度；二是建立配置评价体系，基于多目标优化算法制定资源配置策略；三是构建日前-日内-实时三级调度框架，保障系统动态平衡；四是结合变流器补偿与混合储能协同控制，治理电能质量问题；五是开发仿真平台并开展工程示范，验证技术可行性。

研究已取得阶段性成果，包括改进型预测模型降低误差、多目标资源配置方案实现可靠经济供能、自适应调度框架保障系统稳定、综合治理技术改善电能质量等。团队由多学科骨干组成，与英国利兹大学、英国铁路总公司等保持国际合作，已完成西藏、南京等地实地调研，为技术落地奠定基础。

该研究通过综合能源系统创新应用，有望破解高原铁路供电瓶颈，助力可再生能源高效利用，为高原地区交通与能源协同发展提供技术支撑。

要不要我帮你整理一份研究核心技术要点清单？

以下为报告节选内容