深度耦合

考虑到电力系统与能源互联网的深度耦合，虚假数据注入攻击对电力系统的威胁不断提升。文章针对虚假数据注入攻击(false data injection attack，FDIA)设计自适应生成对抗网络(adaptive generative adversarial networks，AGAN)状态重构的虚假数据注入攻击检测方法。该方法在生成对抗网络(generative adversarial networks，GAN)基础上融入卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)以及自适应约束下的自注意力机制(self-attention，SA)，实现节点间全局参考性，从而实现状态的有效重构和异常状态的准确预测；根据AGAN的异常数据预测结果设计结合网络判别值的检测逻辑。最后，在IEEE14节点的电力系统上验证所提方法的有效性，且对比GAN、CNN，AGAN重构的平均绝对百分比误差为0.0001%，检测准确率可达到98%。

本项目理论研究基于大型燃煤发电机组的降耗时空效应理论，打破原设计理念中不同单元间、子系统间能量交换和转换的流程壁垒，将吸热侧的给水、凝结水、空气与放热侧的烟气、回热抽汽等工质按照能量品位匹配原则，从有效利用回热抽汽和锅炉烟气可用能两个方面，重构机组回热系统，提出机炉深度耦合理论。本项目于2018年1月12完成项目科技查新，并于2018年3月26日通过中电工组织的成果验收，验收意见认为：本项目研究内容完整，对机炉深度耦合综合提效技术，在实际工程的应用具有指导意义，达到了国内领先水平。

该项目属于大型燃煤发电机组的节能提效领域。 华北电力设计院与华北电力大学联合开展了机炉深度耦合综合提效技术研究，发挥各自特长，理论研究和工程应用研究无缝链接，取得了显著的节能减排效果，并成功应用于大型超超临界燃煤机组项目中。机炉深度耦合技术基于大型燃煤机组的降耗时空效应理论，打破了火电厂锅炉岛和汽机岛之间热质传递过程之间的壁垒，将烟气、蒸汽、凝结水、给水和空气等统一视为系统能量利用大过程中的放热和吸热介质进行耦合集成，按照能量品位匹配原则，重构机组回热系统。在理论研究基础上，依托中兴电力蓬莱电厂1000MW超超临界二次再热机组和神皖庐江电厂660MW项目超超临界一次再热机组的工程条件，于2015年在华北院公司立项，开展机炉深度耦合综合提效技术研究，项目编号Y2015-J05；于2017年在中电工程立项，开展了机炉深度耦合综合提效技术工程应用研究，项目编号DG1-J01- 2017。通过华北院与华北电力大学充分讨论沟通，深入理解机炉深度耦合技术原理内涵，对机炉深度耦合综合提效技术进行了全方位的研究，涵盖了理论分析、原理研究、概念设计、系统拟定、热力计算、参数选择、控制策略、设备选型、布置、经济性分析、风险分析等各方面。

​6月29日，辽宁省科技厅发布《辽宁省科技支撑碳达峰碳中和实施方案（2023—2030年）》。方案提出，聚焦碳捕集利用与封存 （CCUS）技术的全生命周期能效提升和成本降低，重点突破低成本低能耗二氧化碳捕集的吸收剂/吸附剂、二氧化碳高效催化转化，以及二氧化碳化学利用、驱油、地质封存等核心关键技术，开展CCUS与工业过程的全流程深度耦合技术研发。