AI技术在氢-电-热多能源系统（HES）中的应用综述，重点聚焦数值优化-大模型-大数据融合方向：
一、核心研究方向与技术融合框架
HES系统通过耦合氢能（制/储/用）、电能、热能，实现多能互补与低碳转型。AI技术主要从三个维度深度融合：
- 数值优化：多能流协同调度与规划
- 大模型：复杂系统建模与跨域决策
- 大数据：状态感知与不确定性预测
二、融合应用研究方向与案例
1. 多能协同优化与调度
氢-电-热耦合建模
能量枢纽（Energy Hub）优化：基于混合整数规划（MILP）的P2G（电制氢）、P2HH（电制氢热联产）调度模型，通过AI算法（如深度强化学习）动态优化电/氢/热转换效率。例如：电解槽废热回收供热的P2HH模型提升综合能效至85%以上，显著降低弃风率 [6]。
季节性氢储能（SHS）规划：结合随机-鲁棒优化处理风光出力不确定性，AI算法优化储氢容量与充放策略，解决跨季节能源错配问题 [5]。
需求响应与市场机制
双激励需求响应：基于联邦学习保护用户隐私，利用大模型分析用户用能行为，设计阶梯碳交易与绿证激励机制，引导氢能消纳 [9]。
2. 大模型驱动的系统建模与仿真
物理信息神经网络（PINN）
将热力学方程、流体力学约束嵌入神经网络，加速氢气管网-电网联合仿真。例如：PINN模型预测P2G对天然气管道压力的影响，计算效率提升50倍 [4]。
多模态大模型应用
文本-数据融合模型分析能源政策与气象报告，生成氢能系统优化策略；视觉大模型识别设备故障特征，减少人工巡检 [7][10]。
3. 大数据驱动的预测与安全控制
风光-负荷联合预测
基于时空图神经网络（STGNN）的风光出力预测，融合气象卫星数据与智能电表数据，误差率<8% [1][1]。
氢负荷预测：利用LSTM结合交通、工业大数据预测燃料电池汽车加氢需求 [12]。
故障诊断与韧性提升
图卷积网络（GCN）定位多能网故障：将电网拓扑、氢气管网节点映射为图结构，实现N-1故障快速诊断 [10]。
数字孪生系统：实时采集SCADA数据训练强化学习代理，优化故障隔离策略 [1]。
三、前沿融合方向（2024–2025年）
- 联邦学习与跨域协同
- 各能源子系统（电/氢/热）本地训练模型，云端聚合参数，解决数据孤岛问题。应用于跨区域氢能调度 [7][7]。
- 轻量化大模型与边缘计算
- 蒸馏压缩Transformer模型部署于场站边缘设备，实时优化电解槽启停 [7]。
- 生成式AI与场景构建
- 扩散模型生成极端天气/市场风险场景，增强优化模型鲁棒性 [11]。
- 碳-AI协同优化
- 大模型解析碳足迹数据，动态调整P2G与CHP（热电联产）运行策略，实现碳流追踪 [9]。
四、挑战与展望
- 数据壁垒：多源异构数据（电网/氢管网/热网）难以统一治理 → 需建立能源链区块链存证体系 [8]。
- 模型可信度：黑箱模型决策难解释 → 发展可解释AI（XAI）与物理约束融合 [7]。
- 算力与能耗：大模型训练耗能高 → 探索神经形态计算等低碳架构 [7]。
- 标准缺失：跨系统接口协议不统一 → 需制定AI-HES互操作标准 [10]。
代表性文献：
优化方向：Pan等（Energy, 2020）[5]，Li等（Applied Energy, 2019）[6]
大模型方向：Daniel等（DOE报告, 2024）[7][7]，Liu等（电力系统自动化, 2024）[10]
大数据方向：Ye等（2021）[12]，Hou等（Nano Energy, 2022）[1][1]
总结：AI与大模型正从“单点预测”向“系统级智能体”演进，未来需深化物理机理与AI融合、构建能源联邦学习生态，以支撑氢-电-热系统的高效低碳运行。
参考文献
1. Yali Hou, Qunwei Wang. “Big data and artificial intelligence application in energy field: a bibliometric analysis.” Environmental Science and Pollution Research
2. M. Geidl, G. Andersson. “Optimal Power Flow of Multiple Energy Carriers.” IEEE Transactions on Power Systems
3. P. Mancarella. “Multi-energy systems : An overview of concepts and evaluation models.”
4. S. Clegg, P. Mancarella. “Integrated Modeling and Assessment of the Operational Impact of Power-to-Gas (P2G) on Electrical and Gas Transmission Networks.” IEEE Transactions on Sustainable Energy
5. Guangsheng Pan, W. Gu et al. “Optimal Planning for Electricity-Hydrogen Integrated Energy System Considering Power to Hydrogen and Heat and Seasonal Storage.” IEEE Transactions on Sustainable Energy
6. Jiarong Li, Jin Lin et al. “Operation Optimization of Power to Hydrogen and Heat (P2HH) in ADN Coordinated With the District Heating Network.” IEEE Transactions on Sustainable Energy
7. Claus Daniel, Jess Gehin et al. “Advanced Research Directions on AI for Energy.”
8. Peng Fu, D. Pudjianto et al. “Integration of Hydrogen into Multi-Energy Systems Optimisation.” Energies
9. Jingying Yang, Xiu Ji et al. “Optimal Operation of Hydrogen Energy Coupling Integrated Energy System considering Green Certificate, Ladder-Type Carbon Joint Trading, and Dual-Incentive Demand Response.” International Transactions on Electrical Energy Systems
10. Han Liu, Wei Hu et al. “Application and Outlook of Artificial Intelligence Large Models in New Power System Operation Control.” 2024 3rd International Conference on Energy and Electrical Power Systems (ICEEPS)
11. Zhengxuan Liu, Ying Sun et al. “Artificial intelligence powered large-scale renewable integrations in multi-energy systems for carbon neutrality transition: challenges and future perspectives.” Energy and AI
12. Zhihui Ye, J. Qian et al. “Research and Practice of Big Data Technology in Energy System.” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science
13. Carola Daffner, B. Muellner. “Table of contents.” 2021 IEEE Sustainable Power and Energy Conference (iSPEC)
14. Y. Kozawa. “E115 Energy System Innovation Based on Multilateral Utilization of Hydrogen.”
15. Xi Yi, Tianguang Lu et al. “Collaborative planning and optimization for electric-thermal-hydrogen-coupled energy systems with portfolio selection of the complete hydrogen energy chain.” ArXiv
16. K. Kampouropoulos. “Multi-objective optimization of an energy hub using artificial intelligence.”
17. Changcheng Li, Haoran Li et al. “Flexibility Value of Multimodal Hydrogen Energy Utilization in Electric–Hydrogen–Thermal Systems.” Sustainability
18. Chengkang Guo, Xiwang Abuduwayiti et al. “Optimized Scheduling of Integrated Energy Systems Accounting for Hydrogen Energy Multi-Utilization Models.” Sustainability
19. Yakun Jia. “Research status and prospect of key problems of integrated energy system optimization model.” Advances in Engineering Technology Research
20. H. Samiullah. “Applications of Utility-Scale Power to Gas Energy Storage Systems in Smart Grids.”
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