今天分享的是：2025城市综合能源系统韧性评估与提升-东北电力大学 姜涛
报告共计：33页
极端灾害下城市能源系统如何"扛住"？这项研究给出韧性提升方案
2025年7月，在上海举办的紫金论电专题论坛上，东北电力大学姜涛团队带来的“城市综合能源系统韧性评估与提升”研究报告，聚焦极端自然灾害对能源系统的冲击，从模型构建、韧性评估到实际提升方案，为城市供能安全提供了一套系统性解决方案。如今，电-气-热多能耦合的综合能源系统已成为城市供能的主流形态，它能提升能源利用效率、促进新能源消纳，但也因结构复杂，在极端灾害面前更易“受伤”——从2026年美国德州寒潮导致千万人断水断电，到2023年土耳其地震摧毁千座电力塔，再到2024年海南台风“摩羯”造成168万户停电，一次次灾害警示我们：城市能源系统的“韧性”，已成为保障民生与经济稳定的关键。
精准“模拟”灾害：为能源系统建一套“风险预判工具”
要提升能源系统韧性，首先得搞清楚极端灾害会如何影响它。姜涛团队针对冰灾、台风、地震三种高发灾害，分别构建了精细化模型，相当于给能源系统装上了“灾害预判雷达”。
针对冰灾，研究团队不仅考虑了冰灾的时空分布特性，还精准计算了线路承受的冰风力荷载——比如覆冰厚度会如何影响绝缘子闪络、杆塔断线，甚至线路舞动的故障概率。通过数学模型，能提前算出不同覆冰情况下，电力设备的故障风险，让运维人员知道该重点防护哪些区域。
面对台风，模型则聚焦台风的实时动态：从台风中心的移动路径，到不同位置的实时风速变化，再到台风压差对线路的影响，都能被量化。比如当台风靠近时，模型能根据风速大小，算出线路和杆塔的累积故障概率，避免“被动应对”。
而在地震模型中，团队特别考虑了“主余震”特性——地震后余震往往会加剧设备损伤。模型通过地震烈度椭圆衰减关系，划分不同区域的地震影响等级，进而计算线路、燃气管道、热力管道的故障率，甚至能精准到某一段管道在地震中的受损概率。
这些模型的核心价值在于，不再是“灾害来了才应对”，而是提前掌握灾害对能源系统的冲击路径与风险点，为后续防护打下基础。
分阶段评估：给能源系统做“全周期体检”
知道了灾害风险，下一步就是评估能源系统的“扛灾能力”。姜涛团队将韧性评估分成灾前、灾中、灾后三个阶段，像给能源系统做“全周期体检”，每个阶段都有明确目标和方法。
灾前评估的核心是“找弱点”。团队通过N-K分析方法，从鲁棒性（系统抗故障能力）和冗余性（系统备用能力）两个维度设计指标，比如计算不同元件故障时的负荷削减量，或是分析电网的连通度，从而找出系统中最容易“出问题”的环节。比如某条线路一旦故障就会导致大片区域停电，这类薄弱点就能通过灾前评估提前识别，方便运维人员提前加固。
灾中评估则追求“实时响应”。灾害发生时，能源系统状态瞬息万变，传统评估方法要么计算慢，要么误差大。团队提出“影响增量法”，结合多项式混沌展开技术，既能快速计算系统韧性水平，又能精准识别实时薄弱环节。在E118-G48综合能源系统的测试中，这种方法将计算时间从传统的数小时缩短到十几分钟，误差却控制在0.3%以内，相当于给调度人员提供了“实时韧性仪表盘”，能及时调整应对策略。
灾后评估则聚焦“恢复效果”。灾害过后，不能只看“有没有恢复供电”，还要评估恢复的质量——比如系统恢复速率有多快、性能损失有多大、抗灾能力是否回到灾前水平。团队设计了三个核心指标：系统抗灾指标（R_se）、性能损失指标（R_Loss）、恢复速率指标（R_rec）。在冰雪灾害的测试案例中，IEEE-39系统的恢复速率指标达到0.8463，意味着负荷能快速恢复，而这些数据也能反过来验证前期韧性提升措施的有效性。
从“防护”到“恢复”：一套全流程韧性提升方案
评估的最终目的是提升。姜涛团队针对灾前、灾中、灾后三个阶段，给出了可落地的韧性提升策略，覆盖从“提前防护”到“快速恢复”的全流程。
灾前预防的关键是“提前布局”。团队提出“移动储能预布局”策略——灾害来临前，根据故障概率预测，将移动储能设备调度到关键节点。比如在测试系统中，当移动储能预定位在S2、S4节点时，灾害导致的电能损失仅为0.72p.u.，远低于定位在S1、S2节点时的1.93p.u.。这种“未雨绸缪”的布局，能在灾害发生时快速为关键负荷（比如医院、通讯基站）供电，减少民生影响。
灾中应对则侧重“快速控险”。当灾害已经发生，团队提出两种拓扑重构方案：一种是利用联络线，通过自适应算法调整电-气网络的连接方式，比如将未受灾区域的电力通过联络线输送到停电区域，在E13-G7系统测试中，这种方法让电网负荷损失从0.72MW降至0.56MW，气网甚至实现“零损失”；另一种是利用SOP（静止同步补偿器）装置，它能快速隔离故障区域，阻止故障扩散，同时为失电区域提供电压支撑。在E33-G14系统中，SOP帮助电力系统恢复88.93%的负荷，天然气系统恢复76.84%的负荷，大幅减少损失。
灾后恢复的核心是“协同高效”。团队提出“多能协同”和“输配协同”两种策略：多能协同就是让电、气、热系统互相支援，比如用燃气轮机发电弥补电网缺口，用余热供暖减少热力系统压力，在测试中能让一级负荷（如医院、交通枢纽）恢复率达到100%；输配协同则聚焦维修资源分配——不再是“平均分配”，而是根据受灾严重程度，优先抢修对全局影响大的输电主干线和配电网末端，在某城市电网测试中，这种策略让设备抗灾能力提升近20%，维修时间缩短一半。
落地应用：吉林电网的“韧性实践”
这套方案已不只是理论——团队开发的“严寒地区高比例新能源电网韧性全过程评估系统”，已在吉林省电网落地应用。该系统集成了吉林电网的拓扑结构、电力数据等信息，能模拟严寒地区常见的冰灾、寒潮等灾害对电网的影响：通过在线监测预警界面，运维人员能实时掌握电网状态；在事故演变界面，能看到灾害如何一步步影响能源系统；评估界面则会自动生成抗灾能力、负荷损失、恢复情况等指标，甚至能给出针对性的韧性提升建议，比如哪些区域需要加装配能，哪些线路需要提前加固。
未来方向：AI将成能源韧性提升的“新引擎”
谈及未来，姜涛团队表示，还将在三个方向深入探索：一是进一步研究“复合灾害”的影响——比如台风叠加暴雨、寒潮叠加冰冻，这类灾害对能源系统的冲击更复杂，需要更精准的故障机理分析；二是应对“不确定性”——新能源出力波动大、设备故障具有随机性，未来要开发能应对这些变量的韧性评估方法；三是引入AI技术——借助人工智能的预测与优化能力，让韧性评估更实时、提升措施更智能，比如AI能根据历史灾害数据自动优化移动储能的预布局位置，或是实时调整多能协同的调度策略。
城市能源系统就像城市的“血管”，而韧性就是它的“抗压能力”。从精准模拟灾害，到科学评估韧性，再到落地提升方案，这项研究让城市能源系统在极端灾害面前，不再是“脆弱的一环”，而是能守护民生与经济稳定的“坚固防线”。随着技术的不断完善，未来我们或许能更从容地面对灾害，让“断水断电”的困境越来越少。
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