在“双碳”方针下，高份额可再次出产的动力接入归纳动力体系（IES）。但是，这一进程带来许多问题，如源荷猜测困难、弃风弃光现象、多重影响要素导致效益丢失、能量转化和输运中的退化及不确认性等。一起，“熵域”视角为剖析动力体系影响要素供给新思路，熵理论中的克劳修斯熵、古伊 - 斯托多拉定理、香农熵等在不同研讨视点有使用，包含热力学剖析、不确认性剖析、碳排放剖析等。

　　这是考虑动力体系网络特点的熵增核算模型，能描绘体系熵增散布和数值。能量丢失包含能量退化（如线路、管道损耗、混合损耗、转化损耗）和能量不确认性（源荷猜测差错及可再次出产的动力出力不确认性），别离对应传统热力学熵增和信息等效热力学熵增。模型触及熵增源（发生传统和信息等效热力学熵增的元件）、熵增流（输运途径上累计熵增）、节点熵增（保持㶲流流入节点的累计熵增）等中心概念，并经过简略算例验证了模型有效性。

　　熵态网络承载和束缚熵增流传达，反映动力体系熵态散布。经过熵态联系（如熵增源两头熵增流差值、节点注入与流出平衡、节点流出熵增流份额分配）构建熵态方程组求解，可得到节点熵增、支路熵增流、负荷熵增等要害向量，然后确认体系全体、部分熵增及各支路和节点的熵态网络参数。经过简略算例验证了节点（部分）熵态平衡规律、全体（源 - 荷）熵态平衡规律和节点（部分）熵增㶲流分配律。

　　已宣布多篇相关期刊和会议论文。后续将使用熵态机理和核算模型，以体系相关熵增参数为优化方针，提出规划和运转优化办法，并针对其他影响动力体系的要素展开熵增机理建模研讨，融入熵态模型。