能源互聯網行業智能化能源管理與調度方案TOC\o"1-2"\h\u721第1章緒論 3140141.1背景與意義 359121.2能源互聯網概述 311111.3智能化能源管理與調度的發展趨勢 318852第2章能源互聯網架構與關鍵技術 4273462.1能源互聯網架構設計 4111232.2信息與通信技術 4222082.3大數據與云計算技術 5164432.4人工智能與機器學習技術 526842第3章能源需求與供應分析 526213.1能源需求側分析 5135703.1.1需求側特性 596863.1.2需求側管理策略 6261443.2能源供給側分析 6313303.2.1供給側特性 6219893.2.2供給側管理策略 6295523.3能源需求與供應的平衡策略 6245183.3.1需求側與供給側的協同優化 631573.3.2能源互聯網在平衡策略中的作用 712454第4章智能化能源管理與調度系統設計 724664.1系統架構與功能模塊 784654.1.1數據層 7222854.1.2業務層 7219974.1.3應用層 7301494.2數據采集與預處理 810324.2.1數據采集 816144.2.2數據預處理 8217584.3能源預測與優化調度 846954.3.1能源預測 882544.3.2優化調度 87721第5章分布式能源管理與調度 93075.1分布式能源概述 916955.1.1分布式能源分類 9235325.1.2分布式能源特點 960865.1.3分布式能源發展趨勢 9111785.2分布式能源接入與控制 9270285.2.1分布式能源接入 949305.2.2分布式能源控制策略 9152015.2.3分布式能源設備 1095315.3分布式能源協同優化調度 1030685.3.1調度目標 10189435.3.2調度策略 10234435.3.3調度算法 107341第6章電力系統智能化調度 10117296.1電力系統調度概述 1069766.2電力市場運營與調度 11219716.2.1電力市場運營 11115616.2.2電力系統調度與電力市場運營的協同 1189366.2.3智能化調度在電力市場運營中的關鍵技術 11234456.3電力系統安全與穩定性分析 11318046.3.1電力系統安全穩定性概述 11125266.3.2智能化調度在電力系統安全穩定性分析中的應用 11109656.3.3電力系統安全穩定性分析的關鍵技術 118538第7章智能電網與多能互補 11196017.1智能電網概述 11113357.2多能互補系統設計 1297.2.1多能互補系統結構設計 12100537.2.2多能互補系統設備選型與參數配置 1262707.2.3多能互補系統控制策略 12257867.3多能互補系統調度與優化 12251497.3.1多能互補系統調度 12156757.3.2多能互補系統優化 12800第8章能源互聯網商業模式與政策 13308518.1能源互聯網商業模式創新 1382128.1.1能源共享經濟模式 13152088.1.2能源服務模式 13306648.1.3能源金融模式 1326258.2政策與法規支持 13255958.2.1國家層面政策支持 13111508.2.2地方政策支持 13322528.2.3法規支持 14217428.3能源互聯網項目投資與風險管理 14185168.3.1投資決策 1473258.3.2項目實施 1437758.3.3項目運營 14153808.3.4風險管理 1430421第9章案例分析 14216379.1國際能源互聯網項目案例分析 14202439.1.1項目一：歐洲超級電網項目 14113269.1.2項目二：美國PJM電網項目 15223149.2國內能源互聯網項目案例分析 15215769.2.1項目一：國家電網張北可再生能源柔性直流輸電項目 15214359.2.2項目二：南方電網廣東能源互聯網項目 15244939.3項目評價與啟示 164322第10章能源互聯網未來發展展望 162517110.1技術發展趨勢 162106110.2市場發展趨勢 162337310.3政策與產業環境分析 172573610.4能源互聯網在新型城鎮化中的應用前景 17第1章緒論1.1背景與意義全球能源需求的不斷增長和能源結構的優化調整，構建高效、清潔、安全、靈活的能源體系已成為世界各國關注的焦點。能源互聯網作為新一代能源基礎設施，以其高度信息化、智能化、協同化等特點，正逐步改變傳統的能源生產、傳輸、分配和消費模式。在這一背景下，智能化能源管理與調度成為推動能源互聯網發展的重要手段，對于提高能源系統運行效率、促進可再生能源消納、保障能源安全具有重要意義。1.2能源互聯網概述能源互聯網是以可再生能源為基礎，依托現代信息技術、通信技術、控制技術等手段，實現能源資源的高效配置和優化利用的一種新型能源體系。它具有以下特點：（1）高度信息化：通過信息通信技術實現能源系統各個環節的實時監測、數據采集與傳輸，為能源管理與調度提供數據支持。（2）智能化：利用大數據分析、人工智能等技術，對能源系統運行狀態進行預測、評估和優化，實現能源管理與調度的智能化。（3）協同化：能源互聯網中各環節、各主體之間相互協作，共同參與能源管理與調度，提高能源系統的運行效率。（4）靈活性：能源互聯網能夠適應各種能源需求變化，通過能源存儲、需求響應等手段，實現能源資源的靈活調配。1.3智能化能源管理與調度的發展趨勢（1）能源大數據的應用：能源系統信息化水平的提升，能源大數據在能源管理與調度中的作用日益凸顯。通過對海量數據的挖掘與分析，實現對能源系統運行狀態的實時監控、預測分析和優化決策。（2）人工智能技術的融合：人工智能技術如深度學習、強化學習等在能源管理與調度領域的應用不斷深入，為能源系統運行提供更為智能、高效的決策支持。（3）多能互補與協同優化：能源互聯網中多種能源形式相互補充，通過能源轉換、存儲等設備實現多能協同優化，提高能源利用效率。（4）需求響應與用戶互動：能源互聯網環境下，用戶不再是被動接受能源服務的對象，而是主動參與能源管理與調度的主體。需求響應和用戶互動將成為能源管理與調度的重要組成部分。（5）安全與隱私保護：能源互聯網的快速發展，能源系統的安全性、可靠性和用戶隱私保護愈發重要。加強網絡安全防護、完善隱私保護措施是智能化能源管理與調度發展的關鍵環節。第2章能源互聯網架構與關鍵技術2.1能源互聯網架構設計能源互聯網架構設計是能源互聯網建設的基礎，其目標是構建一個具有高效能源利用、安全可靠、綠色環保的能源系統。能源互聯網架構主要包括以下幾個層面：物理層、信息層、應用層及管理層。（1）物理層：主要包括能源生產、傳輸、分配和消費等各個環節的設備和設施，如新能源發電、智能電網、儲能系統等。（2）信息層：負責能源互聯網中信息的采集、傳輸、處理和存儲，為能源管理和調度提供數據支持。（3）應用層：基于信息層提供的數據，實現能源系統的監測、預測、優化和調度等功能。（4）管理層：對能源互聯網進行宏觀管理和決策支持，保證能源系統的安全、穩定和高效運行。2.2信息與通信技術信息與通信技術在能源互聯網中起到關鍵作用，主要包括以下方面：（1）傳感器技術：實現對能源生產、傳輸、分配和消費等環節的實時監測和數據采集。（2）通信技術：包括有線和無線通信技術，為能源互聯網提供高速、可靠的數據傳輸通道。（3）網絡技術：構建能源互聯網的通信網絡，實現能源信息的互聯互通。（4）信息安全技術：保障能源互聯網的信息安全，防止數據泄露和惡意攻擊。2.3大數據與云計算技術大數據與云計算技術在能源互聯網中具有重要意義，其主要應用如下：（1）大數據技術：對能源互聯網中產生的海量數據進行處理、分析和挖掘，為能源管理和調度提供有力支持。（2）云計算技術：為能源互聯網提供彈性、可擴展的計算資源，實現大規模能源數據的存儲、處理和分析。（3）數據挖掘與分析：通過對能源數據的挖掘與分析，發覺能源消費規律，為能源優化調度提供依據。2.4人工智能與機器學習技術人工智能與機器學習技術在能源互聯網中的應用主要包括以下幾個方面：（1）智能預測：利用機器學習算法，對能源需求和供應進行預測，為能源調度提供參考。（2）優化算法：采用人工智能算法，實現能源互聯網中各個設備的優化調度，提高能源利用效率。（3）模式識別：通過人工智能技術，識別能源消費模式，為用戶提供個性化的能源服務。（4）故障診斷：利用機器學習技術，對能源系統進行故障診斷和預測，提高系統的可靠性和安全性。通過以上關鍵技術的應用，能源互聯網的智能化管理和調度將得以實現，為我國能源產業的可持續發展提供有力支持。第3章能源需求與供應分析3.1能源需求側分析3.1.1需求側特性能源需求側分析旨在深入了解能源消費的規律和特點。主要包括以下方面：（1）能源消費總量及結構分析；（2）分行業、分領域的能源消費特點；（3）能源消費的時間分布特性；（4）能源消費的空間分布特性；（5）能源消費與經濟增長、人口、產業結構等因素的相關性分析。3.1.2需求側管理策略針對需求側特性，提出以下管理策略：（1）優化產業結構，降低能源消費強度；（2）推廣節能技術，提高能源利用效率；（3）實施需求響應，引導用戶合理消費能源；（4）發展分布式能源，提高能源供應的靈活性。3.2能源供給側分析3.2.1供給側特性能源供給側分析主要關注能源生產、傳輸、分配等環節的特點。包括以下方面：（1）能源生產總量及結構分析；（2）能源傳輸與分配的網絡特性；（3）能源供給側的技術經濟特性；（4）能源供給側的環境影響分析；（5）能源供給側的可靠性評估。3.2.2供給側管理策略針對供給側特性，提出以下管理策略：（1）優化能源結構，提高清潔能源比重；（2）加強能源基礎設施建設，提高能源傳輸與分配效率；（3）推廣智能化能源管理技術，實現能源供給側的優化調度；（4）發展儲能技術，提高能源供給側的調峰能力。3.3能源需求與供應的平衡策略3.3.1需求側與供給側的協同優化為實現能源需求與供應的平衡，提出以下協同優化策略：（1）建立能源需求與供應的實時監測與預測系統；（2）構建能源需求與供應的優化模型，實現多時間尺度、多場景的優化調度；（3）利用大數據、人工智能等技術，提高能源需求與供應的預測精度和調度效率；（4）建立健全能源市場機制，引導能源供需雙方合理決策。3.3.2能源互聯網在平衡策略中的作用能源互聯網在實現能源需求與供應平衡方面具有重要作用，具體體現在：（1）提高能源系統的互聯互通，促進能源資源優化配置；（2）推動能源技術與信息技術的深度融合，提升能源智能化管理水平；（3）促進能源消費模式變革，引導用戶參與能源平衡調控；（4）支持新能源、儲能等新技術的發展，增強能源供給側的調峰能力。第4章智能化能源管理與調度系統設計4.1系統架構與功能模塊本章節主要介紹智能化能源管理與調度系統的架構設計及其功能模塊。系統架構分為三個層次：數據層、業務層和應用層。4.1.1數據層數據層主要包括能源生產、傳輸、分配和消費過程中的各類數據。數據來源包括智能電表、傳感器、監測設備等，涉及電力、燃氣、熱力等多種能源類型。4.1.2業務層業務層負責實現能源數據的處理、分析與優化調度。主要包括以下功能模塊：（1）數據采集與預處理模塊：對原始數據進行清洗、校驗和預處理，保證數據的準確性和完整性。（2）能源預測模塊：根據歷史數據和實時數據，對能源需求、供應和價格進行預測。（3）優化調度模塊：根據預測結果，制定能源調度策略，實現能源的高效利用。4.1.3應用層應用層為用戶提供可視化界面，展示能源數據、預測結果和調度策略，便于用戶進行能源管理與決策。4.2數據采集與預處理4.2.1數據采集數據采集主要包括以下步驟：（1）確定數據源：根據能源類型和業務需求，選擇合適的監測設備進行數據采集。（2）通信協議：采用標準化通信協議，保證數據傳輸的穩定性和安全性。（3）數據傳輸：采用有線或無線通信技術，將數據傳輸至數據處理中心。4.2.2數據預處理數據預處理主要包括以下內容：（1）數據清洗：去除異常值、缺失值等，提高數據質量。（2）數據校驗：對數據進行一致性、完整性和準確性校驗。（3）數據轉換：將不同能源類型的數據進行標準化處理，便于后續分析。4.3能源預測與優化調度4.3.1能源預測能源預測主要包括以下方法：（1）時間序列預測：利用歷史數據，采用ARIMA、LSTM等模型進行能源需求預測。（2）機器學習預測：結合氣象、經濟、社會等多方面因素，采用機器學習算法進行能源需求預測。（3）深度學習預測：利用深度神經網絡，挖掘數據中的非線性關系，提高預測精度。4.3.2優化調度優化調度主要包括以下策略：（1）多能源協同調度：根據能源需求和供應情況，優化電力、燃氣、熱力等能源的協同調度。（2）需求響應調度：通過需求側管理，引導用戶在高峰時段減少用能，實現能源消費的削峰填谷。（3）價格激勵調度：根據能源價格波動，調整能源消費策略，降低用能成本。通過以上設計，本智能化能源管理與調度系統能夠實現能源的高效利用，提高能源管理水平，為能源互聯網行業的可持續發展提供有力支持。第5章分布式能源管理與調度5.1分布式能源概述分布式能源是指分布在能源消費地點附近的小型、清潔、高效的能源系統，主要包括分布式發電、儲能、用電設備等。能源互聯網的快速發展，分布式能源在能源系統中的地位日益凸顯。本節將從分布式能源的分類、特點、發展趨勢等方面進行概述。5.1.1分布式能源分類分布式能源按照能源類型可分為分布式可再生能源和分布式化石能源；按照能源轉換方式可分為分布式發電、分布式儲能和分布式用電設備。5.1.2分布式能源特點分布式能源具有以下特點：清潔、高效、靈活、可靠、易于接入、可擴展性強等。這些特點使得分布式能源在能源互聯網中具有重要的應用價值。5.1.3分布式能源發展趨勢能源互聯網的推進，分布式能源將呈現以下發展趨勢：分布式能源裝機容量持續增長，能源結構不斷優化；分布式能源與集中式能源的協同發展；分布式能源管理及調度技術逐漸成熟。5.2分布式能源接入與控制分布式能源接入與控制是能源互聯網行業智能化能源管理與調度的關鍵環節。本節將從分布式能源接入、控制策略及設備等方面進行闡述。5.2.1分布式能源接入分布式能源接入主要包括并網接入和孤島接入兩種方式。并網接入是指將分布式能源與電網連接，實現能源的互補和優化；孤島接入是指分布式能源在電網斷電情況下獨立運行，為周邊負荷提供電力。5.2.2分布式能源控制策略分布式能源控制策略主要包括：最大功率點跟蹤（MPPT）控制、電壓無功功率控制、頻率有功功率控制等。通過這些控制策略，實現對分布式能源的高效、穩定運行。5.2.3分布式能源設備分布式能源設備包括分布式發電機、儲能裝置、變流器、智能控制器等。這些設備是分布式能源接入與控制的基礎，其功能和可靠性對能源互聯網的安全穩定運行。5.3分布式能源協同優化調度分布式能源協同優化調度是能源互聯網行業智能化能源管理與調度的核心任務，旨在實現分布式能源的高效、經濟、環保運行。本節將從調度目標、調度策略、調度算法等方面進行論述。5.3.1調度目標分布式能源協同優化調度的目標包括：提高能源利用率，降低能源成本；優化能源結構，減少環境污染；保障能源供應可靠性，提高供電質量。5.3.2調度策略分布式能源協同優化調度策略包括：預測調度、實時調度和滾動調度。預測調度是基于天氣預報、負荷預測等數據制定調度計劃；實時調度是根據實時數據調整調度計劃；滾動調度是結合預測和實時數據進行動態調整。5.3.3調度算法分布式能源協同優化調度算法主要包括：線性規劃、非線性規劃、混合整數規劃、智能優化算法等。這些算法可根據實際情況進行選擇和優化，以提高調度效果。通過以上內容，本章對分布式能源管理與調度進行了詳細闡述，為能源互聯網行業智能化能源管理與調度提供了有力支持。第6章電力系統智能化調度6.1電力系統調度概述電力系統調度作為能源互聯網行業中的關鍵環節，對于保障電力供應的穩定性、安全性和經濟性具有重要意義。智能化調度依托先進的信息技術、通信技術和控制技術，實現對電力系統運行狀態的實時監控、分析預測以及優化控制。本章將從電力系統調度的基本概念、發展歷程和智能化調度的技術特點出發，對電力系統智能化調度進行詳細闡述。6.2電力市場運營與調度6.2.1電力市場運營電力市場化改革的不斷深入，電力市場運營逐漸成為電力系統調度的重要組成部分。電力市場運營旨在通過市場機制優化資源配置，提高電力系統運行效率。本節將從電力市場的組織結構、交易機制和價格形成等方面進行分析。6.2.2電力系統調度與電力市場運營的協同智能化調度在電力市場運營中起到關鍵作用，通過實時數據分析、預測和優化控制，實現電力市場運營與電力系統調度的協同。本節將探討智能化調度在電力市場運營中的應用，包括市場出清、資源優化配置和風險防控等方面。6.2.3智能化調度在電力市場運營中的關鍵技術智能化調度在電力市場運營中涉及的關鍵技術包括：大數據分析、人工智能、優化算法等。本節將詳細介紹這些技術在實際應用中的原理和優勢。6.3電力系統安全與穩定性分析6.3.1電力系統安全穩定性概述電力系統安全穩定性是電力系統運行的基本要求。本節將從電力系統的安全穩定性定義、評價指標和影響因素等方面進行闡述。6.3.2智能化調度在電力系統安全穩定性分析中的應用智能化調度通過實時監測、預測分析和優化控制，有效提高電力系統的安全穩定性。本節將分析智能化調度在電力系統安全穩定性分析中的應用，包括故障預測、預防和應急處理等方面。6.3.3電力系統安全穩定性分析的關鍵技術電力系統安全穩定性分析的關鍵技術包括：動態仿真、穩定性評估、優化調度等。本節將深入探討這些技術在實際應用中的原理和作用。通過本章的闡述，可以看出電力系統智能化調度在電力市場運營、電力系統安全穩定性分析等方面具有重要意義。智能化調度技術的不斷發展，將為我國能源互聯網行業的能源管理與調度提供有力支持。第7章智能電網與多能互補7.1智能電網概述智能電網作為能源互聯網行業的關鍵組成部分，是集成了現代信息技術、通信技術、自動控制技術等多種先進技術的高度自動化、智能化電網。它具有高度可靠性、經濟性、環保性和互動性等特點。智能電網通過實現能源的高效傳輸、分配和消費，為能源互聯網的穩定運行和可持續發展提供了堅實基礎。7.2多能互補系統設計多能互補系統是智能電網的重要組成部分，通過將多種能源（如風能、太陽能、生物質能等）進行優化配置和高效利用，實現能源之間的優勢互補，提高能源系統的整體效益。本節將從以下幾個方面介紹多能互補系統設計：7.2.1多能互補系統結構設計多能互補系統結構設計主要包括各類能源的接入方式、能源轉換設備、儲能設備、能源傳輸線路等。在設計過程中，需充分考慮各能源之間的互補特性，實現能源的優化配置。7.2.2多能互補系統設備選型與參數配置根據系統設計要求，選擇合適的能源轉換設備、儲能設備等關鍵設備，并進行參數配置。設備選型與參數配置應遵循高效、可靠、經濟、環保的原則。7.2.3多能互補系統控制策略多能互補系統控制策略是實現能源調度與優化的核心。通過制定合理的控制策略，實現能源在各個子系統之間的合理流動，提高系統運行效率。7.3多能互補系統調度與優化7.3.1多能互補系統調度多能互補系統調度是對系統內各種能源進行實時監控、預測和管理的過程。調度策略包括：實時能源需求預測、能源分配與調度、設備運行狀態監控等。通過優化調度，實現能源的高效利用和系統運行成本的降低。7.3.2多能互補系統優化多能互補系統優化旨在提高系統運行功能，降低能源成本，減少環境污染。優化方法包括：數學優化、人工智能算法、多目標優化等。通過優化，實現以下目標：（1）提高能源利用率，降低能源損耗；（2）實現系統運行成本的最小化；（3）減少環境污染，提高環保效益；（4）提高系統運行的可靠性和穩定性。本章從智能電網和多能互補系統的角度，詳細介紹了能源互聯網行業智能化能源管理與調度方案。通過智能電網的構建和多能互補系統設計、調度與優化，為我國能源互聯網行業的發展提供了有力支持。第8章能源互聯網商業模式與政策8.1能源互聯網商業模式創新能源互聯網的發展，催生了新型的商業模式。這些商業模式在能源生產、傳輸、消費等環節進行優化，提高能源利用效率，降低成本，實現可持續發展。8.1.1能源共享經濟模式能源互聯網通過平臺化運營，打破能源行業原有的壟斷，實現能源資源的共享。在這一模式下，能源消費者可以同時成為生產者，通過能源交易平臺實現能源的買賣，提高能源利用效率。8.1.2能源服務模式能源互聯網企業通過大數據分析、人工智能等技術手段，為客戶提供定制化的能源管理服務，實現節能降耗。能源企業還可以通過提供綜合能源解決方案，滿足客戶多元化、個性化的能源需求。8.1.3能源金融模式能源互聯網企業可結合金融手段，創新能源金融產品，如碳排放權交易、綠色信貸等，為能源項目提供資金支持，降低項目融資成本，推動能源互聯網產業發展。8.2政策與法規支持政策與法規的支持是能源互聯網行業健康發展的重要保障。我國已經出臺了一系列政策，推動能源互聯網的發展。8.2.1國家層面政策支持國家層面政策主要圍繞能源互聯網規劃、技術創新、產業布局等方面，如《關于推進能源互聯網發展的指導意見》等。8.2.2地方政策支持地方根據自身資源稟賦和產業優勢，出臺相關政策，推動能源互聯網產業發展。如浙江省發布《浙江省能源互聯網產業發展規劃》，明確產業發展目標和重點任務。8.2.3法規支持完善能源互聯網相關法律法規體系，為產業發展提供法制保障。如修訂《電力法》、《可再生能源法》等，明確能源互聯網的合法地位和監管要求。8.3能源互聯網項目投資與風險管理能源互聯網項目投資大、風險高，需要建立完善的風險管理體系，保證項目順利實施。8.3.1投資決策在項目投資決策階段，要充分考慮政策、市場、技術、財務等多方面因素，進行科學評估，降低投資風險。8.3.2項目實施在項目實施過程中，要加強對工程質量的監管，保證項目按期完成。同時建立風險預警機制，及時發覺并解決潛在風險。8.3.3項目運營項目運營階段，要加強能源互聯網平臺的建設，提高能源管理效率，降低運營成本。同時關注市場變化，調整能源價格，提高項目收益。8.3.4風險管理建立完善的風險管理體系，包括風險識別、評估、控制和監測等環節。通過多元化融資渠道，分散投資風險，保證項目穩健運行。同時加強與部門、金融機構等合作，共同應對市場風險。第9章案例分析9.1國際能源互聯網項目案例分析本節將分析幾個具有代表性的國際能源互聯網項目，以展示智能化能源管理與調度方案在國際范圍內的應用和實踐。9.1.1項目一：歐洲超級電網項目歐洲超級電網項目是一個跨國能源互聯網項目，旨在實現歐洲各國可再生能源的高效利用和優化調度。該項目采用了先進的智能化能源管理與調度系統，實現了以下亮點：（1）實時監測與預測：通過大數據分析和人工智能技術，實時監測可再生能源的發電情況和消費需求，為能源調度提供準確預測。（2）多能互補與優化調度：整合風能、太陽能、水能等多種可再生能源，實現多能互補和優化調度，提高能源利用效率。（3）儲能系統應用：利用儲能系統平衡可再生能源的供需波動，提高電網穩定性。9.1.2項目二：美國PJM電網項目美國PJM電網項目是一個區域功能源互聯網項目，覆蓋美國東部多個州。該項目在智能化能源管理與調度方面取得了以下成果：（1）需求響應：通過需求響應策略，引導用戶在高峰時段減少用電需求，實現能源需求側管理。（2）市場化交易：建立能源市場交易平臺，實現能源資源的優化配置和價格發覺。（3）高比例可再生能源接入：通過技術創新和智能化調度，實現高比例可再生能源的安全穩定接入。9.2國內能源互聯網項目案例分析本節將分析我國幾個典型的能源互聯網項目，以展示智能化能源管理與調度方案在國內的應用和實踐。9.2.1項目一：國家電網張北可再生能源柔性直流輸電項目該項目是國家電網公司在張北地區開展的一個能源互聯網試點項目，其主要亮點如下：（1）柔性直流輸電技術：采用柔性直流輸電技術，實現可再生能源的高效、遠距離輸送。（2）多能互補與源網荷儲協同：通過智能化能源管理與調度，實現風能、太陽能、儲能等多種能源資源的優化配置和協同運行。（3）能源大數據應用：利用大數據分析技術，實現能源消費預測和需求側管理。9.2.2項目二：南方電網廣東能源互聯網項目該項目是南方電網公司在廣東省開展的一個能源互聯網示范項目，其主要成果包括：（1）分布式能源接入