32(9): 113-119. Liu Wen, Zhang Zhisheng. Study on Short-Term Load Forecasting Considering Demand Response Based on Dynamic Electricity Price[J]. Proceedings of the CSU- EPSA, 2020, 32(9): 113-119. [22]

智慧电厂一体化平台 (ICS+ISS) 火电集控 现场管控 数据采集 产业数据中台 生产 数据 云 小 — — 边 * 集团中台数据采集规范依据综合数字〔 2023 〕 113 号《关于开展集团公司产业态势分析项目 厂 站数据接入有关工作的通知，及后续相关要求实施，明确数据类型， 数 据采集范围、数据接口规范、信息安全等要求。 数据 应 用 层 管理 应 用 层 T

62 (16) (0.56) 601016.SH 节能风电 3,642 5.2 (2.5) 414 (5.7) 4.2 205 (13.2) 0.4 351 (7.3) 5.9 113 (17) 10.8 600032.SH 浙江新能 5,944 (5.1) 2.6 540 0.54 8.9 247 (10.3) 1.6 443 (2.1) 7.3 90 (23) 7 0.46 6.5 (14) 0.194 (5.4) 52 13 0.73 (11) (14) 行业平均 10 3 (10 7) (6 1) 6 4 (16) (28) 0 74 113 65 59 (9 8) (11) 13 8 (11) (19) n 补贴退坡及市场化交易深化背景下 ，标杆企业资产效率整体呈下滑态势。标杆企业平均总资产收入率为 10% ，同比下降 11% ， 3 川能动力 192 (2.2) (21) 6.3 6.1 (8) 26 74.1 (22) 1.52 (22.2) (34) 969 17.9 (26) 603693.SH 江苏新能 113 13.0 (17) 5.4 4.8 (20) 23 24.1 (25) 1.43 5.5 (22) 1,905 17.8 (14) 行业平均 354 (5 8) (19) 3 9

601016.SH 节能风电 3,642 5.2 (2.5) 414 (5.7) 4.2 205 (13.2) 0.4 351 (7.3) 5.9 113 (17) 10.8 600032.SH 浙江新能 5,944 (5.1) 2.6 540 0.54 8.9 247 (10.3) 1.6 443 (11) (14) 10.3 (10.7) (6.1) 6.4 (16) (28) 0.74 113 65 59 (9.8) (11) 13.8 (11) (19) 行业平均 6.3 6.1 (8) 26 74.1 (22) 1.52 (22.2) (34) 969 17.9 (26) 603693.SH 江苏新能 113 13.0 (17) 5.4 4.8 (20) 23 24.1 (25) 1.43 5.5 (22) 1,905 17.8 (14)

..............................113 3.2.2.8.1. 故障管理....................................................................................................................113 3.2.2.8.1.1. 故障单模板管理（增加）..... ........................................113 3.2.2.8.1.2. 故障单模板管理（删除）........................................................................................113 3.2.2.8.1.3. 故障单模板管理（修改）.............. 参与者 系统管理员、代维企业 业务规则 1、选中需要修改的故障单模板； 2、点击编辑进行修改，对名称和内容进行修改； 3、最后点击确定。 输入业务对象及属性 故障单模板名称、故障单模板内容 113 业务逻辑 在故障管理界面里面修改故障单模板 输出业务对象及属性 修改后的故障单模板 功能需求描述 故障单模板修改 界面要求 无 非功能性需求 安全性、易用性、可靠性、高性能、可扩展性、可维护性

误溯源，提高信息的可靠性；面对可能存在的信息 篡改问题，还可通过区块链中的哈希运算等技术提 高数据篡改的难度，并利用共识机制避免被篡改数 据对整体决策的影响，确保 PIES 的信息安全[113]。 这种信息结构的变化也将引发 PIES 运行模式由集 中式向分散式转变，传统的集中优化算法难以适用， 分散优化成为能源区块链架构下 PIES 优化运行的 必然选择。 5.5 数字孪生背景下的 blockchain in energy indus- try[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(5): 18-29. [113] 张 宁，王 毅，康重庆，等. 能源互联网中的区块链技术：研究 框架与典型应用初探[J]. 中国电机工程学报，2016，36(15)： 4011-4022. ZHANG Ning, WANG

610 7,667,080 7,628,453 7,589,999 7,551,718 7,513,610 91,189,868 98,818,320 106,408,319 113,960,037 121,473,647 23 24 25 89.65% 89.25% 88.84% 12,652,263 12,594,383

未与其他能源网充分融合。因此，氢能的碳减排潜 能还有很大挖掘空间。 园区能源系统集电、气、热、冷、氢等多能流 为一体，同时多能流之间的动态特性、静态特性大 不相同，因此园区的实际运行模型是多时间尺度下 的优化问题[113]。目前园区联合优化运行的大部分 研究工作主要集中在一定环境目标下的稳定能量 流分析上，很少有考虑综合能源系统的能量流动态 变化对环境效益的影响。由于能源耦合处时间尺度 复杂、故障转移规律复杂、随机性强，且动态过程 energy industry chain[J] ． International Journal of Hydrogen Energy，2023，48(50)：19046-19059． [113]王成山，吕超贤，李鹏，等．园区型综合能源系统多 时间尺度模型预测优化调度[J]．中国电机工程学报， 2019，39(23)：6791-6803． WANG Chengshan，LÜ Chaoxian，LI

6合1平台，同时支持MS-OTN和MPLS-TP 1 2 3 4 70/22.8db 180/49.2 db 121/35.04 db 108/31.92 db 205/55.2 db 113/33.12 db 123/35.52 db 158/43.92 db 81/25.44 db 42/16.08 db 50/25.2 db Node-F Node-I Node-K Node-L

voltage microgrids[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2015, 67: 101-113. DOI: 10.1016/j.ijepes.2014.11.009. [10] MAHDAVI S, HEMMATI R, JIRDEHI M A. Two-level planning for