kWH-Relative kW 1 10000 30 NULL 30 2 10002 31 2 31 3 10004 32 2 32 4 10006 31 2 31 5 10008 30 2 30 6 10010 31 2 31 7 10012 32 2 32 8 10014 31 2 31 9 10016 30 2 30 10 10018 31 2 31 DIAEnergie按點位之單位計算時間區間之數值

28 39 554 6 20 45 298 3 11 32 178 5 16 20 206 3 13 16 225 5 18 - - - - 27 527 3 13 - - - - 13 51 8 39 44 32 7 16 12 110 2 6 11 87 2 9 - - 6 28 32 355 5 16 1 2 8 21 7 36 4 1 2 5 58 4 9 10 80 3 10 2 33 2 7 11 204 2 5 4 16 - - 2 46 1 2 4 16 - - 8 67 6 10 32 549 7 12 2 48 1 4 9 83 - - 24 223 - - 6 61 3 7 1 10 1 2 地方政策 12 194 7 22 客户变更 8 138 1663 10 32 风力发电机 2 45 0 1 光伏发电设备 3 31 2 4 测绘 12 21 1 2 规划容量 32 54 1 2 电价 5 2 1 2 电力消纳 12 21 1 2 地理坐标 12 4 1 2 设计 设计参与者 可行性研究 13 8 44 7 土建设计 12 7 电气设计 12 1 道路设计 32 1 建筑设计

············ 31 （三）GDP 增长和就业影响 ·································································· 32 第五章 总结及政策建议 ························································ 34 参考文献 ··················· 一次电力及其他 16% 25% 31% 40% 49% 政策情景 煤 65% 57% 49% 32% 18% 油 12% 10% 8% 5% 3% 天然气 3% 2% 3% 5% 6% 一次电力及其他 20% 31% 41% 58% 73% 双碳情景 煤 65% 54% 46% 32% 17% 油 11% 8% 5% 2% 1% 天然气 3% 3% 3% 3% 4% 一次电力及其他 电量呈持续下降趋势，双碳情景的煤电退役速度最快。到 2030 年，政策情景与双碳情景的煤电装机容量均为 32GW，发电量分别为 138TWh 和 137TWh；到 2035 年，两个情景的煤电装机仍保持在 32GW，发电量下降至 约为 121TWh；到 2060 年，政策情景和双碳情景的煤电装机容量分别为 37GW 和 32GW，发电量降至 52TWh 和 46TWh。 天然气作为低碳转型的过渡能源，主要用

燃气锅炉作为多能互补能源系统供热子系统的 备用热源，在余热锅炉、槽式太阳能集热器、电加 热器的产热量不足以供应使用时，使用燃气锅炉进 行辅助供热，燃气锅炉模型供热的计算方法见式 (16)~式(17) [32]。 HGB = FGBηGB (16) ηGB = ηE GB(0.0951 + 1.525αGB - 0.6249α 2 GB) (17) 式中，HGB 为燃气锅炉的产热功率，kW；ηE Pwt_max (29) Ppgu_min ≤ Ppgu ≤ Ppgu_max (30) Hsun_min ≤ Hsun ≤ Hsun_max (31) Hgb_min ≤ Hgb ≤ Hgb_max (32) Hhss_min ≤ Hhss ≤ Hhss_max (33) 式中，PPV_max 为光伏的输出上限；Pwt_max 为风 机的输出上限；Ppgu_max和Ppgu_min为燃气轮机的输出 1016/j.energy.2018.03.123. [11] 徐林, 阮新波, 张步涵, 等 . 风光蓄互补发电系统容量的改进优化配 置 方 法 [J]. 中 国 电 机 工 程 学 报 , 2012, 32(25): 88-98, 14. DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2012.25.017. XU L, RUAN X B, ZHANG B H, et al. An

硬盘 带宽 软件环境 操作系统 一台 8 核 32G 200G 5M MySQL5.7 、 MongoD B 4 、 IIS7 、 .Net Framework 4.5+ 、 Redis 4 Windows Server 2016 数据中心版 64 位 <100 00 点 CPU 内存 硬盘 带宽 软件环境 操作系统 应用 8 核 32G 50G 8M IIS7 、 .Net Framework /CentOS7 64 位 <500 00 点 CPU 内存 硬盘 带宽 软件环境 操作系统 应用 8 核 32G 50G 10M IIS7 、 .Net Framework 4.5+ 、 Redis 4 Windows Server 2016 数据 中心版 64 位 数据 8 核 32G 400G 1M MySQL5.7 、 MongoD B 4 Windows Server 2016 数据

断点续传 数据压缩 失电报警 05 高效 PART EIGHT 典型硬件 典型硬件 ANet 系列边缘计算网关 高性能平台 高性能 ARM 32 位处理器；嵌入式 Linux 操作系统 128M 以上内存；最大可扩展 32G 外部存储 稳定可靠 电磁兼容 4 级、硬件加密 ( 国密算法 SM1,SM4) 、软件加密 (AES) 、宽温工作 (- 40℃~70℃) 、宽压工作 (DC9~36V CJT188-2004 、 IEC103/104 、 OPC UA 、 BACNET 等； 平台侧： ModbusTCP （主、从）、 104 （主、从）、 DGJ08-2068-2012 上海 建筑能耗、 DGJ32/TJ111-2010 江苏建筑能耗、扬州、常州、杭州、广西河池等地 省市能耗、宁夏电力需求侧、安科瑞运维云、预付费云协议、华云 104 协 议、 SNMP 、 MQTT 协议、 OPC UA 、 IEC

27 图 31 各情景交通部门能源消费结构 ····································································· 28 图 32 双碳情景下各行业增加值变化 ····································································· 28 图 33 2030 年前达峰重点政策（CO2，双碳情景 ············· 31 图 35 碳中和重点政策（GHG，双碳情景 2030-2060 累计减排潜力） ········································ 32 表目录 表 1 广东省碳达峰碳中和重要时间点和目标 ······························································ 7 表 2 年广东省非二氧化碳 温室气体排放（甲烷、氧化亚氮和含氟气体）占温室气体总排放的 13%（以二氧化碳当量计，下同）。从排放源来看， 非二气体排放主要来自工业（包含废弃物处理）和农业领域，分别占比 68% 和 32%。从气体类型来看，含氟气体 排放量最大，占比 42%，主要来自工业部门；其次是甲烷，总占比 40%，农业甲烷占比为 25%，工业甲烷占比为 15%；氧化亚氮总占比 19%，工业氧化亚氮占比 12%，农业氧化亚氮占比

65 23 21 21 22% 56 26 53 30 19 2.3 1.5 45 30 1.7 1.3 1.3 1.0 亿千瓦 292 1.0 80 21 32 19 12 18 GW 时间 文件 内容 目标完成情况 2021 年 10 月 《关于完整准确全 面贯彻新发展理念 做好碳达峰碳中和 工作的意见》 首次构建“双碳”政策体系的顶层设计，明确 (12.7) 246 (0.13) (15.7) 390 1.2 (16) 117 (16) (24.8) 000591.SZ 太阳能 2,750 26.6 8.74 305 (32) (7.0) 140 (9.3) (4.0) 182 (1.8) (3.3) 62 (16) (0.56) 601016.SH 节能风电 3,642 5.2 (2.5) 414 153 (11) (0.23) 000155.SZ 川能动力 1,303 21.1 27.7 154 11 (20.3) 77 (3.0) (7.4) 82 (10.6) 37 (32) (5.0) 603693.SH 江苏新能 2,972 7.2 7.4 354 12.4 7.7 182 16.3 9.4 266 4.2 20 84 (5) 14.7 行业平均

http: // www.china-simulation.com 描述，即负荷波动值占实际总负荷的百分比，如 式(32)所示。求解过程的调度总收益、净负荷波动 率以及平均运算时间的对比结果如表4所示。 fload t = | FE  t | P load t ´ 100% (32) 由表4可以看出，不同风光出力不确定性描述 方法下的调度总收益相差不大，这是由于风光的不 确定性处理主要用于优化调度实时阶段，对整体的 Offering Strategy of a Virtual Power Plant[J]. IEEE Transactions on Power Systems (S0885-8950), 2017, 32(5): 3492-3504. [17] 张玉敏, 韩学山, 杨明, 等. 基于狄利克雷模型的分布鲁 棒机组组合[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(17): 5074- 5084. Zhang 2020, 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