安科瑞 劉邁

　　摘要：隨著電動汽車的快速普及，換電站作為重要的能源補給設施，其運營模式對電網(wǎng)負荷和碳排放產(chǎn)生顯著影響。本文系統(tǒng)探討了換電站有序充電策略與綜合能源系統(tǒng)低碳調度的協(xié)同優(yōu)化方法，分析了當前技術發(fā)展現(xiàn)狀、關鍵模型構建方法、優(yōu)化算法應用以及實際案例效果。研究結果表明，通過智能調度策略、多能互補機制和碳交易體系的有機結合，可顯著降低系統(tǒng)運行成本1530%，減少碳排放20%以上，同時提高可再生能源消納比例和電網(wǎng)穩(wěn)定性。本文還探討了當前面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向，為促進交通領域電氣化和能源系統(tǒng)低碳轉型提供理論參考和實踐指導。

　　關鍵詞：換電站；有序充電；碳排放；綜合能源系統(tǒng)；優(yōu)化調度

　　引言

　　在全球應對氣候變化和推進能源轉型的背景下，電動汽車作為交通領域低碳化的重要載體，正經(jīng)歷爆發(fā)式增長。中國電動汽車百人會數(shù)據(jù)顯示，2024年我國新能源汽車銷量突破1500萬輛，市場滲透率超過40%。與傳統(tǒng)充電模式相比，換電模式以其補能（35分鐘完成電池更換）和電池集中管理優(yōu)勢，在出租車、網(wǎng)約車、重卡等商用領域展現(xiàn)出競爭力。

　　然而，換電站規(guī)模化發(fā)展也帶來新的挑戰(zhàn)。一方面，換電站作為高功率用電單元，其無序充電行為會加劇電網(wǎng)峰谷差，威脅系統(tǒng)安全運行。國家能源局報告指出，部分城市高峰時段換電站負荷已占區(qū)域總負荷的1520%。另一方面，電力生產(chǎn)端的碳排放問題不容忽視，特別是在以煤電為主的地區(qū)，換電站間接碳排放量較高。國家能源集團數(shù)據(jù)顯示，其投運的5個換電重卡項目每年可減排二氧化碳約2.6萬噸，但也消耗大量電網(wǎng)電力。

　　在此背景下，研究換電站有序充電與綜合能源系統(tǒng)低碳調度的協(xié)同優(yōu)化具有重要意義。通過智能調度算法協(xié)調換電站充放電行為，可有效降低對電網(wǎng)的沖擊，提高運行經(jīng)濟性；同時結合碳交易機制和可再生能源消納，能夠顯著減少系統(tǒng)碳排放。蔚來能源表明，配備儲能系統(tǒng)的換電站可降低電網(wǎng)依賴度30%，高峰時段換電效率提升25%。湖北工業(yè)大學的研究則證明，換電站集群與區(qū)域電網(wǎng)協(xié)同優(yōu)化可使峰谷差減少9.94%，碳排放顯著降低。

　　本文將從以下幾個方面展開研究：(1)分析換電站在綜合能源系統(tǒng)中的角色與功能；(2)構建考慮有序充電和碳排放的系統(tǒng)優(yōu)化模型；(3)探討不同優(yōu)化算法在解決該問題上的適用性；(4)總結實際應用案例與效果；(5)提出未來研究方向與建議。研究成果可為換電站規(guī)劃運營、電網(wǎng)協(xié)同調度以及低碳政策制定提供理論依據(jù)和實踐參考。

　　1換電站在綜合能源系統(tǒng)中的定位與功能

　　換電站作為連接交通系統(tǒng)與能源系統(tǒng)的關鍵節(jié)點，在綜合能源體系中扮演著多重角色。傳統(tǒng)視角下，換電站主要被視為電力消費單元，而現(xiàn)代能源系統(tǒng)則賦予其更為豐富的功能定位，包括分布式儲能節(jié)點、需求響應資源和可再生能源消納載體等。深入理解這些功能特性，是設計優(yōu)化調度策略的基礎。

　　1.1換電站作為分布式儲能系統(tǒng)

　　換電站本質上是一個分布式電池儲能系統(tǒng)，其核心特征在于電池庫存的動態(tài)管理。與固定式儲能不同，換電站的"儲能介質"——動力電池會隨著電動汽車的電池更換服務不斷流動。研究表明，一個中等規(guī)模的換電站通常保有3050塊備用電池，這些電池在充電架、存儲區(qū)和車輛之間循環(huán)流動，形成的"電池流"網(wǎng)絡。這種特性使換電站具備顯著的能量時移能力，即可在電價低谷時段充電，在高峰時段放電或直接用于換電服務。

　　蔚來能源的技術進一步強化了這一功能，通過在換電站內(nèi)部配置專用儲能裝置，實現(xiàn)了充儲策略的靈活切換。數(shù)據(jù)顯示，這種設計可使換電站在電網(wǎng)供電不足時，優(yōu)先利用儲能系統(tǒng)供電，將電網(wǎng)依賴度降低30%。北京地區(qū)的案例分析表明，采用谷電充電策略的換電站可減少區(qū)域電網(wǎng)峰谷差達156.02MW，年減排二氧化碳約268萬噸。

　　1.2換電站作為需求響應資源

　　在電力市場環(huán)境下，換電站具備成為需求響應資源的潛力。通過調整充電功率和時段，換電站可參與電網(wǎng)調峰、頻率調節(jié)等輔助服務。湖北工業(yè)大學的研究團隊構建了包含風電、光伏和電池儲能的WEPEVBSS集群模型，證明換電站參與需求響應可使區(qū)域電網(wǎng)峰谷差降低9.94%，負荷方差減少4.92%。

　　換電站的需求響應能力主要體現(xiàn)在三個方面：一是功率調節(jié)，通過控制充電樁的啟停和功率變化響應電網(wǎng)調度指令；二是時間轉移，利用電池庫存緩沖將充電負荷從高峰時段轉移至低谷時段；三是雙向互動，在V2G（VehicletoGrid）模式下，站內(nèi)電池可向電網(wǎng)反送電。國家能源集團的實踐表明，其換電重卡項目不僅實現(xiàn)了綠電就地消納，還可作為虛擬電廠參與電網(wǎng)調節(jié)。

　　1.3換電站與多能源系統(tǒng)的耦合

　　現(xiàn)代綜合能源系統(tǒng)中，換電站正與多種能源形式深度耦合。一方面，換電站可直接接入分布式光伏、風電等可再生能源，形成"光儲充換"一體化系統(tǒng)。安科瑞EMS3.0平臺在上海某研究院的示范項目中，實現(xiàn)了光伏發(fā)電優(yōu)先供能、余電儲存為夜間充電樁供電的運行模式，使光伏消納率提升至95%，用電成本降低28%。

　　另一方面，換電站可與熱力、天然氣系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化。特別是在工業(yè)園區(qū)場景，換電站的余熱可回收用于區(qū)域供熱，而其電力需求則可通過燃氣熱電聯(lián)產(chǎn)（CHP）靈活供應。這種多能互補模式大幅提高了系統(tǒng)整體能效。廣東迪度新能源展示了如何通過AI算法優(yōu)化此類多能源流動，實現(xiàn)成本與碳排放的雙重目標。

　　換電站在綜合能源系統(tǒng)中的多重身份，為其參與系統(tǒng)優(yōu)化調度提供了豐富的手段和路徑。下一節(jié)將具體探討如何通過建模方法，量化這些功能在有序充電和碳減排方面的貢獻，并設計相應的優(yōu)化框架。

　　2考慮碳排放與有序充電的系統(tǒng)優(yōu)化模型構建

　　構建科學合理的優(yōu)化調度模型是實現(xiàn)換電站與綜合能源系統(tǒng)協(xié)同運行的核心環(huán)節(jié)。本節(jié)將系統(tǒng)闡述模型的關鍵組成部分，包括目標函數(shù)設計、多維度約束條件以及碳交易機制的融合方法，為實際調度決策提供數(shù)學基礎。

　　2.1多目標優(yōu)化框架設計

　　綜合能源系統(tǒng)調度本質上是一個多目標優(yōu)化問題，需要兼顧經(jīng)濟性、環(huán)保性和可靠性等多重指標。現(xiàn)有研究主要采用兩種處理方式：一是將部分目標轉化為約束條件，構建單目標優(yōu)化模型；二是采用Pareto前沿方法，尋找多目標之間的權衡解集。焦昊東等學者提出的模型同時化系統(tǒng)運行成本和碳交易成本，通過權重系數(shù)λ平衡兩者關系。

　　具體而言，目標函數(shù)通常包含以下要素：

　　1.能源采購成本：包括從電網(wǎng)購電費用、天然氣采購費用等

　　2.設備運行維護成本：換電站充電設備、儲能系統(tǒng)、CHP機組等的運維支出

　　3.電池退化成本：頻繁充放電導致的電池壽命損耗，Chen等學者通過邊際退化成本(MDC)量化這一影響

　　4.碳排放成本：基于碳交易機制的配額購買費用或配額出售收益

　　2.2關鍵約束條件體系

　　優(yōu)化模型需要納入各類物理約束和運營約束，確保解決方案的可行性。這些約束可歸納為以下幾類：

　　2.2.1能源平衡約束：

　　電力平衡：發(fā)電側(可再生能源、傳統(tǒng)機組) + 換電站放電 = 負荷側(固定負荷、換電站充電)

　　熱力平衡：CHP產(chǎn)熱 + 電鍋爐產(chǎn)熱 = 熱負荷

　　天然氣平衡：氣源供應 = CHP耗氣 + 其他氣負荷

　　2.2.2設備運行約束：

　　發(fā)電機組的爬坡率限制、出力上下限

　　儲能系統(tǒng)的充放電功率限制、荷電狀態(tài)(SOC)范圍

　　換電站電池庫存動態(tài)平衡：當前庫存 = 上期庫存 + 充電完成量 換電需求量

　　2.2.3電網(wǎng)交互約束：

　　換電站與電網(wǎng)的交換功率限制

　　節(jié)點電壓、線路容量等電網(wǎng)安全約束

　　需求響應參與量約束（如調頻容量要求）

　　2.2.4碳排放約束：

　　區(qū)域或行業(yè)碳排放總量限額

　　單位電量碳排放強度限制

　　可再生能源配額要求

　　2.3不確定性處理方法

　　綜合能源系統(tǒng)運行面臨多重不確定性，包括可再生能源出力波動、換電需求隨機性、電價變化等。主流處理方法包括：

　　隨機規(guī)劃：構建場景樹表示關鍵參數(shù)的概率分布，優(yōu)化期望成本。例如，針對光伏出力預測誤差，可生成晴天、多云、雨天等多種典型場景。

　　魯棒優(yōu)化：設定不確定參數(shù)的波動區(qū)間，尋找壞情況下仍可行的穩(wěn)健解。這種方法適合對可靠性要求的系統(tǒng)。

　　模型預測控制(MPC)：滾動執(zhí)行優(yōu)化，利用觀測數(shù)據(jù)更新預測和決策。安科瑞EMS3.0平臺采用該方法實現(xiàn)超短期（15分鐘級）調度更新。

　　表：優(yōu)化模型關鍵組件及技術選擇

　　模型組件設計要點技術選項

　　目標函數(shù)多目標權衡加權求和法/Pareto前沿

　　能源約束多能流平衡混合整數(shù)線性規(guī)劃

　　換電約束庫存動態(tài)管理跨期決策框架

　　碳交易經(jīng)濟激勵設計獎懲階梯型機制

　　不確定性風險規(guī)避策略隨機/魯棒/MPC

　　通過上述模型構建方法，可將換電站有序充電與碳排放控制問題轉化為可計算的優(yōu)化問題。

　　3實證案例分析

　　實際應用效果是檢驗優(yōu)化調度理論與方法的標準。本節(jié)將選取多個具有代表性的實證案例，分析不同技術路線在換電站有序充電和碳減排方面的實施成效，為行業(yè)實踐提供參考。案例覆蓋工業(yè)園區(qū)、交通樞紐和電力企業(yè)等多種場景，反映解決方案的普適性和特殊性。

　　3.1工業(yè)園區(qū)光儲充換一體化案例

　　安科瑞EMS3.0平臺在上海某研究院實施的智慧能源站項目是工業(yè)園區(qū)類典型案例。該系統(tǒng)集成了光伏(150kW)、儲能(215kWh)和59臺充電樁，通過源網(wǎng)荷儲充協(xié)同控制實現(xiàn)了多重效益：

　　1.經(jīng)濟性提升：通過峰谷套利策略，整體電費支出降低28%。光伏發(fā)電優(yōu)先供能，余電儲存用于夜間充電，使光伏消納率達到95%

　　2.碳減排效果：相比純電網(wǎng)供電模式，年減排二氧化碳約85噸

　　3.增值收益：參與上海虛擬電廠需求響應，獲得輔助服務收益；充電樁運營年增收超50萬元

　　該案例的關鍵成功因素在于AI優(yōu)化調度與硬件集成的緊密結合。平臺通過機器學習算法預測次日光照強度和負荷需求，提前24小時生成調度計劃；再通過毫秒級控制設備執(zhí)行光伏逆變器、儲能變流器和充電樁的功率指令，實現(xiàn)"規(guī)劃執(zhí)行"閉環(huán)。

　　3.2換電重卡綠色物流案例

　　國家能源集團在大同電廠實施的換電重卡項目展示了高耗能行業(yè)的低碳轉型路徑。該項目專門服務于電廠固廢運輸?shù)男履茉粗乜ǎ哂幸韵绿攸c：

　　1. 能源本地化：直接利用廠內(nèi)分布式綠電(風電+光伏)為換電站供電，避免電網(wǎng)傳輸損耗

　　2. 運營：單次換電僅需4分鐘，與柴油車加油時間相當，保障了運輸效率

　　3. 減排規(guī)模：累計售電2271萬千瓦時，年減排二氧化碳7200噸

　　項目創(chuàng)新點在于將發(fā)電、換電、運輸組成閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)。電廠富余的可再生能源電力通過換電站消納，而電動重卡則替代傳統(tǒng)柴油車完成廠內(nèi)物流，實現(xiàn)了"綠電綠色交通綠色生產(chǎn)"的全鏈條減排。類似項目已在豐城、方家莊等五個電廠推廣，累計減排量達2.6萬噸。

　　3.3換電站集群協(xié)同優(yōu)化案例

　　湖北工業(yè)大學研究的WEPEVBSS集群案例揭示了多換電站與電網(wǎng)協(xié)同的巨大潛力。研究設置了6種對比場景：

　　1.傳統(tǒng)換電站：僅作為電網(wǎng)負荷，增加調度難度

　　2.引入電力互助：EVBESS配置成本降低17.39%，電網(wǎng)峰谷差減少9.94%

　　3.增加風光發(fā)電：利潤提升，因減少購電支出

　　4.參與電網(wǎng)調峰：進一步降低峰谷差，但調峰能力受電池數(shù)量限制

　　5.綜合優(yōu)化：利潤顯著提高，確定各站電池配置

　　6.場景測試：驗證了互助策略的魯棒性，利潤提升41.31%

　　該研究的發(fā)現(xiàn)是：站間電力互助可有效平衡集群內(nèi)部負荷差異，減少單個換電站的電池配置需求。例如，A站充電高峰時可由B站富余電池支援，避免了為應對峰值需求而過度投資備用電池。這種共享經(jīng)濟模式使整體率提高25%以上。

　　3.4北京市谷電充電策略案例

　　針對北京市換電站的配置與運行研究提供了有價值的政策參考。研究比較了三種充電策略：

　　1.即充策略：電池更換后立即充電，用戶等待時間

　　2.峰谷策略：僅在電價谷時段充電，成本

　　3.混合策略：部分電池即充，部分谷充，平衡成本與服務

　　模擬結果顯示，谷電策略在減排和電網(wǎng)調峰方面表現(xiàn)，可減少峰谷差156.02MW，年減排二氧化碳268萬噸。但該策略需要更高投資——備用電池和充電器數(shù)量需增加40%才能保證服務質量。研究還指出，在當前電池成本和換電價格下，純商業(yè)化的換電站難以盈利，需要政策支持或商業(yè)模式創(chuàng)新（如電池年租模式）。

　　表：典型案例效果對比分析

　　案例類型關鍵技術經(jīng)濟收益碳減排效果電網(wǎng)影響

　　工業(yè)園區(qū)AI多目標優(yōu)化電費降28%，年增收50萬+年減排85噸CO?光伏消納95%

　　換電重卡綠電直供節(jié)省燃油成本30%+單站年減排7200噸就地消納綠電

　　集群優(yōu)化電力互助策略利潤提升41.31%未直接報告峰谷差降9.94%

　　谷電策略負荷時移依賴政策補貼年減排268萬噸峰谷差降156MW

　　跨案例分析結論

　　通過對上述案例的橫向比較，可以得出以下普適性結論：

　　1.技術經(jīng)濟性：光儲充換一體化項目的投資回收期通常在57年，而純換電站項目更長（810年），表明需配套增值服務提高收益

　　2.政策依賴性：碳交易、綠電補貼等政策工具對項目可行性影響顯著，大同項目碳減排收益占總收入約15%

　　3.規(guī)模效應：集群優(yōu)化比單站優(yōu)化更具潛力，6個換電站組成的集群通過互助可降低電池配置成本17%

　　4.用戶行為影響：南昌案例顯示，盡管新能源重卡運營成本低，但高昂的購車成本（比燃油車高20萬元）仍阻礙推廣

　　這些案例從不同角度驗證了換電站有序充電與碳排放協(xié)同優(yōu)化技術的可行性和有效性，為行業(yè)大規(guī)模應用提供了實踐范本。

　　4安科瑞充電樁收費運營云平臺系統(tǒng)選型方案

　　4.1概述

　　AcrelCloud-9000安科瑞充電柱收費運營云平臺系統(tǒng)通過物聯(lián)網(wǎng)技術對接入系統(tǒng)的電動電動自行車充電站以及各個充電整法行不間斷地數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，實時監(jiān)控充電樁運行狀態(tài)，進行充電服務、支付管理，交易結算，資要管理、電能管理，明細查詢等。同時對充電機過溫保護、漏電、充電機輸入/輸出過壓，欠壓，絕緣低各類故障進行預警；充電樁支持以太網(wǎng)、4G或WIFI等方式接入互聯(lián)網(wǎng)，用戶通過微信、支付寶，云閃付掃碼充電。

　　4.2應用場所

　　適用于民用建筑、一般工業(yè)建筑、居住小區(qū)、實業(yè)單位、商業(yè)綜合體、學校、園區(qū)等充電樁模式的充電基礎設施設計。

　　4.3系統(tǒng)結構

系統(tǒng)分為四層：

　　1）即數(shù)據(jù)采集層、網(wǎng)絡傳輸層、數(shù)據(jù)層和客戶端層。

　　2）數(shù)據(jù)采集層：包括電瓶車智能充電樁通訊協(xié)議為標準modbus-rtu。電瓶車智能充電樁用于采集充電回路的電力參數(shù)，并進行電能計量和保護。

　　3）網(wǎng)絡傳輸層：通過4G網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)上傳至搭建好的數(shù)據(jù)庫服務器。

　　4）數(shù)據(jù)層：包含應用服務器和數(shù)據(jù)服務器，應用服務器部署數(shù)據(jù)采集服務、WEB網(wǎng)站，數(shù)據(jù)服務器部署實時數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、基礎數(shù)據(jù)庫。

　　5）應客戶端層：系統(tǒng)管理員可在瀏覽器中訪問電瓶車充電樁收費平臺。終端充電用戶通過刷卡掃碼的方式啟動充電。

　　小區(qū)充電平臺功能主要涵蓋充電設施智能化大屏、實時監(jiān)控、交易管理、故障管理、統(tǒng)計分析、基礎數(shù)據(jù)管理等功能，同時為運維人員提供運維APP，充電用戶提供充電小程序。

　　4.4安科瑞充電樁云平臺系統(tǒng)功能

　　4.4.1智能化大屏

　　智能化大屏展示站點分布情況，對設備狀態(tài)、設備使用率、充電次數(shù)、充電時長、充電金額、充電度數(shù)、充電樁故障等進行統(tǒng)計顯示，同時可查看每個站點的站點信息、充電樁列表、充電記錄、收益、能耗、故障記錄等。統(tǒng)一管理小區(qū)充電樁，查看設備使用率，合理分配資源。

　　4.4.2實時監(jiān)控

　　實時監(jiān)視充電設施運行狀況，主要包括充電樁運行狀態(tài)、回路狀態(tài)、充電過程中的充電電量、充電電壓電流，充電樁告警信息等。

4.4.3交易管理

　　平臺管理人員可管理充電用戶賬戶，對其進行賬戶進行充值、退款、凍結、注銷等操作，可查看小區(qū)用戶每日的充電交易詳細信息。

4.4.4故障管理

　　設備自動上報故障信息，平臺管理人員可通過平臺查看故障信息并進行派發(fā)處理，同時運維人員可通過運維APP收取故障推送，運維人員在運維工作完成后將結果上報。充電用戶也可通過充電小程序反饋現(xiàn)場問題。

4.4.5統(tǒng)計分析

　　通過系統(tǒng)平臺，從充電站點、充電設施、、充電時間、充電方式等不同角度，查詢充電交易統(tǒng)計信息、能耗統(tǒng)計信息等。

4.4.6基礎數(shù)據(jù)管理

　　在系統(tǒng)平臺建立運營商戶，運營商可建立和管理其運營所需站點和充電設施，維護充電設施信息、價格策略、折扣、優(yōu)惠活動，同時可管理在線卡用戶充值、凍結和解綁。

4.4.7運維APP

　　面向運維人員使用，可以對站點和充電樁進行管理、能夠進行故障閉環(huán)處理、查詢流量卡使用情況、查詢充電\充值情況，進行遠程參數(shù)設置，同時可接收故障推送

　　4.4.8充電小程序

　　面向充電用戶使用，可查看附近空閑設備，主要包含掃碼充電、賬戶充值，充電卡綁定、交易查詢、故障申訴等功能。

4.5系統(tǒng)硬件配置

　　5總結

　　本文系統(tǒng)探討了換電站有序充電策略與綜合能源系統(tǒng)低碳調度的協(xié)同優(yōu)化方法，通過理論模型構建、算法設計及實證案例分析，揭示了該技術在促進交通電氣化和能源低碳轉型中的重要作用。主要結論如下：

　　5.1理論創(chuàng)新與模型構建

　　提出了多目標優(yōu)化框架，兼顧經(jīng)濟性（運行成本降低15%~30%）、環(huán)保性（碳排放減少20%以上）和電網(wǎng)穩(wěn)定性（峰谷差降低9.94%~15%）。

　　創(chuàng)新性地將換電站定位為“分布式儲能節(jié)點"“需求響應資源"和“多能耦合樞紐"，通過動態(tài)電池庫存管理、電力互助策略及光儲充換一體化設計，顯著提升系統(tǒng)靈活性。

　　5.2技術實踐與效果驗證

　　工業(yè)園區(qū)案例：安科瑞EMS3.0平臺通過AI優(yōu)化實現(xiàn)光伏消納率95%、用電成本降低28%，年減排二氧化碳85噸。

　　換電重卡案例：國家能源集團項目利用綠電直供，單站年減排7200噸，形成“發(fā)電-換電-運輸"閉環(huán)生態(tài)。

　　集群優(yōu)化案例：6個換電站通過電力互助降低電池配置成本17.39%，利潤提升41.31%。

　　政策驅動案例：北京市谷電策略年減排268萬噸CO?，但需政策支持以平衡。

　　5.3關鍵挑戰(zhàn)與未來方向

　　技術瓶頸：電池壽命退化模型精度不足、多時空尺度不確定性（如需求波動）的魯棒性優(yōu)化仍需突破。

　　經(jīng)濟性障礙：換電站初始投資高（純商業(yè)項目回收期8~10年），需探索共享電池、V2G增值服務等新模式。

　　政策協(xié)同需求：碳交易機制、綠電補貼與電網(wǎng)輔助服務市場的政策銜接亟待完善。

　　跨學科融合：需結合交通行為學、電力市場機制與人工智能技術，開發(fā)“用戶-電網(wǎng)-換電站"三方協(xié)同的動態(tài)博弈模型。

　　5.4實踐意義

　　研究為換電站規(guī)劃運營提供了可復制的技術路徑（如集群互助、光儲協(xié)同），為政府制定碳減排政策（如需求響應激勵、綠電配額）提供了量化依據(jù)，助力實現(xiàn)“雙碳"目標下的交通與能源系統(tǒng)協(xié)同轉型。

　　未來，隨著數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等技術的引入，換電站或將成為綜合能源系統(tǒng)的“智能細胞"，推動能源電力、交通、信息三網(wǎng)深度融合。本文的模型與方法可為這一進程奠定理論基礎，而案例中的經(jīng)驗教訓則為規(guī)模化應用提供了重要參考。

　　參考文獻

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