江苏省电力中长期交易规则

第一条为规范江苏电力中长期交易，依法维护电力市场主体的合法权益，保证电力市场建设工作统一、开放、竞争、有序，根据《中共中央国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》（中发〔2015〕9 号）及其配套文件、《国家发展改革委国家能源局关于印发<电力中长期交易基本规则>的通知》（发改能源规〔2020〕889 号）等文件和有关法律、法规规定，结合江苏实际，制定本规则。

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负荷聚合商参与电力调峰辅助服务市场交易试点实施方案

第一条为提升风电、光伏等新能源消纳空间，降低全社会用能成本，规范负荷聚合商参与电力调峰市场的组织与实施，实现源、网、荷、储的深度融合，特制定本细则。负荷聚合商参与电力调频市场实施细则另行制定。第二条本规则制定依据为《中共中央国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》（中发〔2015〕9号）及其相关配套文件、《国家能源局关于印发<完善电力辅助服务补偿（市场）机制工作方案>的通知》（国能发监管〔2017〕67号）、《国家发展改革委国家能源局关于提升电力系统调节能力的指导意见》（发改能源〔2018〕364号）、《河南电力调峰辅助服务交易规则（试行）》，以及国家有关法律、法规和行业标准。

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项目建议书-综合能源电力运维平台

电站运行技术服务业的核心是通过成熟的技术、经验丰富的团队为各类电站提供全面系统的服务，是现代工业发展后新兴产业，目前电站运行技术服务行业仍处于起步阶段，由于电站运行周期长、技术复杂、市场开发尤其是国外市场开发注重品牌和口碑，行业前期发展缓慢。电力运维工作中包括例行维护、工程配合、故障处理、运维管理、安全管理及优化管理几个环节，总体来看，电力运维工作复杂，数据多样，日常工作中需要兼顾各方面运行状态，避免故障发生，工作量大、负担重。

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中央空调节能&柔性控制系统设计方案

中央空调系统是本项目里的耗电大户，每年的电费中空调耗电占40～60％左右，因此中央空调的节能改造显得尤为重要。由于设计时，中央空调系统必须按天气最热、负荷最大时设计，并且留10-20％设计余量。但实际上绝大部分时间空调是不会运行在满负荷状态下的，存在较大的富余。中央空调系统冷冻主机可以根据负载变化随之加载或减载，冷冻水泵和冷却水泵却不能随负载变化做出相应调节，存在很大的浪费。因此，通过引进先进的中央空调节能技术及设备，可以大幅度降低空调的能源消耗，创造显著的经济效益。

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综合能源电力运维平台-功能需求说明书

综合能源电力运维平台-功能需求说明书包括电力运维平台建设目的是满足省综及代维企业，用电企业公司的管理需求，同时保留后期工作的拓展需求。面向客户提供网上监控、运维，并开展以下内容的建设：平台侧PC端、平台侧手机端、客户侧手机端、接口服务、自动任务服务。

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电力客户电力运维监控中心项目

本项目通过建设客户电力运维监控中心平台，加强对信息化运维新理念、新方法的探索，打造以物联网模块、数据中心模块、监控中心模块、服务中心模块等为核心的运维体系，提高自动化、智能化作业水平，推进传统业务、云上业务无感检修，全面提升自动化运维水平。现阶段以建设电力运维平台以及大屏可视化的监控中心为目标。

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非工重点负荷资源参与需求响应接入方案-改

1.1.2 接入方案 1）冷库用户设备用电负荷采集分别在供管冷制冷压缩机并网点二次侧、供风冷制冷压缩机并网点二次侧、制冷压缩机所在主变低压二次侧、冷库总进线公共接入点二次侧安装能效监测终端等设备，实时采集冷库用户并网点负荷和可调设备的实际负荷。 2）需求响应终端安装与物联网组建在冷库用户中的生产控制中心（中控室）安装需求响应终端，通过加密无线通信或者光纤、工业总线等通信方式与能效监测终端进行组网通信。 3）需求响应终端与主站交互需求响应终端通过电力虚拟无线专网与需求侧实时管理系统平台进行数据交互,将相关数据以1分钟1次的频率上报给主站平台。

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分布式光伏领跑基地监测平台建设技术方案

按照技术规范要求，监测平台主要包括场站端监测设施和数据集中处理设施（即数据中心）两部分建设内容。场站端监测设施主要是在各项目场站建设小微型系统实证设施，对项目采用的每种型号组件和逆变器选择样品进行实证监测，同时在各项目场站部署专用数据采集传输、光资源监测等监测设施；数据集中处理设施主要是部署信息化硬件设备和开发相关软件信息系统，实时汇集基地内各项目小微型系统实证监测数据和实时运行监测数据，实现各种监测数据的存储、计算、统计、分析和展示。

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王南极：基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。