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16 0 0 0 0 650 642 7636 7547 962 962 851 851 4 4 2 2 2 2 528 524 118 114 118 114 30 29 89 86 9 9 80 77 80 77 118 114 267 263 单位：万元 0 0 0 0 0 0 序号 项目名称 合计 1 1 经营活动净现金流量 4137 1.1 现金流入 252.11 249.19 246.26 243.34 794.19 785.65 777.12 768.58 760.04 751.5 703 695 688 680 673 665 91 90 89 88 87 86 660 751 840 928 1016 1102 506.84 530.62 525.01 519.39 513.77 508.16 404 401 397 393 390

797 -243,431 -823,779 -714,326 -722,391 -730,294 576,050 684,077 674,614 665,340 -89,826,583 -89,142,507 -88,467,893 -87,802,553 微信：15961178146（微信同号） 10 11 12 13 95.06%

虚拟电厂发展情况——核心能力 ---16~~ 以某生活热水综合能源服务项目为 例，总负荷为 0.5MW, 工作时间 为全天 24 小时，经测试，负荷预 测精度可达到 90%, 电价预测精 度 可达到 89% 。 根据预测的负荷和电价，在高电价 时段向上调整用能曲线，非补贴时 段向下调整用能曲线，在保证全天 热水需求的情况下，预估可提升收 益 24.5 元 / 天，每年可提升 3303

三个情景下江西省建筑电气化率 情景 2025 2030 2035 2040 2050 2060 2020 政策冻结情景 53% 55% 57% 59% 63% 66% 政策情景 56% 65% 74% 81% 89% 93% 双碳情景 55% 65% 76% 86% 95% 96% 注：不包括分布式 来源：江西 EPS 模型结果 24 江西低碳转型中长期展望——基于 EPS 模型构建“双碳”路径 59% 64% 政策情景 单位周转量碳强度下降率（客运） 53% 68% 77% 89% 97% 单位周转量碳强度下降率（货运） 35% 51% 63% 77% 88% 双碳情景 单位周转量碳强度下降率（客运） 59% 83% 96% 98% 99% 单位周转量碳强度下降率（货运） 33% 52% 67% 89% 98% 来源：江西 EPS 模型结果 图 30 三个情景下江西省交通部门能源消费结构

139%（175%） 内蒙古 100%（131%） 江苏 135%（171%） 辽宁 99%（118%） 新疆 126%（176%） 广西 98%（136%） 山东 125%（150%） 四川 89%（117%） 截至2024年底十四五初期提出的新能源发展目标完成情况 预计2025年20省市全面达成十四五装机规划 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 11 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 395 (1.6) (5.0) 191 (2.7) (3.3) 300 (0.4) 23.7 89 (10) (1.9) E1:2024年中国新能源电力标杆企业人效分析——人均效能（1/2） 行业平均 产出分析 过程分析 投入分析 n 标杆企业人均营收平均为395万元，平均同比下降1 (3.9) 600032.SH 浙江新能 0.10 17.3 9.7 1.4 (95) 12.3 24 (23) 36 2.9 (6.2) 50 89 19 601778.SH 晶科科技 0.16 0.8 8.2 16.1 5.2 17 5.0 94 8.2 39 0.14 (4.1) 40

单 进行收费 ，收费功能还可以与园区用户管理系统集成 ，实现用户信息管理和收费记 录跟踪。 P.2.5.2 能源精细化管理【自动计量、 计费与收费】 用能自动统计与费用智能化结算 12 89% P.2.5.3 能源精细化管理【综合管控一张图】 13 P.2.5.4 能源精细化管理【能耗总览】 14 P.2.5.5 能源精细化管理【用能设备监测】 15 供热 制冷 配电

2021 2022 风电业务 光伏业务 水电 业务 业 务 发 展 87% 88.66% 73.55% 26.45% 11.34% 12% 89% 78% 53% 22% 11% 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 集团内业务

但是，该文仅考虑了天然气对电能的单向替代，并 未涉及不同能源间的相互替代问题。 2）以负荷聚合商的形式参与 IDR。该方式可通 过 PIES 能源间的相互转化开展需求侧响应，能减 少(甚至无需)终端负荷用能削减或转移。文献[89] 利用了 PIES 各供能系统的耦合关系参与 IDR，有 效提高了 PIES 的可再生能源消纳能力及经济效益。 文献[90]发现，由于园区设备或能源特性的差异， 它们的需求响应速度是不同的，忽略后将导致决策 demand response in smart energy hub[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(2): 650-658. [89] 艾 欣，陈政琦，孙英云，等. 基于需求响应的电−热−气耦合系统 综合直接负荷控制协调优化研究[J]. 电网技术，2019，43(4)： 1160-1169. AI Xin, CHEN Zhengqi