$10章 数据资产化运营243（5 / 5）

微电网中分布式能源与可控负荷的协同优化控制

叶东虓和江曼认识到微电网中分布式能源与可控负荷的协同优化控制对提高能源利用效率和供电稳定性的重要性，决定开展相关技术研究与应用。

先，建立分布式能源与可控负荷的协同优化模型。

模型综合考虑分布式能源（如太阳能、风能、微型燃气轮机）的出力特性、储能系统的充放电约束以及可控负荷（如空调、电动汽车、工业可调节设备）的用电需求和调节潜力。

以微电网的经济运行、低碳排放和供电可靠性为目标，构建多目标优化函数。

开基于模型预测控制（pc）的协同优化算法，该算法能够根据分布式能源的短期预测出力、负荷需求以及电网电价信号，滚动优化未来一段时间内的能源调度方案。

例如，在白天太阳能电充足时，算法优先安排太阳能供电，并引导可控负荷（如电动汽车）在此时段充电；在电价高峰时段，减少非必要的可控负荷用电，同时调用储能系统放电，降低用电成本。

实现分布式能源与可控负荷的实时通信与协同响应。

通过物联网技术将分布式能源设备、储能系统和可控负荷连接起来，建立实时数据传输网络。

当微电网出现功率波动（如分布式能源出力骤减）时，系统快出控制指令，调整可控负荷的用电功率（如暂时关闭部分空调），同时调整储能系统的放电功率，维持微电网的功率平衡。

针对不同类型的微电网（如社区微电网、工业园区微电网），制定个性化的协同优化策略。

社区微电网侧重居民生活用电的舒适性和经济性，优化策略注重平抑电价波动对居民的影响；工业园区微电网则优先保障生产连续性，策略更强调能源供应的可靠性和生产负荷的稳定运行。

通过微电网中分布式能源与可控负荷的协同优化控制，彻大提高了微电网的能源利用效率和运行经济性，增强了微电网的抗干扰能力和稳定性，为分布式能源的大规模应用提供了技术支持。

第二百四十三章：企业数据治理体系构建与数据资产化运营

叶东虓和江曼认识到数据已成为企业的核心资产，决定构建完善的数据治理体系，推动数据资产化运营，充分挥数据的价值。

在数据治理体系构建方面，建立数据治理组织架构，成立数据治理委员会，负责制定数据治理战略、政策和标准。

明确各部门的数据管理职责，设立数据管理员岗位，负责本部门数据的质量控制、安全管理和合规使用。