智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略
电网能源管理中的智能调度与优化算法研究
电网能源管理中的智能调度与优化算法研究智能电网是通过智能化的技术手段，将传统的电网系统转变为高度自动化、智能化的电力系统。
在智能电网中，电网能源管理扮演着至关重要的角色。
智能调度与优化算法作为电网能源管理的核心内容之一，在提高能源利用效率、降低电网运行成本、保障电网安全稳定方面具有重要的意义。
一、智能调度算法在电网能源管理中的应用智能调度算法是指通过对电网内部各种设备的状态以及外部环境条件进行监测和分析，以实现对电网运行状态的自动调控和优化。
其目的是合理调配电网资源，提高能源利用效率和供电可靠性。
在电网能源管理中，智能调度算法的应用主要有以下几个方面。
1.1 能源供需平衡调度智能调度算法可以利用数据监测系统实时监测能源供需状态，预测未来的负荷需求，并根据负荷需求情况进行合理调度。
通过优化发电机组的出力安排、调整负荷的分配，使得电网的供需平衡更加稳定，提高供电可靠性。
同时，智能调度算法可以结合电能替代技术，合理利用可再生能源和储能技术，减少对传统化石能源的依赖，实现能源的可持续发展。
1.2 外部情况应对调度外部环境的变化对电网运行状态有着直接影响。
例如，天气变化会对可再生能源的供应产生影响，这就需要通过智能调度算法实时调整能源的分配，以应对天气变化对电网的影响。
另外，智能调度算法还可以结合天气预报等数据，提前做好调度预案，提高电网运行的灵活性和适应性。
1.3 故障检测与排除智能调度算法可以通过监测和分析设备的运行状态，实时发现潜在的故障，并进行预警和排除。
通过对故障的快速定位和处理，可以提高电网的安全性和稳定性，并减少因故障导致的停电和事故。
二、智能优化算法在电网能源管理中的应用智能优化算法是指通过利用数学模型和优化策略，对电网运行状态进行全局优化和调整。
其目的是在保证电网安全稳定的前提下，最大限度地提高供电质量和能源利用效率。
在电网能源管理中，智能优化算法的应用主要有以下几个方面。
2.1 发电调度优化通过建立发电调度优化的数学模型，结合电力市场和负荷预测数据，智能优化算法可以对电网内各个发电机组的出力进行合理分配，以实现发电成本最小化和供电可靠性最大化。
智能电网新能源优化调度控制策略研究
智能电网新能源优化调度控制策略研究摘要：随着智能电网和新能源发电技术的快速发展，电力系统优化调度面临着全新的挑战和广阔的发展方向，新能源电力的规模化开发以及传统能源的清洁高效利用已成为当前能源关注的主题。
目前，我国新能源电力比例持续增加，但受限于化石能源占主导的电源结构，未来很长一段时间内我国将处于混合能源时代。
强随机波动性、间歇性以及不确定性使得规模化新能源电力的消纳问题日益严重，我国弃风弃光现象十分突出。
深入认知电源侧、电网侧、负荷侧的基本特性，着重解决其控制与优化难题，是实现新能源电力系统安全高效运行的基本前提。
本文围绕电源效应、电网响应、负荷响应，着重从电网友好型发电控制、基于多源互补的火力发电弹性控制、适应高比例新能源电力消纳的电网调度控制、需求侧资源特性与主动适应控制以及基于分布式能源的微电网控制5个方面阐述了新能源电力系统局部与全局控制中存在的关键科学问题。
关键词：新能源电力系统；控制；优化背景安全、高效、低碳是现代能源系统转型的主要目标。
我国当前能源技术发展带来的新机遇，能源系统也转型的发展趋势，包括智能电网与能源网融合、能源供给模式由集中式向分布式转变等。
近年来，能源危机和环境问题愈来愈成为世界各国面临的严峻挑战，调整能源结构，发展清洁新能源已成为应对两大挑战的最积极、最有效的选择。
受能源、环境政策的影响，电力系统调度模式不断演变。
传统经济调度仅仅考虑以总煤耗最小或经济利益最大的单一目标优化。
节能发电调度综合考虑影响多因素间的耦合关系，对煤耗量、碳排放量、电网经济效益、系统有功损耗、无功损耗中的部分目标进行优化，电力系统优化调度从单一目标最优化逐渐过渡到多目标协同优化。
为了实现能源资源的高效利用与节能减排的发展目标，保证电网安全经济运行，促进风电、光伏发电等清洁新能源发电的规模化应用，新能源电力系统优化调度模式应运而生，得到了普遍关注，实质上是计及运行安全约束、互动需求响应和电力市场环境，优先考虑清洁新能源发电，兼顾经济效益与环境效益协同发展的多目标发电调度方式。
智能电网中电力系统优化调度研究
智能电网中电力系统优化调度研究在当今社会，电力的稳定供应对于经济发展和人们的日常生活至关重要。
随着科技的不断进步，智能电网的概念应运而生，为电力系统的运行和管理带来了新的机遇和挑战。
其中，电力系统优化调度作为确保电力系统安全、经济、高效运行的关键环节，在智能电网环境下具有更为重要的意义。
智能电网是一种融合了先进的信息技术、通信技术、自动控制技术和电力工程技术的现代化电网。
它能够实现对电力生产、传输、分配和消费的全方位监测、控制和管理，提高电网的可靠性、灵活性和适应性。
在智能电网中，电力系统优化调度需要考虑更多的因素，如分布式能源的接入、电力市场的竞争、用户需求的多样化等。
电力系统优化调度的目标是在满足各种约束条件的前提下，实现电力系统的最优运行。
这些约束条件包括电力供需平衡、机组出力限制、线路传输容量限制、电压和频率稳定等。
传统的电力系统优化调度方法主要基于数学规划理论，如线性规划、非线性规划和整数规划等。
然而，这些方法在处理大规模、复杂的电力系统时往往存在计算效率低、模型精度差等问题。
为了应对这些挑战，研究人员提出了一系列新的优化算法和技术。
例如，启发式算法如遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等，由于其具有较好的全局搜索能力和适应性，在电力系统优化调度中得到了广泛的应用。
此外，基于人工智能的方法如深度学习、强化学习等也逐渐成为研究的热点。
这些方法能够从大量的数据中学习到系统的运行规律，从而为优化调度提供更准确的决策支持。
在智能电网中，分布式能源的大规模接入给电力系统优化调度带来了新的挑战。
分布式能源如太阳能、风能等具有随机性和间歇性的特点，其出力难以准确预测。
因此，在优化调度中需要充分考虑分布式能源的不确定性，采用概率性的建模方法和风险评估技术，以提高系统的可靠性和经济性。
同时，电力市场的发展也对电力系统优化调度产生了深远的影响。
在电力市场环境下，发电企业和用户可以根据市场价格自主决策，这就要求优化调度模型能够充分反映市场机制，实现资源的优化配置。
基于人工智能的智能电网调度策略研究
基于人工智能的智能电网调度策略研究智能电网调度策略的重要性和现状智能电网作为当今能源系统的关键组成部分，通过智能化技术为电力系统的运行提供了巨大的潜力和机遇。
在智能电网中，人工智能技术的应用日益成熟并被广泛采用，尤其在电网调度策略的研究和实践中发挥着重要的作用。
本文将重点探讨基于人工智能的智能电网调度策略的研究和应用。
智能电网调度策略的研究旨在通过合理优化电力系统中的电力生产、传输和消费，使电力系统实现高效、稳定、可靠的运行。
人工智能作为一种强大的分析工具，可以对电力系统的海量数据进行快速处理和分析。
它能够运用先进的算法和模型，建立电力系统的优化模型，实现对电力需求和供应的精确预测，并制定相应的调度策略。
目前，智能电网调度策略研究主要集中在以下几个方面：电力需求预测与优化、电力资源调度、风电、光伏发电和储能技术的集成应用、电力系统稳定和安全控制。
首先，电力需求预测与优化是智能电网调度策略研究的重要内容之一。
通过对历史数据和实时数据进行分析，人工智能可以准确预测不同时间段的电力需求变化。
基于电力需求的预测结果，可以制定合理的供电计划，优化电力系统的运行，避免电力过剩或供电不足的问题。
其次，电力资源调度是智能电网调度策略的核心内容之一。
人工智能可以根据电力需求和供给的不确定性，对电力系统中的各种电力资源进行优化调度，例如燃煤发电、水电发电、核能发电和可再生能源（如风电、太阳能等）的集成应用。
通过合理调度各种资源的利用，可以降低能源成本，提高电力系统的运行效率。
此外，智能电网调度策略的研究还包括风电、光伏发电和储能技术的集成应用。
风电和光伏发电作为可再生能源的重要组成部分，其发电量受天气条件的影响较大，难以预测。
因此，人工智能可以通过分析气象数据和历史发电数据，实现对风电和光伏发电的精确预测，并与传统发电方式相结合进行优化调度。
另外，储能技术的应用也为电力系统的调度提供了灵活性和稳定性，人工智能可以根据电力需求和储能设备的特性，制定合理的储能调度策略，提高电力系统的稳定性和安全性。
智能配电网的优化调度策略
智能配电网的优化调度策略随着新能源的快速发展和电力市场的不断开放，智能配电网的优化调度成为了当前电力领域的一个关键课题。
智能配电网是指在传统配电网基础上，通过智能化的技术手段对电力生产、传输、分配和使用进行优化和调度，提高配电网络的可靠性、安全性、经济性和环保性。
为了实现智能配电网的优化调度，需要制定合理的策略和算法。
下面将以调度优化为例，介绍智能配电网的优化调度策略。
一、调度优化调度优化是指通过对电力系统运行状态、负荷预测、新能源预测等信息进行分析和建模，制定合理的调度策略，达到最大化清洁能源消纳、最小化供电成本和最大化网络可靠性的目的。
1.1 负荷预测负荷预测是智能配电网调度优化的第一步，通过对历史负荷数据进行分析和建模，预测未来负荷变化趋势，为后续调度做好准备。
负荷预测分为短期负荷预测和长期负荷预测。
短期负荷预测一般是指预测未来1-48小时的负荷变化趋势，长期负荷预测一般是指预测未来1-3天的负荷变化趋势。
负荷预测的准确性对于智能配电网的调度优化至关重要，它直接影响到后续供电计划、清洁能源消纳、能源市场交易等领域的决策和执行。
1.2 调度策略调度策略是指根据负荷预测、新能源预测、电力市场价格等信息制定的电力系统运行计划。
调度策略包括清洁能源消纳策略、供电计划策略、电力市场交易策略等。
清洁能源消纳策略是指制定合理的清洁能源消纳方案，优化清洁能源消纳，减少传统能源消耗，保证电网的可靠性。
例如，在风资源充沛的情况下，通过调节风电场发电功率控制系统，实现清洁能源的优先消纳。
供电计划策略是指实现电力系统的最优负荷平衡，保证系统安全稳定运行。
例如，在低负荷时段通过降低燃煤发电机组发电功率，增加清洁能源消纳比例，在满足供电需求的同时减少燃煤发电，实现环保减排目的。
电力市场交易策略是指根据电力市场价格、电网状况等信息，制定合理的电力市场交易方案。
例如，在电力市场价格高位的情况下，调整清洁能源消纳优先级，增加清洁能源消纳比例，降低供电成本。
智能电网中的微电网管理与能量调度优化
智能电网中的微电网管理与能量调度优化随着可再生能源和分布式能源资源的快速发展，智能电网成为未来能源系统的关键所在。
微电网作为智能电网的基础单元之一，扮演着管理和调度能源的重要角色。
本文将探讨智能电网中的微电网管理与能量调度优化的相关内容。
一、微电网管理微电网是由多种能源资源组成的小型电力系统，在智能电网中扮演着能量传输和分配的关键角色。
微电网管理的主要目标是最大化能源效率、提高电网可靠性和降低能源成本。
1. 能源资源管理微电网管理需要综合考虑不同的能源资源，包括太阳能、风能、储能系统等。
通过合理的能源资源管理，可以优化微电网的能量利用效率，满足用户需求的同时降低能源浪费。
此外，利用储能系统进行能量储存和平衡，可以提高微电网的可靠性和稳定性。
2. 负荷管理微电网管理还需要合理分配能量供应，以满足用户的负荷需求。
通过对用户负荷的监测和分析，可以实现负荷预测和负荷调度，在保证供电质量的前提下最大化利用可再生能源资源，实现能源的节约和优化。
3. 智能监测与控制微电网管理还需要建立智能监测与控制系统，实时监测微电网的运行状态和能源资源利用情况。
通过对微电网的数据分析和智能控制，可以实现对微电网的远程监控和优化调度。
智能监测与控制系统可以根据实际情况进行能量调度，最大化利用可再生能源和储能系统。
二、能量调度优化能量调度优化是微电网管理中的核心问题之一。
通过合理的能量调度优化，可以实现能量的高效利用和供需平衡，从而提高微电网的能源效率和经济性。
1. 能量调度策略能量调度策略是指根据用户需求和能源资源情况，合理分配能量供应和消耗的方法和规则。
常见的能量调度策略包括基于时间的定期调度、基于需求响应的实时调度和基于市场交易的经济调度。
根据不同的情况，选择合适的能量调度策略可以实现能源的高效利用和供需平衡。
2. 基于优化算法的能量调度随着计算机技术的进步，基于优化算法的能量调度在微电网管理中得到了广泛应用。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等。
智能电网中的电力调度与优化策略
智能电网中的电力调度与优化策略随着电力需求的增长和能源领域的不断发展，传统电力系统面临着诸多挑战，如能源消耗过高、电网安全性降低等问题。
为了解决这些问题，智能电网的概念应运而生。
智能电网利用先进的通信、控制和优化技术，实现电网各个环节的高效管理和协调。
其中，电力调度与优化策略是智能电网中的核心环节。
本文将探讨智能电网中电力调度与优化策略的重要性及其相关技术。
电力调度是指根据用户需求和供电能力，合理安排电力的生成、传输、分配等过程，实现电力系统的平衡和稳定运行。
智能电网中的电力调度需要考虑传统电力系统无法解决的问题，如可再生能源的波动性、电动车充电需求等。
同时，为了实现电力调度的智能化，需要借助于先进的通信技术和信息管理系统。
智能电网中的电力调度与优化策略的核心目标是提高电力系统的效率、可靠性和经济性。
通过合理安排电力的生成和供应，以最小的成本满足用户需求，并减少电网的能量损耗。
为了实现这一目标，电力调度与优化策略需要借助于先进的技术手段，如人工智能、机器学习和大数据分析等。
在智能电网中，人工智能技术发挥着重要作用。
通过对大量电力系统数据的分析和学习，人工智能可以提供准确的电力需求预测，为电力调度提供可靠的依据。
此外，人工智能还可以运用优化算法，对电力系统进行全局调度，以最小代价满足用户需求。
例如，通过智能算法优化电力系统的发电计划，使得不同发电设备的利用率最大化，减少能耗。
除了人工智能技术，机器学习也在智能电网中起着重要作用。
通过对历史数据的学习和分析，机器学习可以构建模型，预测电力需求的变化趋势，并根据需求的变化进行动态调度。
机器学习还可以通过对电力系统进行实时监测，及时发现潜在的故障和问题，提供有效的解决方案，确保电力系统的安全和可靠运行。
大数据分析也是智能电网中电力调度与优化策略的关键技术之一。
通过对电力系统数据的全面分析，可以发现存在的问题和潜在的改进空间。
例如，通过对电力设备的健康状况进行实时监测和分析，可以预测设备的寿命，提前进行维护和更换，提高电力系统的可靠性。
基于智能优化算法的电力系统调度优化
基于智能优化算法的电力系统调度优化电力系统调度优化是电力行业中的关键问题之一，通过合理的电力系统调度，可以提高电力系统的运行效率，降低能源消耗，保障电网的稳定运行。
随着智能优化算法的发展和应用，越来越多的研究者开始将智能优化算法应用于电力系统调度优化中，以提高系统调度的效果。
智能优化算法是一种基于计算智能的算法方法，可以模拟自然界中的某些智能行为，如进化、群体行为、学习等，以解决复杂问题。
常见的智能优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
在电力系统调度优化中，智能优化算法可以应用于多个方面，比如经济调度、可靠性调度、环境调度等。
其中，经济调度是电力系统调度优化的核心内容之一。
经济调度是指在保证电力供需平衡的前提下，合理安排电力发电机组的出力，以最低的成本满足用户的用电需求。
一般来说，智能优化算法可以通过自动调整各发电机组的出力，使得系统总成本最低。
在实际应用中，经济调度通常包括以下几个方面的内容：首先是发电机组的启停问题。
通过合理的发电机组启停策略，可以避免不必要的启停损耗，从而降低电力系统的运行成本。
智能优化算法可以通过建立发电机组的启停模型，自动调整其启停策略。
其次是发电机组的出力调度问题。
通过合理的发电机组出力调度策略，可以调整发电机组的负荷曲线，以满足用户的用电需求，同时降低电力系统的运行成本。
智能优化算法可以通过动态调整发电机组的出力，使得系统的供需平衡和经济性得到最优化。
另外，还有输电线路的调度问题。
合理的输电线路调度可以降低系统的线损，提高电力系统的运行效率。
智能优化算法可以通过优化输电线路的配电方案和电流分配方案，降低系统的线损。
此外，智能优化算法还可以应用于电力系统的可靠性调度和环境调度。
可靠性调度是指在保证电力供需平衡的前提下，考虑各种不确定因素，如设备故障、天气变化等，使得系统的可靠性最高。
环境调度是指在保证电力供需平衡的同时，考虑减少能源消耗和环境污染，实现绿色发展。
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指标 ． 虽然 电压 始终 在一 定范 围 内变化 ， 但是 通过建 立表 征 系统稳定 性 的指标 可 以估 计 出系统 中某一节 点 的 电压与 电压 崩溃 临界 点之 间的关 系． 取 电压 稳定 性指数 Ｌ ， 如 下式所 示 ： Ｌ ｖ ｓ ｆ ＝ ＝ ＝（ ４ Ｐ， Ｚｃ ｏ ｓ ０ ） ／ （ Ｉ ｖ ｃ ｏ ｓ （ ０ 一 ） ］ ） ，
Ｎ Ｎ
Ｆ 一∑ ∑ Ｇ （ ｕ ＋ 一２ ｕ Ｕ ｃ ｏ ｓ ０ ） ，
ｉ ＝ １ Ｊ一 １
（ １ ）
其 中， Ｇ 是 支路 导纳 的实 部 ， Ｎ 指 的是 系统 总线 的数量 ； 己 ， 和 Ｕ， 是指 总线 ｉ 和总线 Ｊ的 电压 ． Ｆ 是 指实 际 的总 功率损 耗 ０ 是 总线 ｉ 和 总线 的相位差 ．
电 网的复 杂 网络特征 有关 ． 鉴 于此 ， 以美 国为首 的西 方 国家将先 进 的测量 和传感技 术 、 控制理 论 、 计 算机 网 络技 术 以及智 能化 开关设 备融 入到 电 网建设 与改造 之 中 ， 从此智 能 电 网初 具雏 形． 智 能 电网支持 新一 代 的 互 动能源 与通 信服务 且 能给用 户终 端供 应高质 量 的 电能 ， 具 有 系统 可靠 性 好 、 能够 自愈 、 充分 可 控 以及 资 产效 率高 等优 秀 的特 性． 然而 采取 的调度 策 略是否 得 当直 接影 响到 电力 系统能 否持续 安全 经济 、 高效 地运
Ｖ ｏ１ ． ２８ ．ＮＯ． ３ Ｓｅ ｐ ．， ２ ０１ ３
智 能 电 网 中基 于 Ｅ Ｓ Ｓ — ＭＯＰ Ｓ Ｏ 算 法 的调 度 优化 策 略
郑 安 曼
（ 西安科技大学 管理学院 ， 陕 西 西 安 ７ １ ０ ６ ０ ０ ）
摘要： 结 合 智 能 电 网 的 调 度 优 化 策 略 应综 合 考 虑 经 济 运 行 、 节 能 减 排 及 电能 质 量 各 方 面 因 素 ， 给 出 了智 能 电 网 的优 化 调 度 方 程 ， 并 采 用 粒 子 群 算 法 对该 方 程 进行 多 目标 寻 优． 介 于 传 统 粒 子 群 算 法 中使 用 Ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｏ准 则 的局 限性 ， 采 用 一 种 基 于优 先 阶 的 均 衡选 择 全 局搜 索 策 略 ， 更 加 有 效 地 选 取 出全 局 最 优 粒 子 ， 引导其他粒 子寻优．
Ｆ ２ 一∑ｌ Ｄ 肼 Ｇ Ｅ Ｂ “ （ ｏ ≤ｐ ｚ ｌ ≤１ 且∑ Ｐ ！ 一１ ） ，
ｉ ＝ １ ＝１
（ ２ ）
式（ ２ ）中 ｜ ０ 日 是第 ｉ 个 污染物 的加 权 因子 ； Ｎｐ是所 关 注 的污 染物 的总数 ； Ｇ 髓 是第 ｉ 个污 染物 的排放 量． 随着社 会 经济 的发展 ， 工业 生产 对 电能质量 的要 求越 来越 高 ， 而 电压稳 定性 正是 电能质 量 的一个重 要
１ 智 能 电 网 中 的调 度优 化 方 程
针 对智 能 电网 的运 行特 点 ， 本 文选 取 电 网运行 过 程 中 的 ３个 指 标进 行优 化 ， 即： 有 功 网损 Ｆ 、 污 染气 体 排放 量 Ｆ 以及 电压 稳定 程度 Ｆ 。 ［ － ．
为 了经 济运 行 ， 在 保证 系统 正常运 行 的前提 下 ， 需 要尽 可能 的降低 线损 率 ， 有 功线损 可表 示为 ：
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ３ — １ ６ 作者简 介： 郑安曼（ １ ９ ９ ２ 一 ） ， 女， 安徽芜湖人 ， 本 科
（ ３ ）
第 ３期
较 之传 统 电网 ， 智 能 电网 中存在许 多分 布式 电源 ， 如风 力发 电场 、 太 阳能 发 电场等 ． 这些 清洁 能源 的使
用可 以减少 温 室气体 以及 其他 污染 物 的排 放量 ． 因此 在 电力 系统可 以正常 运行 的基础 上 ， 力 求传 统发 电机
组 排 放 的污 染气 体排 放量 最小 ． 取 污染气 体排放 量 Ｆ 。 为：
在智 能 电网环 境下 ， 一 些节能 减排 、 电能 质量方 面 的指标 必须 加 以考虑 ． 如此 一来 ， 传 统 的优化 调度策 略难 以胜任对 智 能 电网优化 调度 ． 鉴 于此 ， 本 文选 取有 功 网损 、 污染 气体 排 放量 以及 电压 稳定 程 度作 为 优 化 目
标， 较为 全面 的对智 能 电 网运 行过 程 中的调度 优化 问题 进行 求解．
第 ２ ８卷 第 ３ 期 ２ ０ １ ３年 ９月 文章编号 ： Ｉ ６ ７ ２ ２ — ４ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ０ ６ ２ ０ ４
安
徽
工
程
大ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
学
学
报
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ａｎ ｈ ｕ ｉ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
在 对智 能 电 网调 度优 化 的仿 真 中取 得 了 良好 效 果 ． 关 键 词： 智 能 电网 ； 调度优化 ； 多 目标 粒 子 群 算 法 文献标识码 ： Ａ
中图分类号 ： ＴＭ７ ３ ４
２ Ｏ世纪末 ， 全 球发生 了多起严 重 的电力 事故 ， 给人们 的生 产生 活带 来 了难 以估 量 的损 失 ， 这 无不 与大
行． 因此 ， 对 电力 系统 调 度策 略 的优 化对 智能 电 网的建设 和发 展具有 重要 意义 ． 传统 的 电力 系统优 化调度 的 目标大 多是 电力 系统 的线损 降到 最低ｌ １ ］ ． 随着可 再生 能源 的广泛 使 用 以 及 电力市 场竞 争性 的促进 ， 智 能 电网不 仅要求 系统 经济 运 行 而且要 具 备安 全稳 定 、 低 碳 环保 的特 点． 因此