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摘要:[目的] 为了理清智能电网作为新一代能源体系核心平台的相关概念和发展思路。[方法] 利用文献综述法梳理了微电网、泛能网和能源互联网的概念及其与智能电网的关系。结合我国的能源发展现状和战略需求，探讨了我国智能电网的建设思路和重点。[结果] 智能电网是传统电力系统和现代信息技术的深度融合，而能源互联网是智能电网和互联网思维模式、技术的深度融合。智能电网是能源互联网的基础平台，微电网、泛能网、智能电网和能源互联网都以实现更加清洁、高效、灵活的用能为目标。[结论] 智能电网建设应在强调高压侧智能化控制的同时，同步建设智能配电网，鼓励以多能互补为核心的泛能网的发展。Abstract:[Introduction] This paper aims to clarify the concepts and thinking of smart grid. Smart grid is the core platform of the new energy system. It is important for the adjustment of energy structure to develop smart grid .[Method] This paper used the literature review method to sort out the concepts of microgrid, ubiquitous energy network and energy internet and its relationship with smart grid. Combined with China's energy development status and strategic needs, this paper discussed the construction ideas and key points of China's smart grid.[Result] Smart grid is the deep integration of traditional power system and modern information technology, and energy Internet is the deep integration of smart grid and Internet thinking mode and technology. Smart grid is the basic platform of energy Internet. Microgrid, ubiquitous energy grid, smart grid and energy internet all aim to achieve cleaner, efficient and flexible energy use.[Conclusion] Our data suggests that intelligent control on the high voltage side and intelligent built on distribution network should be emphasized and we should encourage the development of ubiquitous energy Internet which focus on the multiple energy sources complement.
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Keywords:
- smart grid /
- development mode /
- micro-grid /
- ubiquitous energy internet /
- energy internet
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按照“十三五”规划，到2020年，我国运行核电装机容量将达到5 800万kW，在建3 000万kW。2011年受日本福岛核电事故影响，全球核电发展受到影响，直到2015年国内沿海核电项目才得以重启。内陆和近海核电建设将迎来解冻时期，目前已完成初步可行性研究报告审查的厂址有31个。其中，湖北咸宁核电项目、湖南桃花江和江西彭泽三大核电项目有望成为我国首批启动的内陆核电站。内陆和近海核电站基本都采用带逆流式自然通风冷却塔的二次循环冷却，因循环水系统流量大，核电站超大塔的工艺设计显得尤为重要。
核电超大塔在工艺、结构特性方面均比常规意义上的大塔有较大的飞跃，而且随着冷却塔规模的增大，超大型自然通风冷却塔的造价在核电站初投资中比例重大，而冷却塔的风筒、斜支柱及环形基础的工程费用约占全塔费用的2/3，因此在已知冷却任务的条件下，经济合理的确定风筒各部分尺寸在核电超大塔设计中意义重大。塔型设计是冷却塔设计工作中的重要环节，对工程安全经济运行具有重要意义[1-4]。
以下结合国内某近海核电站工程实例，对核电站冷却塔选型进行配置优化和经济比选，为后续核电超大塔设计选型提供一定依据和相关借鉴。
1 工程概况
某近海核电站厂址距海岸线最近直线距离约4.5 km，场地自然标高在3～35 m，地势起伏不大，场地开阔，总平面布置回旋余地较大。项目为规划容量为4×1 250 MWe核电机组，电厂设计寿命60年。厂区一次规划，分期建设。一期工程建设规模为2×1 250 MWe核电机组。
该厂址气象站年平均气象干球温度、湿球温度、大气压、相对湿度分别为23.0 ℃、21.1 ℃、1 009.5 hPa和85%。
2 基本设计方案
根据冷端优化初步结论，本工程推荐采用1机2塔(常规塔)、1机2塔(高位收水塔)、1机1塔(常规塔)、1机1塔(高位收水塔)4种不同塔型配置方案时，经济排名最优的四个方案如表1所示。
表 1 1机1塔、1机2塔较优方案配置参数表Table 1.One unit to one tower、one unit to two towers about the cooling tower arrangement 方案类型 背压/kPa 凝汽器面积/m2 冷却倍率 出塔水温/℃ 循环水温升/℃ 循环水量/(t·h-1) 淋水面积/m2 1机2塔(常规塔) 6.41 108 500 64 25.77 8.75 226 475 2×15 000 1机2塔(高位收水塔) 6.81 108 700 56.8 25.83 9.86 200 922 2×13 000 1机1塔(常规塔) 6.80 108 700 56.8 25.79 9.86 200 922 1×24 000 1机1塔(高位收水塔) 6.69 108 200 59.3 25.91 9.43 210 114 1×24 000 3 冷却塔塔型优化及经济比选
3.1 塔型优化设计流程
冷却塔塔型设计主要包括壳体型线和关键部位尺寸设计。目前内陆核电的机组单机容量一般不小于1 000 MW，配套的冷却塔淋水面积都大于14 000 m2，甚至达到20 000 m2以上，根据规范和经验确定的塔型基本比例关系是否仍适用，还有待进一步的论证研究。
塔型优化一般包括整体优化和局部优化，塔体进风口高度、塔高、底部直径、喉部高度等都是关键因素，目前塔型优化工艺流程线路也相对明确，核电超大型冷却塔塔型优化工艺流程见图1。
![图 1 核电超大型冷却塔塔型优化工艺流程]()
图 1 核电超大型冷却塔塔型优化工艺流程Figure 1. The large nuclear station of the cooling tower optimization process3.2 淋水密度范围选取
淋水填料是冷却塔的核心部件，根据调研，国外冷却塔的优势更多的体现在淋水填料和配套的喷溅装置、除水器等产品的性能上，而国内大多数同类产品与国外产品在性能上尚有一定的距离。在设计中，国产填料的平均淋水密度普遍比国外的低，随着国产淋水填料和配套的喷溅装置、除水器等产品逐渐升级改进，国产淋水填料的淋水密度可达9～10 m3/(m2·h)，本工程双曲线自然通风冷却塔各塔型淋水密度优化范围按8～10 m3/(m2·h)进行选取。
3.3 淋水填料选取
在中国水利水电科学研究院几种常用淋水填料基础上(1.5 m和2.0 m高度)，以某工程为例计算填料高度、出塔水温与淋水面积的关系，结果表明随淋水面积的增大(塔的有效高度也增大)，填料高度增大至2.0 m时，出塔水温降低幅度有所增大；反之，随淋水面积的减小淋水填料高度为2.0 m时，出塔水温有可能不降低，即不同的冷却塔淋水面积淋水填料高度增加到一定量后温度降低将不明显甚至会升高，这是由于随淋水填料高度增大，填料阻力增大塔内通风量减少，通风量减少所带来的负效应大于填料高度增大的填料高冷却数的正效应。
在淋水填料2.0 m范围内，随填料高度的增加出塔水温降低，随淋水面积增大出塔水温也呈单值性降低。淋水填料增高0.25 m相当于淋水面积可减小约1 000 m2(～5.6%)面积，填料阻力增大，塔内的通风量有所减小，热力特性增高，最终出塔水温降低约0.5 ℃。夏季工况的气温一般较高，填料高度增加后出塔水温降低值会变小。由此可看出，冷却塔在参与冷端优化时，填料的高度应至2.0 m。
对于填料类型的选择，中国水利水电科学研究院对6种常用国内外不同型式塑料薄膜淋水填料热力阻力性能进行系统试验研究，得出如下结论：
1)在相同条件下，S波、双斜波、高效斜波及GEA斜波淋水填料的热力特性相对较高，复合波和双向波填料的热力性能略低。
2)在相同安装高度下，GEA斜波、双斜波、高效斜波、S波阻力较大，复合波，双向波填料阻力性能略低。另外，填料阻力特性与热力特性呈比较明显的相关关系，即热力性能高的填料，阻力也相对较大。
因此，关于淋水填料片型的设计选型，需要在热力与阻力性能之间的对立关系中寻求平衡点。根据该研究成果，并结合工程具体计算情况，填料暂按2.0 m组装高度的国产S波淋水填料进行比较。
3.4 进风口高度选取
自然通风冷却塔的阻力主要集中在冷却塔的进风口区域，进风口高度是影响进风口区域气流阻力的主要塔型参数。进风口高度的合理取值，对冷却塔的气流阻力和塔内填料断面的风速分布都会产生影响，从而影响整个冷却塔的热力特性。由于进风口高度与循环水泵的静扬程有关，所以，合理的进风口高度的选择要结合经济优化最终确定。
根据我国现行规范GB/T 50102—2003《工业循环水冷却设计规范》，冷却塔进风口高度一般按进风口面积与淋水面积比值约为0.35～0.40设计，对于大型核电机组配套的冷却塔，如进风口每提高1 m，将增加循环水泵运行电耗约600 kW。核电机组配套的超大型冷却塔，随着塔型尺寸的增大和淋水填料断面风速的提高，进风口的气流特性也会发生比较大的差异，如果进风口高度的选取还沿用原有的范围，将可能会导致进风口高度的优化难以找到经济最优点。因此，广东某电力院联合国内知名科研院所，对核电超大型冷却塔的进风口特性进行了专门的物模和数模研究，并取得了相关研究成果和结论。
某超大型冷却塔在填料断面风速为1.89 m/s的情况下进风口高度对填料断面风速分布的影响如下图2所示。
![图 2 进风口高度对填料断面风速分布的影响]()
图 2 进风口高度对填料断面风速分布的影响Figure 2. Effect of the air inlet height of the wind speed distribution to the filling section分析结果可知：不同进风口面积与塔底壳面积比从0.1变化到0.6，塔内的风速分布有较大的变化，不同风速对填料断面风速影响不大，面积比影响较大，当面积比达到0.1时冷却塔内部约20%的半径范围内无新鲜风进入，变为死区；面积比由0.2增大至0.3时，填料断面中心区域的风速与平均风速比由0.25增大至约0.5，而面积比由0.3增大至0.4时，填料断面中心风速与平均风速比由0.5增大至0.6，说明当面积比小于0.3后塔内风速分布恶劣程度加剧迅速。
根据该研究成果，对本工程核电大塔优化设计时，常规塔型进风口面积与壳底面积比按0.30～0.40的范围进行优化，高位收水塔由于进风口高度较常规塔高，进风口面积与壳底面积比适当提高按0.3～0.5的范围进行优化。
3.5 高位塔和常规塔差异分析
在常规逆流式自然通风冷却塔中，热水由管道通过竖管(竖井)送入塔内热水分配系统，经配水管再通过喷溅装置，将水洒到填料上；经填料后成雨状自由跌落入至下部集水池，冷却后的水抽走重新使用。这种型式的冷却塔称为常规塔。
与采用常规冷却塔及其循环水系统相比，高位收水冷却塔取消了常规塔底部的混凝土集水池及雨区，配有高位收水装置，冷却后的循环水在淋水填料底部经高位收水装置截留汇入集水槽至循环水泵房进水间，再经过循环水泵升压后送回主厂房循环冷却使用，其他的配水系统、淋水装置、除水器与常规塔相似，高位收水装置如图3所示。在冷却效果相同的情况下，高位收水塔的总高度及直径等主要尺寸较常规塔基本相同，主要差异为进风口高度增加，以及由此引起的填料层位置上移而使淋水面积稍有减少。
如图4所示，冷却塔供水扬程(竖井水位与集水池水位差)可分为二部分，即自由跌落高度与非自由跌落高度。对于塔体尺寸相当的常规自然塔与高位收水自然塔而言，非自由跌落高度(包括配水层水力高度、喷射配水高度、填料高度)并无区别，因此，他们的静扬程差异就在于自由跌落高度的差异。高位塔是一种节能型冷却塔，其节能的关键在于减少了常规自然塔雨区自由跌落的高度。高位塔静扬程的降低，使循泵节能降耗优势明显。
![图 4 高位收水塔与常规塔静扬程差异对比示意图]()
图 4 高位收水塔与常规塔静扬程差异对比示意图Figure 4. Differences between the high-level water collecting and the conventional tower常规冷却塔越大，高位收水塔节约的扬程就越多，其经济型越显著。如本工程采用24 000 m2常规自然通风冷却塔，其雨区自由跌落高度为18.60 m,如采用冷却效果相同的高位收水塔方案，其自由跌落高度仅为3.5 m。二者相差的15.10 m就是节约的静扬程，折算到每台机组循泵电机功率减少约8 700 kW，年节省电费约4.4×107 kWh。
根据上述分析，本工程在进行1机1塔和1机2塔方案的塔型优化时，分别考虑按常规塔和高位收水塔考虑，计算不同塔型的年费用差值，推荐适合本工程的最优塔型方案。
3.6 塔型优化结果
根据前面冷端优化的结果和塔型参数范围的分析结论，分别改变四组冷却塔塔型进行主要尺寸相对比例关系，组合出一系列塔型进行优化计算，选取四个较优配置方案的塔型，优化后参数如表2所示。
表 2 四个较优配置方案冷却塔塔型优化尺寸参数Table 2.Cooling tower configuration parameters about tower size optimization 方案编号 方案一 方案二 方案三 方案四 方案类型 1机2塔(常规塔) 1机2塔(高位收水塔) 1机1塔(常规塔) 1机1塔(高位收水塔) 优化前淋水面积/m2 2×15 000 2×13 000 1×24 000 1×24 000 优化后淋水面积/m2 2×14 790 2×13 430 1×23 980 1×23 150 0.0m标高人字柱中心直径/m 147.068 144.274 188.979 188.83 冷却塔总高度/m 198 192 242 250 进风口高度/m 12 14.9 18.5 20.5 喉部高度/m 148.5 144 181.5 187.5 喉部直径/m 84.062 79.257 105.832 105.33 出口直径/m 89.562 88.877 112.788 113.788 填料配置 2.0 m S波(国产) 2.0 m S波(国外技术，国内生产) 2.0 m S波(国产) 2.0 m S波(国外技术，国内生产) 冷却倍率 64 56.8 56.8 59.3 年平均出塔水温/℃ 25.8 25.8 25.8 25.9 3.7 经济分析
对于表2的四个较优配置方案冷却塔优化塔型，再次进行系统的经济比较，如表3所示。
表 3 四个较优配置方案冷却塔塔型优化后综合经济比较表Table 3.Economic comparison about the cooling tower 方案 方案一 方案二 方案三 方案四 参数 1机2塔(常规塔) 1机2塔(高位收水塔) 1机1塔(常规塔) 1机1塔(高位塔) 淋水面积/m2 14 790 13 430 23 980 23 150 冷却倍率 64 56.8 56.8 59.3 冷却塔造价/万元 31 169 39 510 30 383 41 735 循泵造价/万元 3 102 1 254 3 747 1 309 凝汽器造价/万元 18 445 18 479 18 479 18 394 循泵的运行费用/(万元·年-1) 2 988 1 208 3 609 1 261 微增功率费用/(万元·年-1) 612 1 479 1 580 1 164 初投资汇总/万元 52 716 59 243 52 610 61 438 年费用差值汇总/(万元·年-1) 10 207 10 112 11 783 10 126 年固定分摊/(万元·年-1) 6 607 7 425 6 594 7 700 年运行费用/(万元·年-1) 3 600 2 687 5 189 2 426 经济排名 3 1 4 2 注：经济使用年限：20年；大修费率：2.5%；年利用小时数：7 000 h；占地面积未参与经济比较，对于首期两台AP1000核电机组，若采用高位收水冷却塔，“1机2塔”比“1机1塔”的塔区多占地约1.5万m2。四个较优配置方案冷却塔塔型优化后综合经济比较结果分析：
1)从初投资看，4个方案中1机1塔(常规塔)方案初投资最小，1机1塔(高位收水塔)方案最高，两者相差达8 828万元。
2)从年运行费用看，高位收水塔运行费用优势明显，4个方案中1机1塔(高位收水塔)年运行费用最低，1机1塔(常规塔)方案年运行费用最高，两者相差2 763万元/年。
3)从综合经济性看，1机2塔(高位收水塔)方案年费用最低，1机1塔(高位收水塔)次之，但两者年费用相差仅14万元/年，差别并不明显，在综合经济性上基本相当；1机1塔(常规塔)的年费用最高，经济性最差，与最优方案相差1 661万元/年。
4 冷却塔深度优化建议
从表3可以看出，无论是1机2塔(高位收水塔)还是1机1塔(高位收水塔)，年运行总费用远低于常规塔方案，该结论与近几年大力发展高位收水塔，降低年运行费用趋势相吻合。目前国内高位收水塔基本采用填料等高布置，但经过数模试验发现，高位收水塔塔内流场分布并不均匀，且与常规塔流场分布相反。因此有必要充分挖掘塔内填料散热能力，对高位收水塔塔内填料进行重新布置，给出冷却塔深度优化建议。
结合某工程数值模拟分析，给出填料区顶部横切面空气流速、水温径向分布。无环境自然风影响时，冷却塔雨区横截面空气动力场和水池水面水温场呈轴对称分布[5]。考虑到冷却塔内空气动力场和水温场分布的轴对称性，可通过某一径向空气参数和冷却水参数的分布，分析塔内气-水两相传热传质强度沿径向的分布。图5～图6以填料顶部高度径向直线为基准，分析了空气流速、水温等的径向分布。
![图 5 填料区顶部横截面空气流速径向分布]()
图 5 填料区顶部横截面空气流速径向分布Figure 5. Upper filling of cross-sectional area air velocity radial distribution![图 6 填料区顶部横截面水温速径向分布]()
图 6 填料区顶部横截面水温速径向分布Figure 6. Upper filling of cross-sectional area water temperature radial distribution如图5、图6可以得出，沿径向，內围空气流速高、水温低，外围空气流速低、水温高。
冷却塔内围水温最低值与其冷却极限环境空气湿球温度尚差距，这给内围循环水的进一步冷却提供了空间。为充分利用外围上升空气的吸热吸湿能力，进一步对内围循环水进行冷却，可增加内围填料厚度和降低外围填料厚度，即增大外围空气流速，实现外围循环水的进一步冷却。最终实现填料分布和填料内空气动力场的良好匹配，实现冷却塔整体热力性能的最大化。
通过上述分析，初步得到填料非均匀布置方案，即减小外围填料厚度、增大内围填料厚度。暂定沿径向以0～0.3、0.3～0.75和0.75～1.0为界分区，填料高度布置为2.25 m—2.0 m—1.75 m的非等高填料出塔水温最低。
5 结论
1)从综合经济性看，1机1塔(高位收水塔)与1机2塔(高位收水塔)方案基本相当，1机1塔方案从占地面积、外界侧风及塔群效应对冷效影响、水汽飘滴及雾羽扩散等方面看，均较有优势，推荐采用1机1塔(高位收水塔)方案。
2)冷却塔采用高位收水装置后，能有效降低水泵几何扬程，节省运行费用。淋水面积越大，采用高位收水装置的经济优势越大。
3)冷却塔造价对配置方案选择影响很大，冷却塔配置需结合总图布置等进行详细技术经济比较，初设和施工图阶段冷却塔准确定位后需再核实地质资料，并对冷却塔结构尺寸和造价资料进行复核。
4)根据数模试验结论，高位收水塔应进行塔内填料布置深度优化，即减小外围填料厚度、增大内围填料厚度。最终实现冷却塔整体热力性能的最大化。
郑文棠 -
表 1 智能电网的几种典型发展模式
Table 1
Classification of developing mode of smart grid 代表国家 侧重点 解决的问题 特点 主要技术 美国 以信息化为基础的配电网智能化 电网老化严重、事故频发，人均能源消费量较大 (1)互动信息充分、用户积极参与市场运作；(2)各种发电和储能系统“即插即用”[27] ；(3)投资重点以提高用电效率、保证可靠性为主[28] 智能电表、智能调度技术、高级计量体系、需求侧响应、分布式储能 中国 高压侧电网智能化控制 清洁能源消纳、能源资源与负荷逆向分布 (1)电网互联规模大；(2)能源资源优化配置效力高 特高压交直流输电技术、柔性直流输电技术、交直流大电网智能调度技术、大电网预警与安全防御技术[29,30] 欧洲日本 适应能源结构调整、双向互动 大规模可再生能源安全消纳 (1)新能源消纳比例高；(2)信息在电源和用户间双向流动 电动汽车技术、可再生能源发电预测技术、大规模可再生能源并网运行控制技术、大容量储能技术 
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表 2 微电网和泛能网特征比较
Table 2
Comparison of micro-grid and ubiquitous energy Internet 概念 核心功能 能源品种 应用场景 典型案例 微电网 满足局部地区用电需求 电、热 生活园区、偏远农村、孤立海岛等 玉树水光互补微电网、北京延庆智能微电网 泛能网 满足局部地区用能需求 电、气、冷、热、水等 对冷热电需求较大的工业园区 廊坊生态园区、神华-富平综合能源项目
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[1] 童光毅. 走中国特色的电力市场化改革之路 [J]. 北大商业评论，2015(5)：114-123. TONG G Y．Take the road of power market reform with Chinese characteristics [J]. PKU Business Review，2015(5)：114-123.
[2] 余贻鑫，栾文鹏. 智能电网 [J]. 电网与清洁能源，2009，25(1)：7-11. YU Y X，LUAN W P. Smart grid [J]. Power System and Clean Energy，2009，25(1)：7-11.
[3] 余贻鑫，栾文鹏. 智能电网述评 [J]. 中国电机工程学报，2009，29(34)：1-8. YU Y X，LUAN W P. Smart grid and its implementations [J]. Proceedings of the CSEE，2009，29(34)：1-8.
[4] 余贻鑫，栾文鹏. 智能电网的基本理念 [J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版)，2011，44(5)：377-384. YU Y X，LUAN W P. Basic philosophy of smart grid [J]. Journal of Tianjin University (Science and Engineering Technology Edition)，2011，44(5)：377-384.
[5] 薛禹胜，赖业宁. 大能源思维与大数据思维的融合(二)：应用及探索[J]. 电力系统自动化，2016，40(8)：1-13. XUE Y S，LAI Y N. Integration of macro energy thinking and big data thinking(Part two): applications and explorations [J]. Automation of Electric Power Systems，2016，40(8)：1-13.
[6] 薛禹胜. 智能电网对能源与环境安全的支撑 [J]. 电网与清洁能源，2010，26(7)：7-11. XUE Y S. Smart grid supporting energy security and environmental safety [J]. Power System and Clean Energy，2010，26(7)：7-11.
[7] XUE Y S. Energy Internet or comprehensive energy network [J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy，2015，3(3): 297-301.
[8] 周孝信，鲁宗相，刘应梅，等. 中国未来电网的发展模式和关键技术 [J]. 中国电机工程学报，2014，34(29)：4999-5008. ZHOU X X，LU Z X，LIU Y M，et al. Development models and key technologies of future grid in China [J]. Proceedings of the CSEE，2014，34(29)：4999-5008.
[9] 贾宏杰，王丹，徐宪东，等. 区域综合能源系统若干问题研究 [J]. 电力系统自动化，2015，39(7)：198-207. JIA H J，WANG D，XU X D，et al. Research on some key problems related to integrated energy systems [J]. Automation of Electric Power Systems，2015，39(7)：198-207.
[10] 王成山，李鹏. 分布式发电、微网与智能配电网的发展与挑战 [J]. 电力系统自动化，2010，34(2)：10-14＋23. WANG C S，LI P . Development and challenges of distributed generation，the micro-grid and smart distribution system [J]. Automation of Electric Power Systems，2010，34(2)：10-14＋23.
[11] 甘中学，朱晓军，王成，等. 泛能网——信息与能量耦合的能源互联网 [J]. 中国工程科学，2015，17(9)：98-104. GAN Z X，ZHU X J，WANG C，et al. Ubiquitous energy internet——new energy internet coupling with information and energy [J]. Engineering Sciences，2015，17(9)：98-104.
[12] RIFKIN J. The third industrial revolution：how lateral power is transforming energy，the economy and the world[M]. New York：Palgrave Macmillan，2013.
[13] 曾鸣. 能源互联网与能源革命 [J]. 中国电力企业管理，2016，16(11)：36-39. ZENG M. Energy internet and energy revolution [J]. China Power Enterprise Management，2016，16(11)：36-39.
[14] 曹军威，杨明博，张德华，等. 能源互联网——信息与能源的基础设施一体化 [J]. 南方电网技术，2014，8(4)：1-10. CAO J W，YANG M B，ZHANG D H，et al. Energy internet：an infrastructure for cyber-energy integration [J]. Southern Power System Technology，2014，8(4)：1-10.
[15] 李立浧，张勇军，陈泽兴，等. 智能电网与能源网融合的模式及其发展前景 [J]. 电力系统自动化，2016，40(11)：1-9. LI L C，ZHANG Y J，CHEN Z X，et al. Merger between smart grid and energy-net：mode and development prospects [J]. Automation of Electric Power Systems，2016，40(11)：1-9.
[16] 董朝阳，赵俊华，文福拴，等. 从智能电网到能源互联网：基本概念与研究框架 [J]. 电力系统自动化，2014，38(15)：1-11. DONG Z Y，ZHAO J H，WEN F S，et al. From smart grid to energyiInternet：basic concept and research framework [J]. Automation of Electric Power Systems，2014，38(15)：1-11.
[17] 孙宏斌，郭庆来，潘昭光. 能源互联网：理念、架构与前沿展望 [J]. 电力系统自动化，2015，39(19)：1-8. SUN H B，GUO Q L，PAN Z G. Energy internet：concept，architecture and frontier outlook [J]. Automation of Electric Power Systems，2015，39(19)：1-8.
[18] 蔡巍，赵海，王进法，等. 能源互联网宏观结构的统一网络拓扑模型 [J]. 中国电机工程学报，2015，35(14)：3503-3510. CAI W，ZHAO H，WANG J F，et al. A unifying network topological model of the energy internet macro-scope structure [J]. Proceedings of the CSEE，2015，35(14)：3503-3510.
[19] 田世明，栾文鹏，张东霞，等. 能源互联网技术形态与关键技术 [J]. 中国电机工程学报，2015，35(14)：3482-3494. TIAN S M，LUAN W P，ZHANG D X，et al. Technical forms and key technologies on energy internet [J]. Proceedings of the CSEE，2015，35(14)：3482-3494.
[20] 周孝信，曾嵘，高峰，等. 能源互联网的发展现状与展望 [J]. 中国科学：信息科学，2017，47(2)：149-170. ZHOU X X，ZENG R，GAO F，et al. Development status and prospects of the energy internet [J]. Sci.Sin.Inform.，2017，47(2)：149-170.
[21] 马钊，周孝信，尚宇炜，等. 能源互联网概念、关键技术及发展模式探索 [J]. 电网技术，2015，39(11)：3014-3022. MA Z，ZHOU X X，SHANG Y W，et al. Exploring the concept，key technologies and development model of energy internet [J]. Power System Technology，2015，39(11)：3014-3022.
[22] 尹晨晖，杨德昌，耿光飞，等. 德国能源互联网项目总结及其对我国的启示 [J]. 电网技术，2015，39(11)：3040-3049. YIN C H，YANG D C，GENG G F，et al. Summary of energy internet projects in Germany and its enlightenment to China [J]. Power System Technology，2015，39(11)：3040-3049.
[23] 杨方，白翠粉，张义斌. 能源互联网的价值与实现架构研究 [J]. 中国电机工程学报，2015，35(14)：3495-3502. YANG F，BAI C F，ZHANG Y B. Research on the value and implementation framework of energy internet [J]. Proceedings of the CSEE，2015，35(14)：3495-3502.
[24] 姚建国，高志远，杨胜春. 能源互联网的认识和展望 [J]. 电力系统自动化，2015，39(23)：9-14. YAO J G，GAO Z Y，YANG S C. Understanding and prospects of energy internet [J]. Automation of Electric Power Systems，2015，39(23)：9-14.
[25] 华贲. 关于能源互联网层次架构的思考 [J]. 南方能源建设，2017，4(4)：1-7. HUA B. Cogitation about the hierarchy of energy internet [J]. Southern Erengy Construction，2017，4(4)：1-7.
[26] 余贻鑫，刘艳丽. 智能电网的挑战性问题 [J]. 电力系统自动化，2015，39(2)：1-5. YU Y X，LIU Y L. Challenging issues of smart grid [J]. Automation of Electric Power Systems，2015，39(2)：1-5.
[27] 倪敬敏，何光宇，沈沉，等. 美国智能电网评估综述 [J]. 电力系统自动化，2010，34(8)：9-13＋66. NI J M，HE G Y，SHEN C ，er al. A review of assessment of smart grid in America [J]. Automation of Electric Power Systems，2010，34(8)：9-13＋66.
[28] 卢永，甘德强，JIANG J N. 美国智能电网和分布式发电重点方向的调研分析 [J]. 电力系统自动化，2010，34(9)：12-16. LU Y，GAN D Q，JIANG J N. Issues of smart grid and distributed generation development in the United States [J]. Automation of Electric Power Systems，2010，34(9)：12-16.
[29] 李喜来，李永双，贾江波，等. 中国电网技术成就、挑战与发展 [J]. 南方能源建设，2016，3(2)：1-8. LI X L，LI Y S，JIA J B，et al. Review of the achievements，challenges and development of power system technology in China [J]. Southern Energy Construction，2016，3(2)：1-8.
[30] 姚建国，严胜，杨胜春，等. 中国特色智能调度的实践与展望 [J]. 电力系统自动化，2009，33(17)：16-20＋48. YAO J G，YAN S，YANG S C，et al. Practice and prospects of intelligent dispatch with Chinese characteristics [J]. Automation of Electric Power Systems，2009，33(17)：16-20＋48.
[31] 胡波，周意诚，杨方，等. 日本智能电网政策体系及发展重点研究 [J]. 中国电力，2016，49(3): 110-114. HU B，ZHOU Y C，YANG F，et al. Research on policy system and development priorities of smart grid in Japan[J]. Electric Power，2016，49(3)：110-114.
[32] 杨新法，苏剑，吕志鹏，等. 微电网技术综述 [J]. 中国电机工程学报，2014，34(1)：57-70. YANG X F，SU J，LÜ Z P，et al. Overview on micro-grid technology [J]. Proceedings of the CSEE，2014，34(1)：57-70.
[33] 黄晓莉，李振杰，张韬，等. 新形势下能源发展需求与智能电网建设 [J]. 中国电力，2017，50(9): 25-30. HUANG X L，LI Z J，ZHANG T，et al. Study on the energy development demand and smart grid construction under new situation [J]. Electric Power，2017，50(9)：25-30.
[34] 李博，高志远，曹阳. 智能电网支撑智慧城市关键技术 [J]. 中国电力，2015，48(11): 123-130. LI B，GAO Z Y，CAO Y. Review of key technology of smart grid supporting smart city construction [J]. Electric Power, 2015，48(11): 123-130.
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1. 唐灿辉, 夏峰, 杨立民. 高位收水冷却塔在600MW等级机组中的应用. 电力大数据. 2018(07): 53-59 . 
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