1. retraso en la integración digital: baja tasa de penetración de Internet rural, gran brecha regional, aceptación digital insuficiente de los residentes y falta de personal de gestión adaptado, desequilibrio entre la entrada y la salida de plataformas tecnológicas y diseño imperfecto de alto nivel.

2. contradicción entre la economía y las restricciones al carbono: hay problemas sinérgicos entre el alivio de la pobreza rural y la reducción de las emisiones de carbono, el comercio rural de carbono, el mercado de compensación de carbono y el sistema financiero Verde no son perfectos, los productos son únicos y hay un comportamiento de "lavado verde".

3. adaptación insuficiente de las tecnologías bajas en carbono: las tecnologías bajas en carbono en su conjunto son inmaduras, el desarrollo regional es desigual, hay problemas de mala adaptabilidad y desconexión de la transformación en las aplicaciones rurales, y las normas como los edificios ecológicos carecen de obligatoriedad.

4. la implementación de los objetivos no está en su lugar: las aldeas todavía dependen de fuentes de energía tradicionales como el carbón, la producción agrícola tiene altas emisiones de carbono, el control inadecuado de la contaminación como el estiércol y la basura, y la reducción de la contaminación y el carbono no se han integrado en la producción y la vida.

5. el diseño de alto nivel no es perfecto: las políticas de gobernanza pertinentes están fragmentadas, los mecanismos de responsabilidad de reducción de emisiones de alto nivel y locales carecen, la evaluación normal carece, la planificación con bajas emisiones de carbono de "agricultura, campo y agricultores" no está clara y la coordinación departamental es insuficiente.

6. el desarrollo coordinado de las zonas urbanas y rurales es insuficiente: las ciudades con cero carbono están separadas del desarrollo rural, no se han establecido estrechos vínculos en los campos de la ecología, la Ciencia y la tecnología y las finanzas, y no se ha formado un patrón de desarrollo con cero carbono para la integración de las zonas urbanas y rurales.

El sistema de gestión de microredes ems3.0 de ankeri es capaz de monitorear, diagnosticar y alertar en tiempo real, analizar panorámicamente, gestionar y controlar de manera ordenada las fuentes, redes, cargas, sistemas de almacenamiento de energía y cargas de microredes desplegadas en las aldeas, satisfacer las necesidades de monitoreo polifacético de Operaciones de microredes, análisis inteligente de seguridad, control prospectivo de ajuste y análisis dinámico panorámico, e integrar sistemas de tecnología de la información moderna (como Internet de las cosas iot, Big data, computación en la nube e inteligencia artificial ai) para monitorear, controlar y optimizar el uso de energía para mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio, completar la interacción flexible entre los recursos de almacenamiento óptico y carga y optimizar el funcionamiento bajo diferentes objetivos, y lograr grandes beneficios energéticos, económicos y ambientales.

La Plataforma ankerie ems3.0 integra Internet de las cosas, Big data, algoritmos de Ia y tecnología de automatización eléctrica, y construye un sistema de plataforma integrado de "extremo de tubería en la nube", que admite acceso múltiple de múltiples fuentes, como fotovoltaica, almacenamiento de energía, red eléctrica, pilas de carga y carga, con las siguientes funciones básicas:

Función de control coordinado

Monitoreo energético y optimización de Operaciones

“Almacenamiento de carga de la red de origen"Y otros datos de operación completos, almacenamiento y exhibición, detección de estado, alarma de operación, visualización intuitiva de la electricidad del sistema de microred, emisiones de carbono, costos, operación de equipos y otros datos; Monitorear el Estado de "almacenamiento de carga de la red de fuentes" en las aldeas a nivel de condado en tiempo real, y mostrar dinámicamente la electricidad, las emisiones de carbono y los costos operativos; Integrar el monitoreo de almacenamiento óptico y carga, el análisis de la calidad de la energía eléctrica, el diagnóstico de fallas, la ejecución de estrategias y el cálculo de ingresos; La predicción de potencia a escala multitemporal (minutos, horas, días) mejora la previsión de programación.