The abstract of this paper covers a key topic, that is, the research on two-way transmission of source and load in energy Internet based on the analysis of source and load characteristics of power grid. This paper emphasizes the importance of power system, which is one of the key infrastructures to support modern society, but it is also facing more and more complex challenges. One of them is the rapid growth of renewable energy, and its volatility and uncertainty pose a challenge to the management and operation of power system. In the research, this paper discusses the different characteristics and modes of power load curve, including intraday load curve, seasonal change and the influence of renewable energy. Through the analysis of source-load characteristics of power grid, this paper emphasizes the importance of a deep understanding of power system for better planning and management of power supply. Comparing the energy storage capacity of different load forecasting models, the maximum energy storage capacity of this model can reach 3556 MW, while SVM (Support Vector Machine) is 1000 MW and RNN (Recurrent Neural Network) is 1700 MW. It can be seen that this model can achieve higher utilization rate of renewable energy and reliability of power system. To sum up, the summary of this study highlights the importance and challenges in the field of power system, and emphasizes the potential value of source-load characteristic analysis and energy Internet technology. These findings are of great significance for realizing clean, sustainable and efficient power supply, and provide useful insights for power system planning and development.

This study aims to explore a differentiated configuration model for green power certificates oriented towards the energy internet, and evaluate the performance of different configuration strategies through simulation research. The green power certificate is a key tool in the renewable energy market, used to promote sustainable energy development and reduce carbon emissions. However, market uncertainty and policy differences increase the complexity of certificate allocation. This article emphasizes the theoretical foundation and practical application potential of differentiated allocation. At the same time, we also identified the limitations of our research and proposed directions for improvement. Finally, the research results of this article indicate that the accuracy of the proposed model is more stable and higher than traditional models, with a maximum of 95.3%. However, traditional models have significant fluctuations and are relatively unstable. It can be seen that the model in this article should be able to better adapt to changes in requirements while maintaining configuration stability. The differentiated configuration model studied in this article provides valuable insights for future research and practice. Our research findings are of great significance for promoting sustainable energy development and environmental protection.

With the rapid development of the Energy Internet, higher accuracy is demanded in the load forecasting and classification of power systems. This study aims to explore load classification and forecasting methods based on neural network models to improve the efficiency and accuracy of load management in the Energy Internet. By deeply analyzing the load characteristics of the Energy Internet, this paper constructs a neural network model containing multilayer perceptrons, specifically targeting the classification and prediction of different types of load data. This study first establishes a comprehensive dataset by collecting and processing large-scale historical load data from the Energy Internet, including residential, industrial, and commercial electricity usage data. Then, we use these data to train the neural network model, enabling it to identify and predict consumption patterns of different load types. Furthermore, this paper also explores the impact of different network structures, activation functions, and training methods on the model's performance to determine the optimal model configuration. Experimental results show that our neural network model demonstrates high accuracy and reliability in load classification and prediction. Particularly in peak load forecasting and abnormal load identification, the model performs better than traditional statistical methods. This research not only provides an effective tool for load management in the Energy Internet but also lays a foundation for future research in smart grids and sustainable energy systems.