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政策風口下,安科瑞 EMS3.0 解鎖零碳園區建設密碼!

更新時間:2025-07-02      瀏覽次數:547

零碳園區是指通過整合可再生能源、儲能系統、智能調控等技術,實現園區內能源生產與消耗的碳中和目標,同時兼顧經濟效益與安全性的綠色低碳產業園區。其核心在于構建 “源(新能源)- 網(智能電網)- 荷(負荷)- 儲(儲能)- 充(充電設施)” 協同運行的微電網體系,并通過數字化管理平臺優化能源調度,減少對傳統電網的依賴和碳排放。

3 月 18 日,由中國節能協會牽頭制定的《零碳園區評價技術規范》(T/CECA-G 0344-2025)團體標準正式發布實施,為零碳園區的規劃、建設與評估提供了系統性依據。

為什么要建設零碳園區?

政策背景

2024 年 12 月,中央經濟工作會議提出 “零碳園區” 概念,要求 “探索推進零碳工廠、零碳工業園區建設”。2025 年政府工作報告明確提出 “扎實開展國家碳達峰第二批試點,建立一批零碳園區、零碳工廠”。這標志著零碳園區已上升為國家戰略,成為實現 “雙碳” 目標的重要抓手。

發展趨勢

 零碳園區不僅是應對氣候變化的必然選擇,也是推動產業升級、提升企業競爭力的重要途徑。通過構建綠色低碳的產業生態,零碳園區能夠吸引更多優質企業入駐,形成產業集聚效應,推動經濟高質量發展。同時,零碳園區還能提升企業的品牌形象,增強企業的社會責任感,為企業贏得更多市場機會。

經濟收益

零碳園區的建設能夠帶來顯著的經濟效益,主要體現在以下幾個方面:

1.  降本增效:通過峰谷電價套利、需量管理(如降低最大需量電費 21%,年節約 200 萬元)、余電上網等策略降低用電成本。

2.  政策補貼:多地政府對零碳園區建設提供補貼,例如 2025 年前完成微電網數字化改造可享受窗口期補貼。

3. 品牌價值:獲得 LEED 金級認證、國家綠色數據中心等資質,提升企業 ESG 評級。

4. 碳交易收益:通過碳排放統計與綠電消納,參與碳配額交易(如某園區年收益 50 萬元)。

   江蘇、廣東、四川等20余省份已發布專項政策,通過財政補貼、土地優惠、碳配額激勵等措施推動園區低碳轉型。在2025年各地中,廣東省、福建省、廣西、山西、內蒙等等多個省市自治區把零碳園區建設列入工作計劃。盡管如此,我國的零碳園區建立仍處于起步階段。在零碳園區試點探索過程中,隨著工作的持續推進,一系列現實問題也需要解決。

首先,園區的碳排放統計、核算、報告、核查四大體系尚不健全。大多數園區對如何進行碳排放統計,碳資產管理沒有明確概念,不明確園區碳排放基線,在具體實施過程中,缺乏明確的碳數據支持和實施路徑。

其次,對配套新能源規劃建設和管理缺乏工具,建什么,建多大,怎么用,投資回收期多長等等缺乏技術支撐。

第三,隨著新型電力系統發展,源網矛盾多發,分布式發電消納難,綠電還缺乏相關政策支持,比如隔墻售電、綠電直供等政策的開放,將更有利于零碳園區的發展。

最后,需要合理的運用能源管理軟件等工具,根據園區特性構建“源網荷儲一體化”微電網,通過AI算法優化能源調控,降低碳排放和能源成本。

政策風口下,安科瑞 EMS3.0 解鎖零碳園區建設密碼!

 

安科瑞 EMS3.0(能源管理系統 3.0)是專為零碳園區設計的智慧能源管理平臺,通過 “AI + 物聯網 + 大數據” 技術,實現能源全鏈條優化與碳管理。該平臺采用分層分布式架構,涵蓋數據采集層(協調控制器)、邊緣計算層(實時數據處理)、平臺層(智能分析與決策),支持多終端訪問。

政策風口下,安科瑞 EMS3.0 解鎖零碳園區建設密碼!

在零碳或近零碳園區建設中,“光伏+儲能+充電”組合的被應用到園區電網之中。隨著新能源占比增加,園區的管理必須依靠智慧能源管理平臺來實現碳資產管理、新能源策略控制、有序充電管理、能耗分析、設備運維等等。AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺可以幫助園區有效的管理能源,其功能包括:

 

(1)綜合監控:實現園區變電站、光伏、儲能、負荷、充電樁、環境數據的采集、監測、可視化展示、異常告警、事件查詢、報表統計等功能;

(2)智能控制:協同光伏、儲能、負載等多種能源主體,動態規劃智能策略,實現儲能、光伏協調控制,比如計劃曲線、削峰填谷、防逆流、新能源消納、需量控制等;

(3)能源分析:具備微電網能耗及效益分析、微電網經濟運行分析、多維度電量分析,并進行日、月、年能源報表統計;

(4)碳資產管理:企業碳資產管理功能,包括碳盤查清冊、碳配額管理、碳排放分析、碳流向、碳盤查報告、碳交易記錄等等。

(5)功率預測:以歷史光伏輸出功率和歷史數值天氣數據為基礎,結合數值天氣預報數據和光伏發電單元的地理位置,采用深度學習算法建立預測模型庫,實現光伏發電的短時和超短時功率預測,并經進行誤差分析;同時對微電網內所有負荷,基于歷史負荷數據,通過大數據分析算法,預測負荷功率曲線。

(6)優化調度:根據分布式能源發電預測、負荷預測結果,并結合分時電價、電網交互功率及儲能約束條件等因素,以用電成本為目標,建立優化模型,采用深度學習算法解析微電網運行功率計劃,系統通過將功率計劃進行分解,實現對光伏、儲能、充電樁的優化控制。

 

 

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