如何系统推进零碳园区规划和建设!附零碳园区源网荷储能碳管理平台解决方案

2024年中央经济工作会议提出了零碳园区建设目标。会议强调,建立一批零碳园区,并将其作为推动经济社会发展绿色化、低碳化全面转型的重要举措,这为零碳园区的建设指明了工作方向。

而何为零碳园区呢?是不是零碳园区就不排放温室气体了呢?这显然不对。零碳园区并不是完全不排放二氧化碳,而是通过计算温室气体排放,设计方案抵减“碳足迹”,减少碳排放,直至达到碳的相对零排放状态。这通常涉及能源结构优化、产业转型升级、智慧管理以及碳补偿技术等多个方面。

因此,零碳园区规划和建设将是一个综合性的系统工程,下面我们就细讨论一个零碳产业园区规划方案。

一、总体要求与目标

总体要求:以实施“双碳”战略为引领,锚定建设智能绿色的制造强省目标,坚持市场引导、政府主导,重点突破、分步实施,全面转型、系统推进,综合施策、平稳有序。

目标设定:

到2027年,全国力争打造20个以上零碳产业示范园区,形成一批可复制可推广的经验,构建零碳产业园区建设地方性标准规范。

到2030年,全国力争累计建成100个以上零碳产业园区,构建促进园区零碳发展的长效机制,零碳负碳技术取得重大突破。

二、重点任务

1. 建设能碳管理系统

技术应用:支持试点园区充分运用人工智能、大数据、云计算、物联网等先进技术,建设综合能源管理平台、数字化碳监测与治理平台。

数据采集与分析:对园区内关键排放源的能源与碳排放数据开展实时采集、处理、分析和溯源,形成企业、项目碳信用档案,建立碳信用库。

碳盘查与标识认证:鼓励试点园区内骨干企业常态化开展碳盘查,委托权威机构开展产品碳足迹核算和标识认证活动。

2. 突破零碳关键技术

创新平台建设:支持试点园区加快建设高水平的绿色低碳技术创新中心、产业创新中心等创新平台。

技术攻关:鼓励试点园区内优势企业围绕碳高效捕集利用与封存、变革性零碳能源等方向,实施共性关键技术、前沿引领技术攻关。

应用场景创新:与高校院所、重点实验室等合作建设一批科技成果转移转化基地,加快先进成套绿色低碳技术装备的产业化应用。

3. 构建清洁能源供应体系

可再生能源利用:支持试点园区充分利用闲置资源、空间,发展光伏、风电、地热、生物质能等可再生能源并就地消纳。

综合能源系统建设:统筹建设气热电联产及高效地源热泵、空气源热泵系统,建设多元储能电站、储热储冷装置等设施,探索园区微电网建设。

绿色电力交易:支持试点园区及企业参与绿色电力和绿证交易,努力打造园区100%清洁能源和可再生能源应用场景。

4. 提升资源循环利用效率

智能化数字化转型:加快设备更新,推动生产制造全流程拓展“新一代信息技术+绿色低碳”典型应用场景。

再生资源回收利用:推广“工业互联网+再生资源回收利用”新模式,加快建立再生资源回收、中转、储运和再利用体系。

循环经济龙头企业:引育壮大循环经济龙头企业,打造一批工业资源综合利用基地,加快工业固废规模化、高值化利用。

5. 大力发展绿色低碳产业

新能源汽车领域:加快打造新能源汽车关键零部件制造产业集群,完善废旧动力电池综合利用体系。

先进光伏和新型储能领域:大力发展太阳能利用、风力发电、新型储能产品等新能源与清洁能源装备制造产业。

新一代信息技术领域:引导数据中心扩大绿色能源利用比例,推广先进散热技术,推动低功耗芯片等技术产品应用。

新材料领域:开展共伴生矿与尾矿集约化利用、工业固废规模化利用等技术研发和应用。

高端装备领域:加快增材制造、柔性成型等关键再制造技术创新与产业化应用。

其他适合园区的绿色低碳产业项目

6. 推动园区全面绿色转型

绿色建筑:推广绿色施工,提高绿色低碳建材使用比例,鼓励建设装配式超低能耗建筑。

绿色交通:开展零碳低碳交通运输工具全面升级替代,建设充电桩、换电站等绿色配套基础设施。

三、实施步骤与保障措施

实施步骤:明确各阶段任务和时间节点,分步实施,确保各项任务有序推进。

政策保障:争取政府政策扶持和资金支持,推动园区建设与发展。

人才培养:加大人才培养和引进力度,为园区长远发展提供人才支撑。

合作交流:加强与国内外先进园区的交流合作,借鉴经验、共享资源,推动园区创新发展。

解决方案架构:安科瑞EMS 3.0智慧能源平台安科瑞 郭海棚 +19821380729

核心架构: 云(平台)- 管(通信)- 边(协调控制器)- 端(感知设备)

1. 能源供给层(“源”) 安科瑞 郭海棚 +19821380729

  • 清洁能源: 分布式光伏(园区屋顶、车棚)、风电。
  • 灵活调节: 储能系统(削峰填谷、新能源消纳)、备用柴发。
  • 关键设备: 光伏逆变器、储能PCS、环保网关、弧光保护装置。

2. 智能控制层(“网荷储充协同”)

  • 协调控制器:
  • 实现 防逆流、需量控制、有序充电、柔性扩容 等策略。
  • 支持多协议接入(Modbus/104/101等),兼容第三方设备(充电桩、空调、储能柜)。
  • 优化策略:

3. 智慧应用层(“云平台”)

  • 全景监测: 园区“源网荷储充”全量数据可视化,实时监控电量、碳排、成本、设备状态。
  • AI智能调度:
  • 功率预测: 基于气象与历史数据,实现光伏/负荷高精度预测。
  • 优化调度: 以成本最低、碳排最少为目标,动态调整光储充策略。
  • 碳排管理: 分区域/部门统计碳排放,生成碳盘查报告,支撑碳交易。
  • 智能运维: 设备二维码档案、自动巡检工单、故障预警、专家能效报告。

三、核心功能与价值

功能模块解决痛点经济效益示例削峰填谷高电价时段用电成本高江苏某园区降低电费18%,年省200万防逆流光伏余电上网被罚款避免考核损失,保障合规运行柔性扩容变压器扩容成本高昂储能瞬时放电,延缓扩容投资有序充电充电桩集中使用导致过载优化充电功率,降低变压器压力虚拟电厂参与电力辅助服务收益低上海某研究院年增收50万+碳排管理碳配额超标风险精准控碳,降低碳交易成本

四、典型场景配置方案

1. 新建园区(高压并网)

  • 配置: 屋顶光伏 + 集中式储能 + 智能充电场站 + 协调控制器。
  • 策略: 光储充协同调度,参与电网需求响应,实现“零碳用电”。

2. 改造园区(低压并网)

  • 配置: 分布式光储一体柜 + 充电桩群 + 边缘网关。
  • 策略: 防逆流保护 + 变压器柔性扩容,避免电网改造(案例:湖南某机场)。

3. 离网/弱电网场景(海岛、牧区)

  • 配置: 光伏 + 储能 + 柴发备用。
  • 策略: 离网模式自动切换,保障关键负荷供电(案例:缅甸寺庙项目)。

微电网智慧能源平台

典型案例

1. 区域级:河南交投源网荷储项目

场景:京港澳高速沿线服务区部署光伏、储能及充电桩;

技术:AI算法优化调度,实现防逆流、新能源消纳及需量控制;

2. 园区级:上海某研究院智慧能源项目

配置:1.5MW光伏、215kWh储能、39台充电桩;

功能:电力监控、需量管理、光储充协同;

3. 用户级:海外寺庙离网光储系统

策略:就地消纳+并离网切换控制;

价值:供电可靠性提升至99%,用电成本降低60%。

【负预测】基于VMD-CNN-LSTM的负预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经络(CNN)长短期记忆络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负数据,具有较强的鲁棒性泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础深度学习背景,从事电力系统、能管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负预测场景,支持智慧电调度与能优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能预测领域。
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