新型电力系统下的零碳园区解决方案:网关控制与平台管理双擎驱动

当下园区需数字化升级,源于多重现实需求。传统模式下,能源供需动态适配难,清洁能源渗透率提升受成本与灵活性制约,设备耦合联动效率低。且碳减排压力日增,单一阶段规划难平衡投资与效益。数字化升级可打破信息壁垒,实现源荷精准匹配、设备智能调度,动态优化能源配置,在控本的同时提效减碳,契合园区可持续发展刚需。

零碳园区建设面临的核心挑战

随着20余省份专项政策落地,零碳园区建设仍面临三大技术断层:

  1. 计量断层
    碳排放基线模糊,83%园区缺乏实时碳监测能力

  2. 调控断层
    新能源消纳率不足40%,源网荷储协同效率低下

  3. 管理断层
    传统系统难以支撑碳资产全生命周期管理

安科瑞零碳园区系统架构

安科瑞零碳园区系统架构

一、软件平台层:AcrelEMS3.0智慧能源管理平台

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核心能力

  • 碳资产管理
    符合ISO14064标准的碳盘查引擎,支持12维度碳排放因子动态修正

  • 微电网智能调度
    ▸ 光储充协同控制算法
    ▸ 基于LSTM神经网络的光伏/负荷功率预测(误差率<8%)
    ▸ 多目标优化调度模型(成本最优/碳排最低)

  • 全景能源看板
    集成SCADA、GIS三维可视化,毫秒级数据刷新

二、硬件层:全场景监测控制设备

关键设备矩阵

类别

代表型号

技术特性

应用场景

保护装置

AM5SE-IS

2ms级孤岛保护响应,支持双向逆流监测

光伏并网点/储能接口

监测终端

APView500PV

0.2S级电能质量分析,63次谐波监测

新能源接入点

计量单元

DJSF1352-D600

直流系统计量精度0.5级,最大电流600A

储能直流母线

控制设备

AM6-PWC

三遥功能集成,支持光纤环网自愈

箱变自动化

三、网关层:边缘智能控制枢纽

ACCU-100协调控制器

  • 核心功能
    ▶ 多协议接入:支持IEC 60870-5-104/Modbus TCP等12种工业协议
    ▶ 策略执行器:内置16类控制策略模板(削峰填谷/光储置换/需量控制)
    ▶ 安全防护:国密SM4数据加密,等保2.0认证

  • 典型组网
    光伏逆变器←→BMS/PCS←→ACCU-100→(4G/光纤)→AcrelEMS3.0云平台

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应用案例

某制造园区实施效果

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  1. 硬件部署
    ▸ AM5SE系列保护装置
    ▸ APView500监测终端
    ▸ ACCU-100协调控制器

  2. 软件平台
    AcrelEMS3.0接入点位数多达一万多个

  3. 运行成效
    ✅ 碳排放统计效率提升90%
    ✅ 新能源消纳率增至92.7%
    ✅ 峰谷套利年收益超380万元

结语

安科瑞 EMS3.0 平台已助力众多园区实现清洁能源高效利用、碳排放量显著降低、能源成本精准管控的目标,让源荷适配更智能、系统运行更稳定。未来,随着数字化升级深化,平台将持续迭代,以更强大的技术能力赋能园区,构建更绿色、高效、可持续的能源生态,为产业低碳转型注入源源不断的动力。

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展演变** CNN的概念起于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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