簡婷

安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定  201801

摘要：在全球氣候治理加速推進與能源體系深度轉型的雙重背景下，零碳園區已然成為踐行“雙碳”戰略目標的核心實踐載體。傳統園區能源系統高度依賴單一主電網供電模式，普遍面臨新能源消納能力不足、用能成本持續高企、碳排放總量居高難下等突出矛盾。而微電網通過構建“源網荷儲充”一體化協同機制（即分布式電源、主配電網、柔性可調負荷、智能儲能系統、電動汽車充電設施的有機融合），并配套應用智能化調控技術，能夠有效推動能源系統向清潔低碳化、運行柔性化、管理高效化方向演進。

關鍵詞：零碳園區；源網荷儲一體化；虛擬電廠；微電網；碳排放管理

1、政策背景

   隨著《“十四五”循環經濟發展規劃》明確提出“構建資源循環型產業體系”，以及《零碳園區建設規范》的逐步完善，產業園區正從傳統生產單元升級為“碳中和”先鋒陣地。其核心挑戰在于：能源結構重構：如何實現可再生能源高比例滲透與穩定消納；碳排放精準治理：如何建立覆蓋“源-網-荷-儲”全鏈路的碳管控體系；標準化與智能化協同：如何將零碳要求嵌入園區規劃、建設、運營全周期。

2、零碳園區發展面臨的問題

   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。

3、技術架構：構建“云-管-邊-端”四層協同體系

   零碳園區微電網能源調控以“源網荷儲充”為核心要素，通過物聯網、大數據、人工智能等技術，實現全環節智能化協同：

   “端”層：部署智能電表、直流表計、環保網關、弧光保護裝置等終端設備，實時采集光伏發電、儲能充放電、負荷用電、充電樁運行等全量數據，精度達毫秒級。

   “邊”層：配置微電網協調控制器，作為本地“智慧大腦”，支持Modbus/104/101等協議，實現分布式電源、儲能、負荷的實時就地協同優化。例如，在電網故障時，控制器可快速切換至孤島運行模式，保障關鍵負荷供電。

   “管”層：通過通信網絡，實現終端與云端平臺的高效數據交互，確保指令下發與狀態反饋的實時性。

   “云”層：搭建智慧能源管理平臺，集成全景監測、功率預測、優化調度、碳資產管理等功能，形成全局決策中樞。

4、安科瑞EMS3.0為助力零碳園區搭建

   安科瑞作為專業的智慧能源管理解決方案提供商，能為零碳園區建設提供包括碳計量電表、分布式光伏、分布式儲能、電動車有序充電以及園區智慧能源管理平臺等解決方案，為零碳園區的建設提供“云-邊-端"一體化解決方案，利用“云邊協同"智慧策略幫助園區充分利用好新能源，明確降碳成本效益路線圖。

4.1核心功能與架構

   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。

4.2功能

   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。

5、結語

   零碳園區微電網能源調控的智能化路徑，核心在于依托“源網荷儲充”的深度協同與數字技術的深度融合，打造一個具備“自感知、自決策、自優化”能力的能源生態系統。這一模式精準破解了新能源消納難題、高用能成本困局以及碳排放管控挑戰，更通過碳資產管理、綠電交易等創新機制，為園區開辟了新的經濟價值增長點。展望未來，隨著AI算法、數字孿生、區塊鏈等前沿技術的持續深化應用，零碳園區微電網將朝著更高比例的可再生能源接入、更敏捷的負荷響應能力、更透明的碳足跡追蹤體系方向邁進，最終成為全球能源轉型、助力碳中和目標實現