紧扣广东零碳目标:安科瑞智慧能源管理平台的园区实践方案
安科瑞 王晶淼 Acrel-wjm
在全球应对气候变化的背景下,“双碳”目标(碳达峰、碳中和)已成为各国推动可持续发展的核心战略。中国明确提出2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标。工业园区作为经济发展的主要引擎,同时也是碳排放的集中区域(贡献全国约31%的碳排放量),其绿色低碳转型至关重要。建设零碳园区成为中国应对气候危机、实现高质量发展的选择。
1. 政策驱动与广东实践
广东省作为经济前沿,积极响应国家号召,将零碳园区建设列为2025年重要工作。目前,全国已有20余省份出台专项政策,通过财政补贴、土地优惠、碳配额激励等措施推动园区低碳转型。然而,实际推进中仍面临碳排放统计体系不完善、新能源规划管理不足、绿电消纳障碍等挑战。
2. 安科瑞零碳园区解决方案
安科瑞作为智慧能源管理解决方案提供商,为零碳园区建设提供“云-边-端”一体化解决方案,助力园区优化新能源利用、明确降碳路径与效益。核心方案包括:
2.1 准确碳计量:碳电表
功能原理: 基于电能消耗数据,结合实时更新的动态电碳因子(反映不同区域、条件下的度电碳排放量),准确计算企业用电的碳排放。
价值: 使碳排放可量化、可追踪,助力企业优化能源结构、制定低碳生产模式。
核心产品: AEM96三相多功能碳电表,集成电力参数测量、分时计量及碳排放统计功能,包含12组碳排放值及因子,实时计算生产用电碳排放。配合安科瑞碳资产管理平台,简化企业碳统计工作。
AEM96三相多功能碳电表
2.2 分布式光伏系统
挑战与要求: 光伏建设需满足并网保护、稳控、电能质量、调度通信等要求(依据《分布式电源接入电网技术规定》、《电能质量管理办法(暂行)》等)。
关键配置:
并网点电能质量监测。
防孤岛保护装置(防止孤岛运行)。
国网电能计量表及远动装置(数据上传)。
防逆流保护装置(适用于“自发自用、余电不上网”系统)。
网络安全设备(纵向加密、正/反向隔离、网安监测、远动网关)。
本地监控系统(采集逆变器、箱变、保护、计量等数据)及与电网调度系统的数据交互接口。
分布式光伏建设系统图
2.3 分布式储能系统
作用: 作为光伏发电的“蓄水池”和“中转站”,对消纳绿电、构建零碳园区不可或缺。
技术要求(依据GB/T 36547-2018):
并网点配置AM5-IS防孤岛保护(非计划孤岛时2s内动作断开)。
计量点设置在并网点(接入园区内部电网时)。
储能单元需具备绝缘监测功能(或配置独立直流绝缘监测装置)。
10kV接入公网时,配置电能质量在线监测装置(确保满足GB/T19862要求)。
储能系统图
2.4 有序充电管理
目标: 支撑园区“以电代油/气”转型,提升新能源车充换电设施运行效率。
方案: 基于预测算法(变压器负荷、光伏发电、充电需求),实现对充电桩的监控、调度与管理,提高光伏消纳率、增强微电网可靠性、降低充电成本。
有序充电系统图
2.5 碳资产管理平台
核心: AcrelEMS3.0智慧能源管理平台碳资产管理模块。
依据与功能: 采用符合ISO 14064-1:2018要求的权威碳排放因子数据库,提供碳盘查清册、配额管理、排放分析、碳流向追踪、盘查报告、交易记录等功能,协助园区建立完善的碳排放MRV(监测、报告、核查)体系。
碳排放核算符合性评估声明
2.6 微电网智能协调控制
核心设备: ACCU-100微电网协调控制器
功能特点:
数据采集与通讯: 支持多通道接入光伏逆变器、储能、负荷等设备;兼容多种通信规约(Modbus RTU/TCP,IEC 60870-5-101/103/104,MQTT);支持云边协同、OTA升级。
边缘计算: 灵活报警设置、数据计算、逻辑控制、断点续传、数据加密。
策略管理: 防逆流、计划曲线、削峰填谷、需量控制、有功/无功控制、光储协调等,支持策略定制。
系统与运行安全: 用户权限管理、数据加密与防篡改;全站信号采集分析,实现安全预警。
“云边端”三级控制策略结合
3. AcrelEMS3.0:园区级智慧能源管理平台
在零碳或近零碳园区建设中,“光伏+储能+充电”组合必不可少的被应用到园区电网之中。随着新能源占比增加,园区的管理需要依靠智慧能源管理平台来实现碳资产管理、新能源策略控制、有序充电管理、能耗分析、设备运维等等。AcrelEMS3.0智慧能源管理平台可以帮助园区有效的管理能源,其功能包括::
综合监控: 采集监测变电站、光伏、储能、负荷、充电桩、环境数据,支持可视化、告警、事件查询、报表统计。
智能控制: 动态协调光伏、储能、负荷等多种能源主体,执行计划曲线、削峰填谷、防逆流、新能源消纳、需量控制等策略。
能源分析: 进行能耗与效益分析、经济运行分析、多维度电量分析,生成能源报表。
碳资产管理:企业碳资产管理功能,包括碳盘查清册、碳配额管理、碳排放分析、碳流向、碳盘查报告、碳交易记录等等。
功率预测: 基于历史数据和数值天气预报,运用深度学习算法预测光伏短时/超短时出力及负荷曲线,并进行误差分析。
优化调度: 结合发电/负荷预测、电价、电网交互及储能约束,以用电成本低为目标,利用深度学习算法制定微电网运行功率计划,并分解控制光伏、储能、充电桩。
审核编辑 黄宇
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