从能源协同到零碳达标：源网荷储充为园区注入绿色动能

安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要：在全球气候治理加速推进187与能源体系0210深度转型的双重背景下，零碳园区已然成为践行“双碳”战略目标的核心实践载体。传统园区能源系统高度依赖单一主电网供电模式，普遍面6706临新能源消纳能力不足、用能成本持续高企、碳排放总量居高难下等突出矛盾。而微电网通过构建“源网荷储充”一体化协同机制（即分布式电源、主配电网、柔性可调负荷、智能储能系统、电动汽车充电设施的有机融合），并配套应用智能化调控技术，能够有效推动能源系统向清洁低碳化、运行柔性化、管理高效化方向演进。

关键词：零碳园区；源网荷储一体化；虚拟电厂；微电网；碳排放管理

1、政策背景

随着《“十四五”循环经济发展规划》明确提出“构建资源循环型产业体系”，以及《零碳园区建设规范》的逐步完善，产业园区正从传统生产单元升级为“碳中和”先锋阵地。其核心挑战在于：能源结构重构：如何实现可再生能源高比例渗透与稳定消纳；碳排放精准治理：如何建立覆盖“源-网-荷-储”全链路的碳管控体系；标准化与智能化协同：如何将零碳要求嵌入园区规划、建设、运营全周期。

2、零碳园区发展面临的问题

江苏、广东、四川等20余省份已发布专项政策，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。在2025年各地中，广东省、福建省、广西、山西、内蒙等等多个省市自治区把零碳园区建设列入工作计划。尽管如此，我国的零碳园区建立仍处于起步阶段。在零碳园区试点探索过程中，随着工作的持续推进，一系列现实问题也需要解决。

首先，园区的碳排放统计、核算、报告、核查四大体系尚不健全。大多数园区对如何进行碳排放统计，碳资产管理没有明确概念，不明确园区碳排放基线，在具体实施过程中，缺乏明确的碳数据支持和实施路径。其次，对配套新能源规划建设和管理缺乏工具，建什么，建多大，怎么用，投资回收期多长等等缺乏技术支撑。

第三，随着新型电力系统发展，源网矛盾多发，分布式发电消纳难，绿电还缺乏相关政策支持，比如隔墙售电、绿电直供等政策的开放，将更有利于零碳园区的发展。

最后，需要合理的运用能源管理软件等工具，根据园区特性构建“源网荷储一体化”微电网，通过AI算法优化能源调控，降低碳排放和能源成本。

3、技术架构：构建“云-管-边-端”四层协同体系

零碳园区微电网能源调控以“源网荷储充”为核心要素，通过物联网、大数据、人工智能等技术，实现全环节智能化协同：

“端”层：部署智能电表、直流表计、环保网关、弧光保护装置等终端设备，实时采集光伏发电、储能充放电、负荷用电、充电桩运行等全量数据，精度达毫秒级。

“边”层：配置微电网协调控制器，作为本地“智慧大脑”，支持Modbus/104/101等协议，实现分布式电源、储能、负荷的实时就地协同优化。例如，在电网故障时，控制器可快速切换至孤岛运行模式，保障关键负荷供电。

“管”层：通过通信网络，实现终端与云端平台的高效数据交互，确保指令下发与状态反馈的实时性。

“云”层：搭建智慧能源管理平台，集成全景监测、功率预测、优化调度、碳资产管理等功能，形成全局决策中枢。

4、安科瑞EMS3.0为助力零碳园区搭建

安科瑞作为专业的智慧能源管理解决方案提供商，能为零碳园区建设提供包括碳计量电表、分布式光伏、分布式储能、电动车有序充电以及园区智慧能源管理平台等解决方案，为零碳园区的建设提供“云-边-端"一体化解决方案，利用“云边协同"智慧策略帮助园区充分利用好新能源，明确降碳成本效益路线图。

4.1核心功能与架构

安科瑞 EMS3.0（能源管理系统 3.0）是专为零碳园区设计的智慧能源管理平台，通过 “AI + 物联网 + 大数据" 技术，实现能源全链条优化与碳管理。该平台采用分层分布式架构，涵盖数据采集层（协调控制器）、边缘计算层（实时数据处理）、平台层（智能分析与决策），支持多终端访问。

4.2功能

在零碳或近零碳园区建设中，“光伏+储能+充电"组合的被应用到园区电网之中。随着新能源占比增加，园区的管理必须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：

（1）综合监控：实现园区变电站、光伏、储能、负荷、充电桩、环境数据的采集、监测、可视化展示、异常告警、事件查询、报表统计等功能；

（2）智能控制：协同光伏、储能、负载等多种能源主体，动态规划智能策略，实现储能、光伏协调控制，比如计划曲线、削峰填谷、防逆流、新能源消纳、需量控制等；

（3）能源分析：具备微电网能耗及效益分析、微电网经济运行分析、多维度电量分析，并进行日、月、年能源报表统计；

（4）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。

（5）功率预测：以历史光伏输出功率和历史数值天气数据为基础，结合数值天气预报数据和光伏发电单元的地理位置，采用深度学习算法建立预测模型库，实现光伏发电的短时和超短时功率预测，并经进行误差分析；同时对微电网内所有负荷，基于历史负荷数据，通过大数据分析算法，预测负荷功率曲线。

（6）优化调度：根据分布式能源发电预测、负荷预测结果，并结合分时电价、电网交互功率及储能约束条件等因素，以用电成本为目标，建立优化模型，采用深度学习算法解析微电网运行功率计划，系统通过将功率计划进行分解，实现对光伏、储能、充电桩的优化控制。

5、结语

零碳园区微电网能源调控的智能化路径，核心在于依托“源网荷储充”的深度协同与数字技术的深度融合，打造一个具备“自感知、自决策、自优化”能力的能源生态系统。这一模式精准破解了新能源消纳难题、高用能成本困局以及碳排放管控挑战，更通过碳资产管理、绿电交易等创新机制，为园区开辟了新的经济价值增长点。展望未来，随着AI算法、数字孪生、区块链等前沿技术的持续深化应用，零碳园区微电网将朝着更高比例的可再生能源接入、更敏捷的负荷响应能力、更透明的碳足迹追踪体系方向迈进，最终成为全球能源转型、助力碳中和目标实现

审核编辑 黄宇