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迈向零碳未来:AcrelEMS30智慧能源管理系统如何赋能园区绿色转型-九游·体育科技集团
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迈向零碳未来:AcrelEMS30智慧能源管理系统如何赋能园区绿色转型

2025-12-30 

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  在全球气候变化与可持续发展需求背景下,零碳园区与零碳工厂建设正在加速推进。零碳园区指通过优化能源结构、提升能效、发展循环经济等方式,实现区域内碳排放与碳吸收平衡;零碳工厂则指在其生产运营中实现温室气体净零排放。这一进程的推进主要基于以下逻辑与动因:

  一是政策与顶层设计推动。自我国提出“双碳”目标以来,零碳园区成为关键实施路径。2024年中央经济工作会议提出“建立一批零碳园区”,2025年国务院政府工作报告进一步明确其战略地位。地方层面,内蒙古、福建等地已出台相关标准,鄂尔多斯零碳产业园、南平工业园区零碳园区等案例提供实践经验。截至2025年,全国已发布4项地方标准及近30项团体标准,国家标准也在加快制定。

  二是园区作为降碳主战场。我国工业园区贡献了全国约31%的碳排放和50%以上的工业产值,是碳排放集中区域。园区具备集中管理、资源整合与技术集成优势,可通过能源替代、循环经济、数字化等手段系统推进碳减排,实现区域碳中和。

  三是能源与经济转型双重驱动。零碳园区以光伏、风电等可再生能源为核心,依托智能微电网、绿电直供等方式降低对化石能源依赖,提升能源安全与经济性。同时,面对欧盟碳边境调节机制等国际绿色贸易壁垒,零碳园区可通过认证与碳资产管理助力企业提升产品竞争力。

  四是技术创新与产业升级带动。智慧能源管理平台、碳核算系统等技术应用助力园区实现降碳。零碳园区还能吸引新能源产业链企业聚集,推动钢铁、化工等传统产业绿色转型,促进低碳产业集群发展。

  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 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。

  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)。

  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。

  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。

  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)。

  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。

  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。

  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。

  策略管理: 防逆流、计划曲九游智能体育科技线、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。

  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、事件查九游智能体育科技询、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。