安科瑞 王晶淼 Acrel-wjm

在全球應對氣候變化的背景下，“雙碳”目標（碳達峰、碳中和）已成為各國推動可持續發展的核心戰略。中國明確提出2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的目標。工業園區作為經濟發展的主要引擎，同時也是碳排放的集中區域（貢獻全國約31%的碳排放量），其綠色低碳轉型至關重要。建設零碳園區成為中國應對氣候危機、實現高質量發展的選擇。

1. 政策驅動與廣東實踐

廣東省作為經濟前沿，積極響應國家號召，將零碳園區建設列為2025年重要工作。目前，全國已有20余省份出臺專項政策，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。然而，實際推進中仍面臨碳排放統計體系不完善、新能源規劃管理不足、綠電消納障礙等挑戰。

2. 安科瑞零碳園區解決方案

安科瑞作為智慧能源管理解決方案提供商，為零碳園區建設提供“云-邊-端”一體化解決方案，助力園區優化新能源利用、明確降碳路徑與效益。核心方案包括：

2.1 準確碳計量：碳電表

功能原理： 基于電能消耗數據，結合實時更新的動態電碳因子（反映不同區域、條件下的度電碳排放量），準確計算企業用電的碳排放。

價值： 使碳排放可量化、可追蹤，助力企業優化能源結構、制定低碳生產模式。

核心產品： AEM96三相多功能碳電表，集成電力參數測量、分時計量及碳排放統計功能，包含12組碳排放值及因子，實時計算生產用電碳排放。配合安科瑞碳資產管理平臺，簡化企業碳統計工作。

AEM96三相多功能碳電表

2.2 分布式光伏系統

挑戰與要求： 光伏建設需滿足并網保護、穩控、電能質量、調度通信等要求（依據《分布式電源接入電網技術規定》、《電能質量管理辦法（暫行）》等）。

關鍵配置：

并網點電能質量監測。

防孤島保護裝置（防止孤島運行）。

國網電能計量表及遠動裝置（數據上傳）。

防逆流保護裝置（適用于“自發自用、余電不上網”系統）。

網絡安全設備（縱向加密、正/反向隔離、網安監測、遠動網關）。

本地監控系統（采集逆變器、箱變、保護、計量等數據）及與電網調度系統的數據交互接口。

分布式光伏建設系統圖

2.3 分布式儲能系統

作用： 作為光伏發電的“蓄水池”和“中轉站”，對消納綠電、構建零碳園區不可或缺。

技術要求（依據GB/T 36547-2018）：

并網點配置AM5-IS防孤島保護（非計劃孤島時2s內動作斷開）。

計量點設置在并網點（接入園區內部電網時）。

儲能單元需具備絕緣監測功能（或配置獨立直流絕緣監測裝置）。

10kV接入公網時，配置電能質量在線監測裝置（確保滿足GB/T19862要求）。

儲能系統圖

2.4 有序充電管理

目標： 支撐園區“以電代油/氣”轉型，提升新能源車充換電設施運行效率。

方案： 基于預測算法（變壓器負荷、光伏發電、充電需求），實現對充電樁的監控、調度與管理，提高光伏消納率、增強微電網可靠性、降低充電成本。

有序充電系統圖

2.5 碳資產管理平臺

核心： AcrelEMS3.0智慧能源管理平臺碳資產管理模塊。

依據與功能： 采用符合ISO 14064-1:2018要求的權威碳排放因子數據庫，提供碳盤查清冊、配額管理、排放分析、碳流向追蹤、盤查報告、交易記錄等功能，協助園區建立完善的碳排放MRV（監測、報告、核查）體系。

碳排放核算符合性評估聲明

2.6 微電網智能協調控制

核心設備： ACCU-100微電網協調控制器

功能特點：

數據采集與通訊： 支持多通道接入光伏逆變器、儲能、負荷等設備；兼容多種通信規約（Modbus RTU/TCP，IEC 60870-5-101/103/104，MQTT）；支持云邊協同、OTA升級。

邊緣計算： 靈活報警設置、數據計算、邏輯控制、斷點續傳、數據加密。

策略管理： 防逆流、計劃曲線、削峰填谷、需量控制、有功/無功控制、光儲協調等，支持策略定制。

系統與運行安全： 用戶權限管理、數據加密與防篡改；全站信號采集分析，實現安全預警。

“云邊端”三級控制策略結合

3. AcrelEMS3.0：園區級智慧能源管理平臺

在零碳或近零碳園區建設中，“光伏+儲能+充電”組合必不可少的被應用到園區電網之中。隨著新能源占比增加，園區的管理需要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：：

綜合監控： 采集監測變電站、光伏、儲能、負荷、充電樁、環境數據，支持可視化、告警、事件查詢、報表統計。

智能控制： 動態協調光伏、儲能、負荷等多種能源主體，執行計劃曲線、削峰填谷、防逆流、新能源消納、需量控制等策略。

能源分析： 進行能耗與效益分析、經濟運行分析、多維度電量分析，生成能源報表。

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。

功率預測： 基于歷史數據和數值天氣預報，運用深度學習算法預測光伏短時/超短時出力及負荷曲線，并進行誤差分析。

優化調度： 結合發電/負荷預測、電價、電網交互及儲能約束，以用電成本低為目標，利用深度學習算法制定微電網運行功率計劃，并分解控制光伏、儲能、充電樁。

審核編輯 黃宇