安科瑞電氣股份有限公司 全國咨詢熱線：13524471462
PRODUCT CLASSIFICATION
產品分類
更新時間：2025-07-02 
瀏覽次數：548零碳園區是指通過整合可再生能源、儲能系統、智能調控等技術，實現園區內能源生產與消耗的碳中和目標，同時兼顧經濟效益與安全性的綠色低碳產業園區。其核心在于構建 “源（新能源）- 網（智能電網）- 荷（負荷）- 儲（儲能）- 充（充電設施）” 協同運行的微電網體系，并通過數字化管理平臺優化能源調度，減少對傳統電網的依賴和碳排放。
3 月 18 日，由中國節能協會牽頭制定的《零碳園區評價技術規范》（T/CECA-G 0344-2025）團體標準正式發布實施，為零碳園區的規劃、建設與評估提供了系統性依據。
為什么要建設零碳園區？
政策背景
2024 年 12 月，中央經濟工作會議提出 “零碳園區” 概念，要求 “探索推進零碳工廠、零碳工業園區建設”。2025 年政府工作報告明確提出 “扎實開展國家碳達峰第二批試點，建立一批零碳園區、零碳工廠”。這標志著零碳園區已上升為國家戰略，成為實現 “雙碳” 目標的重要抓手。
發展趨勢
零碳園區不僅是應對氣候變化的必然選擇，也是推動產業升級、提升企業競爭力的重要途徑。通過構建綠色低碳的產業生態，零碳園區能夠吸引更多優質企業入駐，形成產業集聚效應，推動經濟高質量發展。同時，零碳園區還能提升企業的品牌形象，增強企業的社會責任感，為企業贏得更多市場機會。
經濟收益
零碳園區的建設能夠帶來顯著的經濟效益，主要體現在以下幾個方面：
1. 降本增效：通過峰谷電價套利、需量管理（如降低最大需量電費 21%，年節約 200 萬元）、余電上網等策略降低用電成本。
2. 政策補貼：多地政府對零碳園區建設提供補貼，例如 2025 年前完成微電網數字化改造可享受窗口期補貼。
3. 品牌價值：獲得 LEED 金級認證、國家綠色數據中心等資質，提升企業 ESG 評級。
4. 碳交易收益：通過碳排放統計與綠電消納，參與碳配額交易（如某園區年收益 50 萬元）。
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。
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。
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。
您的位置：
