引言
“碳达峰 碳中和”已成为贯穿高质量发展的国家战略，中央政府把“双碳”纳入经济社会发展和生态文明建设整体布局[1]。各地方政府正加速优化产业布局和能源结构，各领域也在加快能源转型革命进程，助力打破“能碳壁垒”。
（一）“双碳”战略目标下的机遇环境
园区是城市碳排放最为密集的空间，承担着零碳突破点的重任，为实践“双碳”必须牵住的“牛鼻子”[1]。在“双碳”目标和“数智”赋能的驱动下，园区积累的实践经验，将进一步奠定零碳智慧园区基础，全面赋能应用进程。
（二）推进落实所面临的挑战或难点
园区实践应用主要面临核心能力升级、实践路径探索、管理创新变革等挑战，尚存诸多问题亟需攻克，如何调整企业发展与碳约束间平衡、处理能源结构与顶层设计间关系、统筹碳排放量与减排指标间协调，破除传统能源平台与低碳技术间壁垒等问题[1]。
一、零碳智慧园区规划
2.1 概念内涵
零碳园区是指通过构建多能互补、多网协同的综合能源智慧网络，利用数字化平台实现园区数据互融互通、能源精准管控，降低直接和间接碳排放量。同时结合低碳技术来抵消剩余的碳排放，从而实现园区“零”碳排放[1]。
2.2 蓝图规划
以“双碳”工作为指导，依托三大核心能力保障，借助“互联网+”综合能源生态平台管控，深度融合物理、数字空间，以“能源流、信息流、碳排流”三流互通为支撑，打通园区核心生产要素各环节[1]，实践园区零碳化、清洁化、高效化的发展，推进愿景落地。如下图所示。
图1-1零碳建设理念蓝图
2.3 总体框架
图1-2综合能源运营架构
以“能源互联、绿色低碳、高效替代、互补耦合、效益共享”为理念，围绕能源利用清洁化、技术应用数字化，聚焦需求侧响应与负荷聚合调节，实施供需双侧技术改造及管理节能应用。依托实时感知的基础设施，以获取电、冷、热、水、气数据为基本要求，构建“云-管-边-端”的能源物联网，建立“多场景、微应用、重提效、保安全”的综合能源平台[5]，打造省级园区综合能源运营“生态圈”。
二、实践路径与核心能力
2.1 实践路径
图2-1转型实践路径
按分阶段、分内容的思路，以信息化、智能化、智慧化为总目标，分步做好园区设施节能改造，分析能源经济效益，探索零碳园区运营方法。
2.2 核心能力
（一）能源转型
从能源转型与管控方面，供需两侧同时发力，优化园区现有能源消费结构，提高能源梯级利用率，最大化利用能源，最小化减少排放。
1.供给侧实践：搭建分布式光伏
结合园区用能特点、周围工况及日照条件等因素，采用自发自用模式，布局光伏，其装机总容量为192.62kW·p。见表1所示。
2.消费侧实践：改造全电化厨房
从终端能源消费环节，实施厨房气改电，应用集成化电磁灶具12套，促进终端消费低碳化。按江苏省当地用气单价测算，用能成本节约30%。
（二）应用转型
从空间布局、设施运行方面规划，配置高效效能机组，促进园区由传统设施向高效应用转变。
1.终端侧应用：配置高效化设施
结合园区用能特性、设施现状，配置高效设施9组，负荷调控终端16套。见表2所示。
2.场景化管控：构建虚拟化电厂
图2-2虚拟电厂微框架
按“多站融合 多能耦合”的思路，借鉴微电网运营模式，建设光伏、储能、充电站等，合理配置容量、有序能源流动；利用开放的通信协议，打通各能源系统，建立“源-网-荷-储-数”虚拟电厂[4]，多能互补互济，实现协调优化控制运行。
（三）数字化转型
从基础设备、能碳管控方面考虑，园区通过数字化转型，提高运营管理效率。如下图所示。
图2-3数字化转型实践框架
1.基础设备管控
图2-4 “云-管-边-端”物联体系
园区布局以5G、物联网、感应模组为代表的新基设施，建立“云-管-边-端”的能源物联体系，利用感知识别、普适计算等数字技术升级传统设备，提升运行效率。
2.能源监测管理
园区依托以能源e+物联数据为基础，构建能源数字模型、需求响应模型等，借助平台“监、管、控、析”的技术，实时监测设备运行，分析能源消耗，实现能源数字化管理。如下图所示。
图2-5能源监控分析技术架构
3.能碳排放管理
图2-6综合能源零碳全景分析舱
园区以“能碳双控”数字孪生平台为基座[5]，构建能碳数字模型，支撑能耗、碳排的数据核算、监测管理及预测分析，创建设备“碳效码”，优化低碳资产组合，实现能碳精细化管理。
三、研究计及能源供需互动的关键技术
3.1 能碳算法基准模型研究
本研究是以能碳算法为基础，建立其核算模型，依据各类能源基准线碳排放因子，测算园区天燃气、电力消耗间接碳排放量及绿地碳汇量等，制定“碳排红线、定额用能”等管控措施[6]。
（一）能碳数字化建模
1.建筑能耗核算方法
建筑能耗的核算方法按下式计算：
（3-1）
式中，Ez为建筑总能耗；ei为消耗第i种能源的实物量；ρi第i种能源当量值折标准煤系数；n为消耗的能源种数。
2.园区能碳模型构建
园区能碳核算模型公式为：
（3-2）
式中，Etotal为；EFF为化石燃料燃烧碳排放量；EEP为电力消耗碳排放量；EATE为外购热力消耗碳排放量；EFCS为绿地碳汇量。
（3-3）
式中，AD为能源i消费量；EF为能源i碳排放因数。P为用电设备i电功率；t为设备i使用时间；EFe为区域供电基准碳排放因子[6]。V为绿地蓄积量；D为绿植密度；R为生物量占比；CCP为绿植含碳量比例；ρ为CO2/C的比例。i代表相应能源、用电设备、绿植的种类。
（二）能耗定额指标基准
按国家机关事务管理局颁布的《中央和国家机关能源资源消耗定额》。该标准为园区能耗核算、节能减排提供定量参考标准[2]。
1.能耗指标核算基准
自然年内，单位面积能耗Edd计算按下式：
（3-4）
自然年内，人均建筑能耗Erz计算按下式：
（3-5）
式中，Etotal 为园区总建筑能耗；Mm2为建筑面积；Rp为用能人数。
2.能耗定额指标参考
单位面积能耗定额指标参考值。见表3所示。
单位人均能耗定额指标参考值。见表4所示。
（三）能源消耗碳排核算分析
该结果基于平台的能源数字化单元，计算各类能源消耗碳排放及绿地碳汇。如下图所示。
图3-1园区能碳核算结果分析
3.2柔性负荷调控策略研究
本研究是以需求响应为目标，将空调群组化，建立其负荷聚合模型，模拟在总负荷变化前后的温控调节值与室内环境温度变化的时空概率演化过程，制定易于实施、符合舒适度的控制策略。
（一）空调系统负荷聚合建模
1.室内热能流动等效模型
根据热能流动关系，按空气节点温度与固体节点温度的关系表达式，形成空调热能流动等效热参数模型[3]。如下图所示。
图3-2热能流动等效电路模型
将室内物理模型转化热能流动等效电路关系表达式为：
（3-6）
式中，QA为流入热能（设备产生的热能）、QM为物质传导热能；T0为室内空气温度等效节点、TA为热能温度等效节点、TM为墙体温度等效节点；UA为热能节点电压；CA、CM为流入热能、传导热能的热容等效；HM为热流等效容抗。
2.空调系统的负荷聚合模型
图3-3聚合模型温度变化
在t3时刻，将设定值温度由T1升高到T2的过程，空调在升温期间处于额定状态，在降温期间处于待机状态，其功率为零[3]。设定温度值变化后，任意时刻 t、所有空调机组总实时功率为：
（3-7）
式中，pi（t）为空调处于额定状态的概率；Pi（t）为负荷聚合模型的瞬时功率。
（二）面向柔性控制的运行策略优化
1.空调负荷柔性管理控制优化策略
按削减需求和聚合模型，降负荷时算负荷降低结束后的室内平均温度变化△T’；温度恢复时算所有空调恢复至原始室温所需的总负荷[5]，其表达为：
（3-8）
式中， Tori、Tend为每个控制指令的设置温度；tmin为按负荷反弹限制值获取恢复正常状态所需的最小时间；△t为控制间隔时间。
降负荷时空调所呈现平均功率下降、聚合体总功率降低，通过温度设置值，实现负荷精确控制[3]。其中虚线框中表示降负荷，如下图所示。
图3-4空调系统柔性管控过程
2.冷水机组柔性管理运行优化指导
图3-5机组策略优化流程
以安全经济运行为边界，总负荷为寻优目标，建立工况寻优标杆模型，处理边界条件、趋势状态、稳态因子等参数[3]，压缩已有模型的历史数据，形成寻优标杆库，经粒子群算法实时寻优[3]，给出运行优化策略建议。
（三）柔性负荷控制策略建议
该策略基于空调设备实时监控，动态反馈策略，利用仿真平台给出的建议。如下图所示。
图3-6空调系统运行优化策略
图3-7中央空调负荷监测分析
该策略在柔性模式下，考虑用户舒适度及机组出力裕量，给出运行优化指导。如下图所示。
图3-8冷水机组运行优化指导
3.3 行为负荷仿真分析研究
本研究是以能效提升为目标，定向分类识别园区的多负荷，对每类负荷建立用户行为关联的时序模型，形成预测仿真模型[5-]，分析短期负荷需求，实现负荷精准预测。
（一）考虑用户行为负荷预测分析
根据园区负荷与用户行为关系，考虑各类负荷可调控性，将其划分为四大类负荷分量，建立总负荷预测模型 [5]，其描述为：
（3-9）
式中，P为总负荷；P1为固定负荷；P2为用户行为相关负荷；P3为空调负荷；P4为随机负荷。
（二）综合柔性负荷聚合建模
1.柔性负荷预测模型
假设固定负荷分量功率与使用时段不变；用户行为负荷分量因用户行为相关，符合泊松分布；空调负荷分量随外部环境变化而变化，其表达为：
（3-10）
式中，P1,i为固定负荷各个分项包括消防、监控等设备待机负荷。P2,i为用户行为相关负荷的各个分项包括照明、电梯等负荷。P3,i为空调负荷各个分项负荷，t为时间，x为外部环境变量。
2.随机负荷预测模型
随机负荷分量影响因素多，按园区人员统计，预测负荷分布参数值，绘制不同的日负荷曲线。
（三）行为负荷仿真预测结果
该结果基于园区各类负荷与人员分布关系模型，利用电价波动仿真平台预测。如下图所示。
图3-9用户行为负荷仿真预测
图3-10园区柔性负荷辨识管理
四、总结与展望
本研究成果是基于零碳园区总设计规划与建设方案，开展中山路园区设备节能改造，研发综合能源生态平台。首年投运后，节约用电86.54万kwh，用气1.65万m3，用水0.49万吨，节省费用64.10万元，减少相应碳排放28.02万吨。
本文解答了能源结构与顶层设计之间的依存关系；搭建了传统能源平台与能碳核算、需求响应、负荷仿真、数字孪生等新技术之间的桥梁。
未来，园区必将是精准减排关键落脚点，我们应当用“系统性”思维，探索园区能源托管效益共享模式，共创零碳生态，共建绿色能源。
作者简介：
段倪赛，男，1989年11月，江苏启东，本科，工程师，研究方向：电力系统分析、电气技术应用、综合能源研究。从事的工作：数字化建设、综合能源运营。
参 考 文 献
[1]戴红,孙文龙等.全国信标委智慧城市标准工作组,零碳智慧园区2022白皮书,2021,3-34.
[2]江苏省机关事务管理局关于印发江苏省公共机构集中办公区等能耗定额的通知,苏事管〔2020〕33 号,3-14.
[3]徐业琰,廖清芬等.基于综合需求响应和博弈的区域综合能源系统多主体日内联合优化调度[J],电网技,2019,43(7)：2506-2516.
[4]李红霞, 樊伟等.考虑风光不确定性的电气互联虚拟电厂近零碳调度优化模型[J].电力建设,2020,41(9): 10-19.
[5]周晓.需求响应在大型智能商业楼宇能量管理中的应用研究[D]．武汉:华中科技大学,2016.
[6]叶瑞克,李亦唯等.城市建筑群碳排放核算模型构建与实证研究[J].资源开发与市场,2017,133(11)：1296-1298.
