嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络的探索.pdf

RURAL ELECTRIFICATION嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络的探索姚娟 1*，张晓文 1，宋嘉 2，董新伟 2（1.国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，浙江 嘉兴 334201;2.中国矿业大学，江苏 徐州 221000）摘要：文章深入研究了小微园区用能特性及碳排放现状，分析了当前数字孪生技术与多能互补技术的发展应用，提出“构建小微园区多能互补微型能源网络”能源利用新模式，从实现方法与评价标准 2 个维度出发，开展实地调研与建模探究。并以 KQ 产业园为样本，搭建多能互补微型能源网络数字孪生模型，通过肉眼可辨的能源网络即时状态分布，辅助动态调度；同时利用效益测算模型，量化分析其成本集约与碳值压降，多方评价项目经济性。关键词：小微园区；数字孪生；多能互补；经济性评价中图分类号：TM727ExplorationofMulti-energyComplementaryMicro-energyNetworkinSmallandMicroParksinJiaxingPortAreaYAOJuan1*,ZHANGXiaowen1,SONGJia2,DONGXinwei2(1.StateGridZhejiangElectricPowerCo.,Ltd.JiaxingPowerSupplyCompany,ZhejiangJiaxing334201,China;2.ChinaUniversityofMiningandTechnology,JiangsuXuzhou221000,China)Abstract:Thispaperdeeplystudiestheenergyconsumptioncharacteristicsandcarbonemissionstatusofsmallandmicro parks,analyzes the development and application of current digital twin technology and multi-energycomplementary technology,and then puts forward a new energy utilization model as building a multi-energycomplementary micro energy network in small and micro parks,and carries out field research and modelingexplorationfromthetwodimensionsofimplementationmethodsandevaluationstandards.TakingKQIndustrialParkas a sample,a multi-energy complementary micro-energy network digital twin model is built to assist dynamicschedulingthroughthereal-timestatusdistributionoftheenergynetworkthatcanbeidentifiedbythenakedeye.Atthesametime,thebenefitcalculationmodelisusedtoquantitativelyanalyzeitscostintensificationandcarbonvaluepressuredrop,andevaluatetheprojecteconomyfrommultipleparties.Keywords:smallandmicroparks;digitaltwins;multi-energycomplementarity;economicevaluation嘉兴港区是嘉兴工业企业聚集地，近年来，随着人才链、创新链、产业链、资金链、政策链“五链同构”的深入实施，国家级经开区能源结构多样化进展加快，一大批小微园区陆续建成并投入使用，成为嘉兴港区能源消耗与碳排放的重要组成部分。围绕“生态绿色、电力先行”发展理念1-2，属地供电公司面对能源供需新格局、能源发展新趋势，和属地政府联手，创造性的制定了全力打造用户侧“光电桩换、氢储余碳”全要素综合能源示范项目蓝图，开足马力在三余发电、氢能综合利用、储能、能效提升、光伏发电、绿电交易、智慧电务等业务方面持续发力，打造了“三余”发电、屋顶光伏等一系列助力嘉兴能源体系绿色低碳发展的亮点工程。随着能源供需格局日渐打开，多能互补协调利用日渐成为多方关注的热点3-5。作为一种高效的能源利用方式，多能互补对于提高能源的综合利用率，助力打造安全可控、智能开放、互动友好、清洁低碳的新型电力系统，推动能源利用结构转型以及助力双碳目标平稳落地都有重大意义6。在小微园区构建多能互补微型能源网络7，实现园区多能共济，互补协调，成为当前嘉兴港区打造小微园区节能降碳样板的典型实践。1嘉兴港区小微园区能源供需格局1.1小微园区用能特征当前，小微园区的能源利用呈现出以下 5 大特收稿日期：20230628清洁能源|Clean EnergyDOI:10.13882/ki.ncdqh.2023.09.01352 2023 年第 9 期 总第 436 期RURAL ELECTRIFICATION点8-10：（1）园区电能供应基本以网电为主，本次调研的 19 个园区，仅有 3 家配置有第三方投资建设的光伏电站，新能源消耗在小微园区的整体能源体系中占比很小；（2）已经发展成熟的小微园区，园区产业定位相对明确，单个园区产业结构呈现单一化特性，生产端鲜有多种能源的加工、转化及供给，电、气、热、冷为其终端用能的主要形式，能源结构简单；（3）未发展成熟的小微园区，因其产业结构在各发展阶段存在较大不确定性，因而用能特征具有离散型、流程型以及新兴研发型等特点，负荷需求的时空异质性以及多样性都很明显；（4）园区内企业集聚，对于能源品种（热、冷、电等）以及载能公共产品（水、气等）的需求相对集中且用量较大，对其供应质量要求及可靠性要求也比较高；（5）园区内的能源负荷特性比较复杂，尤其是以实验研发、生物医药、医疗器械、半导体研发、电子芯片、智能制造、航空航天等数字经济类企业为主的高新技术园区，其能源输配送系统复杂，且对能源的稳定性及供应可靠性要求苛刻，更关注于能源的可靠性、高效性、清洁性及经济性。1.2小微园区碳排放现状对发展相对成熟的 11 个小微园区建立能源基础设施数据库，统计发现，发展相对成熟的小微园区在役的能源基础设备装机容量基本在变压器总容量的 60%70%之间。以 2023 年为节点，11 个小微园区在 2023 年之前已经实现稳定运行的有 5 个，当前在役的 5 个园区其基础设施装机容量统计值为45.5MW。根据 2022 年用电量，按照折算为标准煤来计算节能减排效益，根据国际能源署（IEA）世界能源展望 2007，我国 CO2的排放指数11-12在：0.814kg/kWh，每 1kWh 的火电上网，标准煤消耗在 305g 的体量，按照脱硫和脱氮前的数据统计，会排放 6.2g 的硫氧化物（SOx）以及 2.1g 的氮氧化物（NOx）。根据 2022 年用电量折算，这些设施的温室气体排放量大约为 370.4t，大致占到当年整个辖区的 2.1%；SO2排放量大约为 2.82t，大致占当年整个辖区的 1.2%；NOx大约排放 0.96t，占当年整个辖区的 1.5%左右；同时，新鲜水消耗大致为辖区新鲜水用量的 0.5%。园区内的能源基础设施主要呈现 3 大特点：以电能为能源消耗主体的用能机组，其装机容量比例达 97%左右；能源利用效率较低的小机组，尤其是单机容量在 50kW 以下的机组，其装机数量占总量的 68%左右；就温室气体排放量而言，能源基础设施排放量占整个园区总排放量的 75%。基础设施的一个特征是服役时间长，能耗具有代表性和典型性，一旦投运其排放量基本被锁定，作为园区的基础排放，它是当前园区节能降碳的核心要素13。2小微园区多能互补微型能源网络实现方法与评价标准为直观展示调整后小微园区的能源供需格局，量化其间产生的成本集约与碳值压降，采取了 2 项措施：（1）搭建多能互补微型能源网络数字化模型，通过肉眼可辨的能源网络即时状态分布，辅助动态调度；（2）建立效益测算模型，通过测算项目多方效益，精准评判项目经济性14-15。2.1多能互补微型能源网络数字孪生建模多能互补能源网络实现的关键16-18在于对能源网络状态分布的即时把握以及动态调度。本文提出的基于 MicrosoftAzureIoT 多能互补数字孪生实现方法如图 1 所示。通过 3 步走即可实现模型的数字孪生功能：将监测数据传送到云基础设施；搭建基于多物理场的数字孪生模型实现 Paas层建模到 IoT 平台的导出；在 IoT 平台集成监测数据与孪生模型，达到数字孪生。第一步：利用 MicrosoftAzureIoT19模拟平台，将监测数据传送到云基础设施。要求首先利用网关方式或者直连形式，对各监测装置传输协议转换，成为 MOTT 等常用协议，避免各装置数据传输协议不同导致的传送异常，再将对应数据传送至 Azure 的 IoTHub；非结构化的数据，诸如红外图谱及各类文档等，则须要单独使用SDK 上传。所有数据传输完毕后，统一再在 Azure上对这些数据做进一步的存储、融合、可视化、分析等部署处理。至此，云上成功涵盖模型搭建所需完整数据源20-22。第二步：搭建数字孪生模型。要求在 TwinBuilder 搭建数字孪生模型，确保实时数据在该模型上能够实现多物理场即时仿真功能，且 Azure 可支撑建模语言的文件导出。Clean Energy|清洁能源2023 年第 9 期 总第 436 期 53RURAL ELECTRIFICATION基于 TwinBuilder 的数字孪生模型如图 2 所示。输入参数包括环境指标（风力风速、光照强度、大气温湿度等）及负载特性（电能、热量、冷量等）2 种，输入参数经能量场部分降阶模型及 Modelia模型等处理后，文件最终以.twin 形式与 TwinDeloyer 孵化出的 SDK 同步部署在 Azure。第三步：实现 Azure 监测数据与孪生模型的集成，数字孪生成功。调用 Azure 上汇集的实时数据，对孪生模型进行仿真，实现数据与模型集成，达到多能互补微型能源网络的数字孪生，如图 3 所示。2.2小微园区多能互补评价标准对其他同类型项目调研结果显示，园区内的综合能源项目当前主要考虑经济性评价指标23-25及项目敏感性指标 2 大指标要素。2.2.1经济性评价指标经济性评价指标主要考量动态投资回收期（TP）、财务内部效益率（IRR）以及财务净现值（NPV）3 大核心要素。动态投资回收期计算公式为：网 关数字孪生软件平台阶段3:数字孪生实现Saas层Paas层Iaas层IoT平台数据驱动孪生模型阶段2:多物理场仿真平台上构建数字孪生模型并以Paas层建模导出至IoT平台云基础设施(服牫器、网络、存储、虚拟化)阶段1:监测数据上云监测数据流发送传统能源监测.能源特性分析微网数据孪生仿真数据实时观测微网实时场分布数据与模型集成及仿真结果调用监测数据边缘层监测数据直连监测数据非直连能源形式监测数据生物质发电冰蓄冷蓄热式电锅炉太阳能热水光伏面板风力机组.宿舍办公楼生产车间用能需求负载特性AC调蓄调峰策略能源评估DC狸能源监测能源优化配置图 1多能互补数字孪生实现方法实时场用能需求特性基于POD的能量场部分降阶模型能量转换与调度的Modelia模型输出参数孪生模型及.twin文件功率云模型有功功率变化特征实时场能量分布特性环境指标负载特性输入参数图 2基于 Twin Builder 的数字孪生模型姚娟等：嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络的探索54 2023 年第 9 期 总第 436 期RURAL ELECTRIFICATIONTpt=0(CICO)t(1+i0)t=0。CICOi0式中：为现金流入，取值为第 t 年的收入；为现金流出，取值为第 t 年的投资或者支出；为行业基准折现率。财务内部效益率：一般来说，内部效益率26取值越大越好，它是体现投资报酬率的一项指标。在其取值不小于基准效益率的情况下，可以判断项目是可行的。IRR=a+NPVa/(NPVaNPVb)(ba)。aba bNPVaaNPVbb式中：、均为折现率，且；为折现率 对应的净现值，其取值为正；为折现率对应的净现值，其取值为负。财务净现值：财务净现值27直接反映了项目的盈利能力，其值越大则效益越好，方案越优质。且只有在其取值大于 0 时，方案才是可行的。NPV=lt/(1+R)Ot/(1+R)。ltOtR式中：为第 t 年项目的现金流入量；为第 t 年项目的现金流出量；为项目折现率。2.2.2项目敏感性指标及分析项目的敏感度系数28可以用经济评价指标变化率和项目不确定性因素变化率的比值来衡量，计算如下：SAF=(A/A)/(F/F)。式中：A/A 为经济评价指标变化率，可以是内部效益率 IRR 或者净现值 NPV；F/F 为项目不确定性因素变化率，可以是工期或者建设投资等。SAF0 时，不确定性因素和评价指标的变化是同方向的；SAF0 时，则不确定性因素和评价指标变化反向。且 SAF 数值越大，A 对于 F 越敏感；反之亦然29。3嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络典型应用3.1园区多能互补项目建设方案本课题以嘉兴港区 KQ 产业园为应用对象，利用数字孪生技术对其构建包括新能源发电（光伏、风电）系统、蓄冷蓄热系统以及储能系统在内的园区多能互补网络30。同时考虑能源网络中清洁能源的节能减排效益，在政府补贴日渐减少甚至无补贴时，综合评价项目经济性31-32。3.1.1园区多能互补能源网络项目概况KQ 产业园多能互补系统除市电外还包括 2 大发电系统（光伏、风力发电系统）、储能系统、冷热交换系统（地源热泵、冰蓄冷、蓄热式电锅炉）等 3 大类供能系统。利用数字孪生技术，对园区构建多能互补微型能源网络如图 4 所示。图 4KQ 产业园多能互补能源微网模型项目规划全寿命周期 25 年，建设期 2 年，基础数据如表 1 所示。3.1.2园区多能互补能源网络项目成本计算综合 KQ 产业园各供能系统装机容量，该项目预计投资成本以及年运行维护成本如表 2 所示。多能互补微型能源网络1.数据流2.数据流IoT中心仿真数据上送至云实时数据即时驱动孪生模型Azure数字孪生3.数据流6.仿真结果函数模型4.数据流5.仿真结果孪生模型调用和仿真结果显示实时时序见解8.时序分析可视化工具9.实时仿真结果显示7.仿真结果数据流图 3模型与数据在 Azure 的集成Clean Energy|清洁能源2023 年第 9 期 总第 436 期 55RURAL ELECTRIFICATION表 2KQ 产业园项目预计投资及年运行维护成本机组名称初始投资/万元运行维护成本/年光伏发电设备6162%风力发电机组6313%蓄电池系统1265%地源热泵系统2353%冰蓄冷系统1893%蓄热式电锅炉系统1653%总计196255.22万元根据表 2 数据，KQ 产业园项目初始投资1962 万元，全部为企业自筹资金。每年运行维护成本 55.22 万元，具体用途涉及人工工资和福利、保险费、维修费、材料费以及其他相关费用。利用平均年限折旧法对固定资产残值计算：残值回收 98.1 万元，每年折旧 84.72 万元。3.1.3园区多能互补能源网络项目效益计算供能效益：根据嘉兴市历史气象资料及园区用能负荷曲线，本项目设计光伏发电系统总计容量1.58MWp，规划年利用 1000h，预计年均发电量139.43 万 kWh，足额消纳；风力发电系统总计装机容量 1MW，规划年利用 2400h，预计年均发电量240 万 kWh，足额消纳；储能电站总计装机容量0.8MW，规划年储能 1800h，采用谷存峰取利用模式，预计年均电能储耗量 144万 kWh；地源热泵系统按机组出力情况，冬、夏季节分开考虑，依据当前机组效能，冬季供暖 COP 取值 4.0，预计每年制冷季节电能节约 65.7 万 kWh、供暖季节电能节约566.5 万 kWh；冰蓄冷系统主要作用是削峰填谷，考虑机组容量及冷量需求，预计每年节约电能103.4 万 kWh；蓄热式电锅炉系统采用全蓄热模式，预计每年节省电能 47.72 万 kWh，考虑蓄热损失，蓄热效率按 90%考虑。当前园区高峰电价 1.3133 元/kWh，低谷电价0.4273元/kWh，综合电价 0.8201 元/kWh，各系统年均供能效益计算如表 3 所示。表 3KQ 产业园项目各系统年均供能效益供能系统电价/(元(kWh)1)电量/(万kWh)效益/万元光伏发电0.8201139.43114.35风力发电0.8201240.00196.82储能电站0.8860144.00127.58地源热泵系统夏季（制冷）0.820165.7053.88地源热泵系统冬季（供暖）0.8201566.50464.59冰蓄冷系统0.4748103.4049.09蓄热式电锅炉系统0.820147.7213.96总计效益1 020.28节能减排效益：考虑光伏发电系统、风力发电系统只在设备生产、运输及建设过程中产生环境成本，项目建成后直接贡献清洁电能，不再排放污染物，而其他 4 种供能系统仅起能量中转作用，投运前后，用能环节均没有污染物的产生，因此在对KQ 产业园多能互补系统节能减排效益计算时，仅须考虑光伏发电系统、风力发电系统的出力情况。园区光伏发电系统年均发电量 139.43 万 kWh，折合 425.26t 标准煤；风力发电系统年均发电量表 1KQ 产业园项目基础数据数据类型指标基准折现率8%企业所得税基本税率25%企业融资方式自筹资金规划项目建设周期2年规划运营年限23年规划固定资产折旧年限22年项目固定资产残值率5%表 4KQ 产业园项目光伏、风电系统节能减排效益供能系统年均发电/(万kWh)标煤消耗/tCO2排放/tSO2排放/tNOx排放/t光伏139.43425.26 1134.968.642.93风电240.00732.00 1953.6014.885.04总计379.431157.26 3088.5623.527.97姚娟等：嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络的探索56 2023 年第 9 期 总第 436 期RURAL ELECTRIFICATION240 万 kWh，折合 732t 标准煤，节能减排效益如表 4 所示。3.2园区多能互补项目经济性评价项目全投资分年现金流量如表 5 所示，由该表可知 KQ 产业园多能互补项目动态投资回收期4.94 年，净现值 6638.72万元，项目内部效益率26.17%，因此，本项目具有经济性。3.3园区多能互补项目敏感性分析本文利用财务内部效益率 IRR 及项目敏感性要素 SAF 评价指标对 KQ 产业园多能互补项目做不确定分析。SAF 绝对值大于 1 时，该因素为敏感性因素；反之亦然。数据表明，风光发电量、固定资产投资以及经营成本这 3 项经济因素是影响本项目经济性的主要因素。设定基准效益率 8%，分别计算变化率在20%、10%、10%及 20%时，各不确定因素对应的内部效益率及敏感度系数如表 6 所示。财务内部效益率、净现值以及动态投资回收期3 项数据表明，KQ 产业园多能互补项目具有经济性。KQ 产业园项目中，固定资产投资是敏感性最强的因素，风光发电量次之，经营成本敏感性最低。因此，在对小微园区多能互补项目投资时，须要对固定资产投资及风光发电量这 2 个因素重点考虑。4结束语本文深入研究了小微园区用能特性及碳排放现表 5KQ 产业园项目全投资分年现金流量表元序号项目建设期投产期1237251现金流入0.000.001023.281023.281108.001.1销售流入0.000.001023.281023.281023.281.2固定资产残值回收84.722现金流出1000.00962.00311.04311.04311.042.1建设投资1000.00962.002.2经营成本55.2255.2255.222.3所得税255.82255.82255.823净现金流1000.00962.00712.24712.24796.964累计净现金流1000.001962.001249.761599.2014419.525折现净现金流947.91898.4085.62543.45190.386累计折现净现金流947.911846.311931.93471.786638.72表 6KQ 产业园项目各经济因素敏感性分析表不确定因素名称变化率财务内部效益率项目敏感度系数当前方案26.17%风光发电量20%20.32%1.1810%22.02%0.7510%24.31%0.6320%26.40%0.96固定资产投资20%30.96%1.7810%23.43%0.5210%21.18%1.3420%18.49%1.57经营成本20%25.40%0.7710%24.15%0.5310%22.22%1.0120%21.09%0.92Clean Energy|清洁能源2023 年第 9 期 总第 436 期 57RURAL ELECTRIFICATION状，深刻分析了当前数字孪生技术与多能互补技术的发展应用，创新性提出“构建小微园区多能互补能源网络”能源利用新模式，从实现方法与评价标准 2 个维度出发，开展实地调研与建模探究。并以KQ 产业园为建模样本，搭建多能互补能源网络数字孪生模型，通过肉眼可辨的能源网络即时状态分布，辅助动态调度；同时利用效益测算模型，量化分析其间产生的成本集约与碳值压降，多方评价项目经济性。参考文献曹梦杰.新常态下高新园区经济转型升级的对策研究J.现代经济信息，2018,38(13)：471.1杨里，丁智华，林纲，等.冷热电联供微电网的网络损耗优化调度策略J.电测与仪表，2020,57(7)：7481.2魏海燕.碳达峰、碳中和目标下的园区综合能源项目经济性评价J.上海节能，2021,39(10)：10921096.3黄南天，包佳瑞琦，蔡国伟，等.多主体联合投资微电网源储多策略有限理性决策演化博弈容量规划J.中国电机工程学报，2020,40(4)：12121225,1412.4钟依庐，王路，郑赟，等.适于工业园区综合能源类项目的综合评价指标体系J.电力需求侧管理，2020,22(3)：5156.5丁明，王伟胜，王秀丽，等.大规模光伏发电对电力系统影响综述J.中国电机工程学报，2014,34(1)：214.6郭世博.太阳能辅助供暖的地源热泵经济性分析J.居舍，2017(35)：1.7蒋万枭，刘继春，韩晓言，等.离网条件下考虑短时间尺度的水光蓄多能互补发电系统备用容量确定方法J.电网技术，2020,44(7)：24922502.8雷金勇，谢俊，甘德强.分布式发电供能系统能量优化及节能减排效益分析J.电力系统自动化，2009,33(23)：2936.9姬嘉琳，马伊澜，王姗姗，等.工业园区能量梯级利用节能减排效益分析及其对城市空气质量影响评估J.环境科学学报，2020,40(5)：18841893.10王强，崔勇，张小未.“双碳”战略下工业园区能源互联网系统架构设计J.电工技术，2022,42(14)：180183.11孙国民.小微园区：理论逻辑，发展模式及案例研究J.经济研究参考，2020,37(5)：5566.12黄伟，刘文彬.基于多能互补的园区综合能源站-网协同优化规划J.电力系统自动化，2020,44(23)：2028.13张亦弛.众创空间服务能力、小微企业资源禀赋与创业绩效的关系研究D.江苏大学，2020.14王庆刚，杨谋存，朱跃钊，等.可再生能源多能互补热电气联产系统评价方法综述J.电网技术，2021,45(3)：937950.15赵鹏，蒲天骄，王新迎，等.面向能源互联网数字孪生的电力物联网关键技术及展望J.中国电机工程学报，2022,42(2)：447457.16张彼德，陈颖倩，李孟洁，等.含热泵和相变储能的多能互补微能源网运行优化方法研究J.电力系统保护与控制，2021,49(1)：106114.17贺兴，艾芊，朱天怡，等.数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战J.电网技术，2020,44(6)：20092019.18刘舒，雷瑛，王婧，等.微能源网多能互补经济运行模式研究J.上海电力，2018,30(1)：5660.19李德智，龚桃荣.用户侧多能互补微能源网的规划方法J.中国电力，2019,52(11)：6876.20朱祺，杨鹏.基于GBDT回归的光伏电站出力人工智能预测算法研究J.电力大数据，2021,24(11)：1622.21李晖，高涵宇，张艳，等.考虑相关性的大规模风光互补电网扩展规划J.电网技术，2018,42(7)：21202126.22高扬，贺兴，艾芊.基于数字孪生驱动的智慧微电网多智能体协调优化控制策略J.电网技术，2021,45(7)：24832491.23MOHSEN 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