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更新时间：2025-07-02 
浏览次数：76零碳园区是指通过整合可再生能源、储能系统、智能调控等技术，实现园区内能源生产与消耗的碳中和目标，同时兼顾经济效益与安全性的绿色低碳产业园区。其核心在于构建 “源（新能源）- 网（智能电网）- 荷（负荷）- 储（储能）- 充（充电设施）” 协同运行的微电网体系，并通过数字化管理平台优化能源调度，减少对传统电网的依赖和碳排放。
3 月 18 日，由中国节能协会牵头制定的《零碳园区评价技术规范》（T/CECA-G 0344-2025）团体标准正式发布实施，为零碳园区的规划、建设与评估提供了系统性依据。
为什么要建设零碳园区？
政策背景
2024 年 12 月，中央经济工作会议提出 “零碳园区” 概念，要求 “探索推进零碳工厂、零碳工业园区建设”。2025 年政府工作报告明确提出 “扎实开展国家碳达峰第二批试点，建立一批零碳园区、零碳工厂”。这标志着零碳园区已上升为国家战略，成为实现 “双碳” 目标的重要抓手。
发展趋势
零碳园区不仅是应对气候变化的必然选择，也是推动产业升级、提升企业竞争力的重要途径。通过构建绿色低碳的产业生态，零碳园区能够吸引更多优质企业入驻，形成产业集聚效应，推动经济高质量发展。同时，零碳园区还能提升企业的品牌形象，增强企业的社会责任感，为企业赢得更多市场机会。
经济收益
零碳园区的建设能够带来显著的经济效益，主要体现在以下几个方面：
1. 降本增效：通过峰谷电价套利、需量管理（如降低最大需量电费 21%，年节约 200 万元）、余电上网等策略降低用电成本。
2. 政策补贴：多地政府对零碳园区建设提供补贴，例如 2025 年前完成微电网数字化改造可享受窗口期补贴。
3. 品牌价值：获得 LEED 金级认证、国家绿色数据中心等资质，提升企业 ESG 评级。
4. 碳交易收益：通过碳排放统计与绿电消纳，参与碳配额交易（如某园区年收益 50 万元）。
江苏、广东、四川等20余省份已发布专项政策，通过财政补贴、土地优惠、碳配额激励等措施推动园区低碳转型。在2025年各地中，广东省、福建省、广西、山西、内蒙等等多个省市自治区把零碳园区建设列入工作计划。尽管如此，我国的零碳园区建立仍处于起步阶段。在零碳园区试点探索过程中，随着工作的持续推进，一系列现实问题也需要解决。
首先，园区的碳排放统计、核算、报告、核查四大体系尚不健全。大多数园区对如何进行碳排放统计，碳资产管理没有明确概念，不明确园区碳排放基线，在具体实施过程中，缺乏明确的碳数据支持和实施路径。
其次，对配套新能源规划建设和管理缺乏工具，建什么，建多大，怎么用，投资回收期多长等等缺乏技术支撑。
第三，随着新型电力系统发展，源网矛盾多发，分布式发电消纳难，绿电还缺乏相关政策支持，比如隔墙售电、绿电直供等政策的开放，将更有利于零碳园区的发展。
最后，需要合理的运用能源管理软件等工具，根据园区特性构建“源网荷储一体化”微电网，通过AI算法优化能源调控，降低碳排放和能源成本。
安科瑞 EMS3.0（能源管理系统 3.0）是专为零碳园区设计的智慧能源管理平台，通过 “AI + 物联网 + 大数据” 技术，实现能源全链条优化与碳管理。该平台采用分层分布式架构，涵盖数据采集层（协调控制器）、边缘计算层（实时数据处理）、平台层（智能分析与决策），支持多终端访问。
在零碳或近零碳园区建设中，“光伏+储能+充电”组合的被应用到园区电网之中。随着新能源占比增加，园区的管理必须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：
（1）综合监控：实现园区变电站、光伏、储能、负荷、充电桩、环境数据的采集、监测、可视化展示、异常告警、事件查询、报表统计等功能；
（2）智能控制：协同光伏、储能、负载等多种能源主体，动态规划智能策略，实现储能、光伏协调控制，比如计划曲线、削峰填谷、防逆流、新能源消纳、需量控制等；
（3）能源分析：具备微电网能耗及效益分析、微电网经济运行分析、多维度电量分析，并进行日、月、年能源报表统计；
（4）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。
（5）功率预测：以历史光伏输出功率和历史数值天气数据为基础，结合数值天气预报数据和光伏发电单元的地理位置，采用深度学习算法建立预测模型库，实现光伏发电的短时和超短时功率预测，并经进行误差分析；同时对微电网内所有负荷，基于历史负荷数据，通过大数据分析算法，预测负荷功率曲线。
（6）优化调度：根据分布式能源发电预测、负荷预测结果，并结合分时电价、电网交互功率及储能约束条件等因素，以用电成本为目标，建立优化模型，采用深度学习算法解析微电网运行功率计划，系统通过将功率计划进行分解，实现对光伏、储能、充电桩的优化控制。
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