嘉兴港区小微园区多能互补微型能源网络的探索

姚 娟 ，张晓文 ，宋 嘉 ，董新伟

（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）

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45.5 MW。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：0.814 kg/kW·h，每1 kW·h 的火电上网，标准煤消耗在305 g 的体量，按照脱硫和脱氮前的数据统计，会排放6.2 g 的硫氧化物（SOx）以及2.1 g 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370.4 t，大致占到当年整个辖区的2.1%；SO2排放量大约为2.82 t，大致占当年整个辖区的1.2%；NOx大约排放0.96 t，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50 kW 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Microsoft Azure IoT 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。

图1 多能互补数字孪生实现方法

第一步：利用Microsoft Azure IoT[19]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IoT Hub；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Twin Builder 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。

基于Twin Builder 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Twin Deloyer 孵化出的SDK 同步部署在Azure。

图2 基于Twin Builder 的数字孪生模型

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。

图3 模型与数据在Azure 的集成

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：

式中：CI为现金流入，取值为第t年的收入；CO为现金流出，取值为第t年的投资或者支出；i0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。

式中：a、b均为折现率，且a>b； N PVa为折现率a对应的净现值，其取值为正； N PVb为折现率b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。

式中：lt为第t年项目的现金流入量；Ot为第t年项目的现金流出量；R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：

式中：ΔA/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；ΔF/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。

SAF>0 时，不确定性因素和评价指标的变化是同方向的；SAF<0 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4 KQ 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。

表1 KQ 产业园项目基础数据

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。

表2 KQ 产业园项目预计投资及年运行维护成本

根据表2 数据，KQ 产业园项目初始投资1 962 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1.58 MWp，规划年利用1 000 h，预计年均发电量139.43 万kW·h，足额消纳；风力发电系统总计装机容量1 MW，规划年利用2 400 h，预计年均发电量240 万kW·h，足额消纳；储能电站总计装机容量0.8 MW，规划年储能1 800 h，采用谷存峰取利用模式，预计年均电能储耗量144 万kW·h；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kW·h、供暖季节电能节约566.5 万kW·h；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kW·h；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kW·h，考虑蓄热损失，蓄热效率按90%考虑。

当前园区高峰电价1.313 3 元/kW·h，低谷电价0.427 3 元/kW·h，综合电价0.820 1 元/kW·h，各系统年均供能效益计算如表3 所示。

表3 KQ 产业园项目各系统年均供能效益

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kW·h，折合425.26 t 标准煤；风力发电系统年均发电量240 万kW·h，折合732 t 标准煤，节能减排效益如表4 所示。

表4 KQ 产业园项目光伏、风电系统节能减排效益

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6 638.72 万元，项目内部效益率26.17%，因此，本项目具有经济性。

表5 KQ 产业园项目全投资分年现金流量表元

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。

表6 KQ 产业园项目各经济因素敏感性分析表

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。