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[2] 胡井冈.综合智慧能源管理系统架构分析与研究[J].资源节约与环保，2019(9):136.

[3] 陈建福，李建标，刘 尧.能源互联网关键技术及市场机制的研究与实践[J].电力勘测设计,2020(S1):137-142.

1 设计背景项目主要包括科研中心、学术中心、主试验楼、控制楼、气源间、备料间、各类辅助试验楼和专家公寓、食堂等配套设施。考虑到供能技术发展趋势，本项目能源供应遵循“能从身边取，不从远处来；分布式能源与大电网形成相互支撑；提高可再生能源接入”的原则，项目供能规划方案见图1。项目将建设如下能源互联网配套设施：利用屋顶建设光伏500 kW，就近消纳；太阳能热水器154T/d，热水收集至换热站。地源热泵：容量1 484 kW，布置于草坪，占地4 930 m2，热水收集至换热站。停车场：建设一体化停车场，布置充电桩20个，1个120 kW大型充电桩，19个60 kW小型充电桩；车棚布置分布式光伏75 kW。换热站：布置相变储热16.5 MWh，电锅炉2.9 MW。配电室：配置容量33 MW，锂电池5 MWh。为了实现对上述能源供应系统及企业用能情况做到实时监测，便于企业了解设备运行情况及对潜在的故障能够及时预警并处理，该项目需要配套建设一套能源互联网智慧管控平台。2 设计建模通过对项目基本资料的梳理和客户需求的分析，建立了如图2所示的智慧管控平台业务需求模型。该模型以各类能源(配电室、光伏、储能、余热回收机组等)及企业负荷数据为基础，通过采集各个系统运行关键测量量，为客户提供设备状态监视、多源协调优化，保证快速处理设备故障及潜在缺陷，以提高设备使用效率，最终实现零碳模式。本项目存在着诸如分布式光伏、相变储热、电动汽车等可调节资源，可以通过能源价格的时空价差，参与电力服务等增值服务。随着电力改革的深入，隔墙售电和电力辅助服务将会成为未来能源市场交易重要模式之一，为了支持这一商业模式，本系统还提供交易管理和需求响应等高级功能，为企业实现能源购销和提供增值服务打下技术积淀，在提高客户收益的同时，为未来的能源市场奠定雄厚的技术及商业模式储备。3 系统架构及平台特点3.1 系统架构通过部署在不同区域的通讯管理机实现对不同子系统的实时运行数据的采集，并通过以太网实现数据上传给综合能源管控平台，平台前置通讯服务器实现所有数据的汇集、解析及内部功能模块数据分发工作。系统主站侧部署数据服务、应用服务、WEB服务及操作员站以实现客户不同业务功能需要，并满足不同系统间数据交互等实际需要。本方案主站硬件配置及网络结构如图3所示 平台特点系统采用功能分层模块化开发的设计理念，将系统整体划分为数据传感层、采集传输层、功能主站层。使系统具备了最大程度的灵活度，从而能对业务需求的变化作出快速的反应，同时保证系统的灵活部署属性，保证系统具有很好的扩展性，满足能源互联网业务发展需要。系统采用主动配电网互动行为辨识技术、分布式能源与主动负荷的综合互补优化配置技术、基于能源互联网的“网源荷储”的智能模态切换、柔性负荷自动需求响应以及新能源梯级调用的核心技术，实现对园区能源互联网的态势感知及优化协调运行控制，为客户提供高分布式能源消纳情况下区域微电网电能质量优化、系统安全经济运行提供最优运行方案，提升能源安全及经济效益。系统提供基于移动终端及PC客户端等方式为用户提供访问服务，为园区不同用户掌握能源使用情况提供能源监测、经济效益、能耗水平等方面评估测算服务，为用户提供定制化访问界面，提升客户用能互动水平。数据采集设备采用工业级无风扇嵌入式通讯机，实现串口设备到以太网的自动化信息采集和通讯协议转换，通讯接口类型丰富，接口数量可选，接口程序覆盖电力/工控等常用协议，支持远程调试维护。4 能源互联网规划能源互联网规划主要功能如图4所示 能源需求预测及特性模拟能源需求预测及特性模拟是能源互联网规划的基础，决定能源互联网规划成败。主要包括总量预测和负荷特性模拟。城市CAD格式用地性质图中自动读取地块面积指标。总量预测：根据历史负荷信息进行用电负荷的总量预测。空间预测：根据冷、热、电负荷指标和用地规模，实现冷、热、电负荷需求的空间预测。负荷特性模拟：根据最大负荷及各种负荷特性曲线，模拟并生成典型日冷、热、电能源需求曲线，模拟并生成年内各月的冷、热、电负荷需求曲线 多种能源容量优化利用冷热电负荷水平及负荷特性、结合规划人员经验、辅助分析计算及财务评价等手段，进行“智慧”化容量优化。多种能源容量优化主要包括：火电厂容量优化、变电站容量优化、光伏容量优化、风电容量优化、冷热电三联供容量优化、电动汽车优化、相变储能容量优化、电储能容量优化、水源热泵容量优化、地源热泵容量优化等。“智慧”优化流程：首先，根据各地能源资源及能源价格计算各项可行性技术单位量投资的经济效益，为规划人员提供决策依据。然后，根据规划人员经验，结合负荷水平及负荷特性，初步设置各种能源容量规模。第三步，根据负荷曲线及优化目标，自动生成多能源优化效果及分析计算与财务评价结果。第四步，参考分析计算与财务评价结果，根据规划人员经验，手动修改能源配比，再进行第三步工作、形成闭环。最后，比选出经济效益与能源利用效率最优的容量优化方案。5 能源互联网物理模型建立能源互联网物理模型，实现AutoCAD绘图、能源互联网设备参数和建模、综合分析与评估、投资概算及财务评价等功能一体化完成。解决能源互联网规划中CAD绘图与数据分离的问题，解决规划方案与分析评价脱节的问题。主要内容包括：设备建模：新建电气设备包括常规电网设备，包括电厂、交流线路、变电站、开闭所、电缆终端/杆塔等；以及能源互联网规划下电网设备，包括光伏、风电、冷热电三联供、电动汽车、相变储能、电储能、交流断路器、水源热泵、地源热泵等；供冷、供热设备，包括锅炉、换热站等。网络建模：包括电力网络、热力网络。转模功能：用于将已有普通AutoCAD图纸直接转换成图形与数据结合的图模一体化模型。数据交互功能：用于将Excel数据导入、导出，便于数据编辑和修改。6 辅助分析计算与统计功能基于AutoCAD模型进行辅助分析计算与统计，主要实现的功能包括：第一辅助计算便于决策，第二数据统计便于工程概算、财务评价等工作与报表生成，第三生成报表减少工作量。主要内容包括：1)分析计算功能：电气计算(主要包括潮流计算、短路计算、N-1计算、功率因数计算、可靠性计算等)；冷热计算(主要包括可靠性计算、损耗计算等)。2)辅助分析计算与统计功能：按照各规划年份与区域进行工程量统计，支撑工程概算；冷热电气等能源生产与消耗数据分时段统计，支撑财务评价。3)分析计算结果、工程量、能源生产与消耗量等数据生成Excel报表 负荷预测负荷预测包括电负荷预测、冷负荷预测和热负荷预测。系统能够根据历史用电负荷数据以及天气情况对未来几小时到一天的用电负荷进行预测。系统能够根据实测室外温度和天气预报温度对当前冷热负荷进行计算，并对未来几小时至一天内的冷热负荷进行预测。负荷预测的结果用于系统的优化控制及能量交易系统，也可以以负荷曲线的形式进行展示。负荷预测的算法包括传统时间序列法、回归分析法以及各种人工智能方法，如神经网络、专家系统等等 发电预测发电预测包括各种分布式发电的功率预测，包括屋顶光伏发电预测、车棚光伏发电预测、薄膜光伏发电预测、微风发电功率预测、风光互补路灯发电预测、地源热泵冷/热功率预测、空气源热泵冷/热功率预测。通过采集数值气象预报数据、实时气象站数据、实时输出功率数据、逆变机组状态等数据，通过人工神经网络完成对各类分布式光伏的短期功率预测、超短期功率预测 源—储—荷联动优化系统系统根据当前时刻或预测冷热电负荷、外来绿电电价、储能设备运行状态、各种分布式发电预测功率等系统状态信息，以综合能源效率或综合能源运行成本为目标，通过综合模型的优化计算确定系统内主要设备如地源热泵、空气源热泵、储能设备的运行参数以及外来绿电的购/售电量。7 结语本方案实现了对各种能源设备运行情况进行实时监测，对不同能源间实现协调优化运行，对不同能源运行情况进行统计分析及形成不同周期报表。通过对运行数据的不同维度的统计分析和对企业负荷中短期预测，形成不同能源的生产计划安排、储能工作模式和相关交易模式，为实现项目能源综合利用率和系统可靠运行提供技术支持。参考文献:[1] 蔡京陶，李志铿.园区能源互联网规划评价指标体系与方法[J].南方能源建设,2019(3):75-80.[2] 胡井冈.综合智慧能源管理系统架构分析与研究[J].资源节约与环保，2019(9):136.[3] 陈建福，李建标，刘 尧.能源互联网关键技术及市场机制的研究与实践[J].电力勘测设计,2020(S1):137-142.

文章来源：《智慧中国》 网址: http://www.zhzgzzs.cn/qikandaodu/2021/0210/1370.html