Système de gestion énergétique ubiquitaire pour les villes intelligentes et les parcs intégrés

1. Vue d'ensemble et positionnement central​
Le positionnement central de ce système est : une plateforme complète pour la gestion collaborative et l'optimisation de multiples flux d'énergie, y compris l'eau, l'électricité, le gaz et la chaleur. Il va au-delà de la surveillance traditionnelle de l'énergie en brisant les silos de données énergétiques. Par l'intégration, l'analyse, l'optimisation et la prédiction, il sert de "cerveau énergétique" qui fournit une visibilité panoramique, une prise de décision intelligente et une valeur profonde pour divers consommateurs d'énergie tels que les parcs et les villes. En fin de compte, il vise à réaliser une utilisation globale de l'énergie sûre, économique, efficace et verte.

​2. Architecture technique centrale​
Pour assurer l'ouverture, l'évolutivité et la préparation à l'avenir, le système adopte la structure technique avancée suivante :

• ​Architecture de plateforme intermédiaire IoT : Une plateforme intermédiaire IoT native du cloud sert de fondement, offrant des capacités robustes de gestion des dispositifs, d'adaptation des protocoles et de gouvernance des données. Elle prend en charge diverses normes industrielles et protocoles IoT tels que Modbus, OPC UA, DLMS, BACnet et MQTT, permettant une intégration transparente avec une large gamme de dispositifs terminaux - des compteurs intelligents (électricité, eau, gaz, chaleur) aux onduleurs PV, aux convertisseurs de stockage d'énergie (PCS) et aux systèmes HVAC - pour atteindre une collecte et une agrégation unifiées de données énergétiques hétérogènes massives.
• ​Moteur de jumeau numérique : Un modèle de jumeau numérique haute fidélité du système énergétique est construit à partir de données en temps réel et historiques. Ce modèle sert de miroir virtuel d'entités physiques (par exemple, réseaux de distribution, tableaux PV, systèmes de stockage d'énergie, pipelines d'alimentation en eau), reflétant l'état opérationnel de l'ensemble du système énergétique en temps réel. Il fournit un bac à sable numérique de haute précision pour la simulation, la prédiction de pannes, l'ordonnancement optimisé et la maintenance prédictive.
• ​Plateforme d'analyse Big Data et IA : L'intégration du traitement des Big Data et des algorithmes d'IA permet une exploitation approfondie et une analyse intelligente des données de flux multi-énergie, soutenant des applications avancées telles que la prévision de la charge, l'analyse d'efficacité énergétique, le diagnostic de panne et la génération de stratégies d'optimisation.

​3. Fonctions centrales​
​3.1 Optimisation complémentaire multi-énergie​

• ​Fonction de prévision : Des algorithmes IA intégrés, combinés avec des données météorologiques, permettent une prévision à court terme et ultra-court terme de haute précision de la production d'énergie PV, ainsi que des prédictions précises de la demande de charge de refroidissement, de chauffage et d'électricité régionale.
• ​Ordonnancement optimisé : Avec des objectifs tels que la minimisation des coûts énergétiques, la réduction des émissions de carbone ou la maximisation de l'efficacité énergétique, le système formule automatiquement des stratégies optimales pour la charge/décharge des systèmes de stockage d'énergie, l'exploitation des unités de cogénération froid, chaleur et puissance (CCHP) et l'ordonnancement des systèmes de stockage de glace, en tenant compte de la prévision de sortie PV, des prix de l'électricité en temps réel et de la demande de charge. Cela assure une complémentarité coordonnée et une utilisation efficace de l'énergie éolienne, solaire, de stockage et de réseau.

​3.2 Analyse de la topologie énergétique​

• ​Visualisation panoramique : Affiche le chemin complet du flux d'énergie de l'entrée d'énergie jusqu'à la charge finale sous forme de diagrammes unifilaires et de diagrammes de flux d'énergie, présentant visuellement le flux, le volume et l'état en temps réel de l'électricité, de l'eau, du gaz et de la chaleur.
• ​Localisation des pertes : Identifie précisément les points de perte d'énergie et la consommation anormale pendant la transmission, la conversion et la distribution grâce à des calculs de modèles et des comparaisons de Big Data. Il quantifie les valeurs de perte, fournissant un support de données direct pour les améliorations d'économie d'énergie et l'optimisation des opérations.

​3.3 Système de facturation et de contrôle intelligent​

• ​Sous-comptage et génération de factures : Effectue automatiquement le sous-comptage de la consommation d'énergie par zone, département, équipe ou dispositif sur la base de la collecte de données précises. Il génère des factures d'allocation de coûts énergétiques conformes aux exigences financières en un clic, permettant une gestion raffinée des coûts énergétiques.
• ​Subventions d'efficacité et comptabilité carbone : Génère automatiquement des rapports d'audit énergétique et des rapports d'évaluation de l'efficacité énergétique conformes aux exigences gouvernementales, ainsi que des documents de demande de subventions liées aux bâtiments verts, à l'économie d'énergie et aux projets de réduction des émissions. Le système calcule également automatiquement les données d'émissions de carbone, jetant les bases du commerce de carbone et de la gestion des actifs carbone.

​4. Scénarios d'application typiques​
​4.1 Stations d'énergie intégrées au niveau des parcs​
Adéquat pour les centres énergétiques régionaux dans les parcs industriels, les complexes commerciaux, les campus universitaires, les aéroports et les gares. Il permet une surveillance unifiée et une optimisation collaborative des systèmes PV sur site, du stockage d'énergie, des micro-turbines à gaz, des bornes de recharge et des sources de refroidissement/chauffage HVAC, réduisant considérablement les coûts énergétiques globaux tout en améliorant l'autonomie énergétique et la fiabilité de l'approvisionnement en électricité.

​4.2 Cerveau énergétique de la ville intelligente​
En tant que "centre d'exploitation énergétique" au niveau de la ville, il intègre horizontalement les données énergétiques des services municipaux, des bâtiments, des transports et d'autres secteurs pour surveiller de manière macroscopique la consommation énergétique globale et les tendances d'émissions de carbone de la ville. Par la simulation et l'optimisation des réseaux de flux multi-énergie au niveau de la ville, il fournit un soutien scientifique à la prise de décision pour les gouvernements dans l'élaboration de politiques énergétiques, la planification d'installations énergétiques et la mobilisation de ressources d'urgence, contribuant à la réalisation des villes intelligentes et des objectifs "Double Carbone".