Всебічна система управління енергією для розумних міст та інтегрованих парків

1. Огляд та ключова позиція​
Ключова позиція цієї системи полягає в наступному: це всебічна платформа для співпраці, управління та оптимізації багатьох потоків енергії, включаючи воду, електроенергію, газ і тепло. Вона виходить за межі традиційного моніторингу електроенергії, розриваючи сили зберігання даних про енергію. Шляхом інтеграції, аналізу, оптимізації та прогнозування вона функціонує як "енергетичний мозок", що надає панорамну видимість, інтелектуальне прийняття рішень та глибоку цінність для різних споживачів енергії, таких як парки та міста. Остаточно, система має на меті досягти безпечного, економічного, ефективного та екологічного комплексного використання енергії.

​2. Ключова технічна архітектура​
Для забезпечення відкритості, масштабованості та готовності до майбутнього, система використовує наступну передову технічну архітектуру:

• ​Архітектура IoT-середньої платформи: Середня платформа IoT, створена на основі хмари, служить основою, надаючи сильні можливості управління пристроями, адаптації протоколів та керування даними. Вона підтримує різні промислові стандарти та протоколи IoT, такі як Modbus, OPC UA, DLMS, BACnet та MQTT, забезпечуючи безперервну інтеграцію з широким спектром термінальних пристроїв - від розумних лічильників (електроенергії, води, газу, тепла) до інверторів ФЕС, конвертерів зберігання енергії (PCS) та систем HVAC - для досягнення єдиної збору та агрегації великої кількості гетерогених даних про енергію.
• ​Двійникова двигун: Будується високоточна двійкова модель енергетичної системи, використовуючи реальні та історичні дані. Ця модель служить віртуальним відображенням фізичних сутностей (наприклад, розподільні мережі, масиви ФЕС, системи зберігання енергії, водопостачання), відображаючи стан роботи всієї енергетичної системи в реальному часі. Він надає високоточний цифровий песочницю для моделювання, прогнозування аварій, оптимізації графіків та прогнозного обслуговування.
• ​Платформа великоданих та аналітики AI: Інтегровані технології обробки великоданих та алгоритми штучного інтелекту дозволяють глибоке видобування та інтелектуальний аналіз даних про багато потоків енергії, підтримуючи продвинуті застосування, такі як прогнозування навантаження, аналіз енергоефективності, діагностика аварій та генерація стратегій оптимізації.

​3. Ключові функції​
​3.1 Оптимізація доповнювальних багатьох видів енергії​

• ​Функція прогнозування: Вбудовані алгоритми штучного інтелекту, поєднані з метеорологічними даними, дозволяють високоточне короткострокове та надкороткострокове прогнозування продуктивності виробництва електроенергії ФЕС, а також точні прогнози потреб у охолодженні, опаленні та електроенергії в регіоні.
• ​Оптимізований графік: З метою мінімізації витрат на енергію, зменшення викидів вуглекислого гazu або максимізації енергоефективності, система автоматично формує оптимальні стратегії зарядження/розрядження систем зберігання енергії, операцій комбінованих систем охолодження, опалення та електроенергії (CCHP), та графікування систем зберігання льоду, враховуючи прогнозовану продуктивність ФЕС, реальні ціни на електроенергію та потреби в навантаженні. Це забезпечує координовану доповнювальність та ефективне використання вітряної, сонячної, збереженої та мережевої енергії.

​3.2 Аналіз енергетичної топології​

• ​Панорамна візуалізація: Відображає повний шлях енергетичного потоку від входу енергії до кінцевих навантажень у формі однострокових діаграм та діаграм потоку енергії, візуально представляючи реальний потік, обсяг та стан електроенергії, води, газу та тепла.
• ​Локалізація втрат: Точна ідентифікація точок втрат енергії та аномального споживання під час передачі, перетворення та розподілу через розрахунки моделей та порівняння великоданих. Кількісна оцінка значень втрат, що надає прямі дані для покращення енергозбереження та оптимізації роботи.

​3.3 Інтелектуальна система обліку та контролю​

• ​Суб-лічильники та генерація рахунків: Автоматично виконує суб-лічильники споживання енергії за районом, відділом, командою або пристроєм на основі точного збору даних. Генерує рахунки на розподіл витрат на енергію, що відповідають фінансовим вимогам, одним кліком, що дозволяє деталізоване управління витратами на енергію.
• ​Субсидії на ефективність та углекисле облікування: Автоматично генерує звіти енергетичного аудиту та звіти про оцінку енергоефективності, що відповідають вимогам уряду, а також матеріали для подання заявок на субсидії, пов'язані з енергоефективними будівлями, енергозбереженням та проектами зі зменшення викидів. Система також автоматично розраховує дані про викиди вуглекислого газу, що дає основу для торгівлі вуглекислим газом та управління вуглекислими активами.

​4. Типові сценарії застосування​
​4.1 Інтегровані енергетичні станції на рівні парку​
Придатні для регіональних енергетичних центрів в промислових парках, торгових комплексах, університетських кампусах, аеропортах та залізничних вокзалах. Вони дозволяють єдиний моніторинг та співпрацю в оптимізації на місці систем ФЕС, зберігання енергії, мікро-газових турбін, зарядних стовпчиків та джерел охолодження/тепла HVAC, значно зменшуючи загальні витрати на енергію, а також покращуючи самодостатність енергії та надійність поставок електроенергії.

​4.2 Енергетичний мозок розумного міста​
Як "центр енергетичної роботи" на рівні міста, він горизонтально інтегрує енергетичні дані з муниципальних послуг, будівель, транспорту та інших секторів для макроскопічного моніторингу загального споживання енергії та трендів викидів вуглекислого газу в місті. Через моделювання та оптимізацію міських багатоенергетичних мереж, він надає наукову підтримку у прийнятті рішень для урядів у формулюванні енергетичних політик, плануванні енергетичних об'єктів та розподілі емерджентних ресурсів, що сприяє реалізації розумних міст та цілей "Подвійного вуглецю".