综合能源服务概念的提出距今已两年有余,在政策、市场、技术等多重因素作用下,综合能源服务正由概念导入、项目孵化迈向市场验证阶段。在这期间,市场竞争主体逐渐增多,能源央企相关政策文件纷纷出台,各种相关研究层出不穷,相关示范项目陆续推进。工业园区无疑是开展综合能源服务的最佳载体,目前国内园区级综合能源服务项目投运的寥寥无几,无锡红豆工业园综合能源服务项目就是其中之一。
为此,笔者重点调研了负责该项目的国网无锡供电公司和项目业主方南国红豆控股公司(简称“红豆公司”),以期了解双方如何推动园区级综合能源服务项目落地,为其他企业开展相关业务提供参考。
红豆工业园区用能需求及痛点分析
1. 园区用能需求分析
红豆工业园区分为新园区和老园区,总占地面积约6平方公里,其中园区内企业共100多家,涉及服装、制药、橡胶等行业,用能形式丰富(包括水电气光热储),且需求量大。红豆工业园平日用电负荷25 MW,高峰负荷30 MW,年耗电量近2亿度;在加工生产过程中需要大量的工业用热(蒸汽),年用热量90多万吨。
为了满足自身的用能需求及利用政策红利,红豆公司在园区内自建了24MW的自备热电厂、19MW的光伏发电(以屋顶光伏为主),拥有一所35KV的变电站,并与浙江南都电源合作投建了4MW/32MWh的储能电站(铅炭蓄电池),能源自给率达到90%以上。
2. 园区痛点分析
红豆工业园早期的能源供应结构虽然已经实现了“多能供应”,但各个能源子系统之间还达不到“优化互补”的效果,存在以下三个痛点:
(1)园区末端能源信息感知匮乏。园区能源信息采集系统覆盖率低、自动化水平差,能源数据碎片化、分散化,难以支撑精细化管理。
(2)园区能源系统形成信息孤岛。园区内分布式光伏、热电厂、储能等能源系统各自独立运行,难以发挥多能源之间互补优势。尤其是光伏电站投运之后,峰值发电功率约占总用电负荷的2/3,导致整体能源供应系统运行需根据波动的光伏发电频繁调整,对热电机组造成了较大负面影响。由于没有实现统一管理和协同运行,各个子系统效率难以达到最优。
(3)园区能源协调优化机制缺失。园区能源调配方式粗放,源、荷互动缺乏,热电厂每年有200万千瓦时电量无偿上网、储能电站利用率不足40%。
市场机会及市场潜力分析
1. 目标客户
目标客户以工业园区、大型企业为主,该类客户能源需求量大、能源形式丰富、能源模式基本固定,有基于智能运行、多能互补、供需匹配的强烈需求。
2. 市场潜力分析
在国家能源革命、信息技术与能源技术交融革新、客户诉求转型升级的驱动下,具备能源监测、能效分析、多能互补等功能的能源管控平台需求旺盛,市场空间广阔。以工业园区为例,据统计,江苏地市级及以上工业园区576个,全国地市级及以上工业园区近6000个,市场潜力巨大。
综合能源服务解决方案及运行效果分析
1. 综合能源服务解决方案
鉴于在项目调研初期,红豆工业园已经拥有相对集中和稳定的用能负荷,多种能源供给系统也陆续投建和运营,同时还形成自己相对比较独立的能源网络,具备实施多能互补、开展综合能源服务的优质条件。为此,国网无锡供电公司针对红豆工业园能源供应系统“多能”而不“互补”、效益发挥不充分等问题,提出给多能系统装一套“表情包”和一个“智能大脑”的解决方案,从而实现横向多能互补、纵向源网荷储协同。具体解决方案包括以下三点:
(1)建立基于泛在物联的用能感知体系
为了安装“表情包”,系统感知层共接入测点13563个。目前,35kV电网共接入17个测点,储能共接入46个测点,光伏共接入178个测点,热电厂共接入8147个测点,用户侧接入5175个测点,实现多能源设备实时监测和能源管理一体化,提高了能源生产与利用的透明度。
(2)搭建园区综合能源管控系统
通过搭建园区综合能源管控系统,开发系统的“智能大脑”,具体如图。将园区内热电厂、光伏、储能、电网、用户等数据实时接入,建立能源数据中台,突破能源系统信息孤岛壁垒,根据末端感知层上传的数据和天气、负荷等相关预测数据,基于数学模型优化“能源路径”,建立从运行成本、绿色环保、能源效率等多维度出发的多能互补协调优化控制系统,给出运行方式优化和决策建议,实现各能源系统互联互通、互补互济,从而降低用能成本。
红豆工业园综合能源管控系统
(3)探索园区内部售电市场化交易机制
在综合能源管控系统中设置交易结算模块,探索红豆园区内部开展售电市场化交易机制,尝试通过市场化用电交易的方式,通过价格调整用户生产计划,调动用户调整生产用能,进而达到园区用能整体成本最优的目标。
2. 运行效果分析
目前,园区能源构成包括热电、光伏、储能以及市电。相比传统的新能源项目,红豆工业园综合能源服务项目采用“新能源+”模式,以光伏、热电为主要开发电源,以储能系统为调节电源,多种电力组合,解决用电高峰期和低谷期电力输出不平衡的问题,同时也实现了多种能源数的实时采集,对光伏、热能的新能源组合开展实时柔性控制,构建“互联网+”智慧能源系统,实现智能调控,提升系统运行灵活性、降低出力波动性,提升整体效率。
就经济效益而言,通过建设多能互补平台实现区域能源科学调度、协同运行、智能管理,实现数据实时监测,提升客户能源管理水平,降低企业用能成本。预计为客户降低综合用能成本约10%,保守估计每年减少用能成本支出300多万元。
就社会效益而言,通过建设多能互补平台,提升能源综合利用效率,实现节能减排。预计每年可节约电能消耗2104万千瓦时,折合标准煤7364吨,减少二氧化碳排放19146吨,具有显著的环保效益。
实施主体及商业模式分析
盈利模式主要包括三种:一是通过合同能源管理的方式降低客户前期投资,双方共享节能收益;二是通过开展能源托管方式,为客户建设能源管控平台来提升客户能效水平,并按照约定收取能源托管费用,以节省的能源费用作为盈利;三是通过产品销售的模式,以销售价格与成本之差作为盈利。目前,红豆工业园综合能源服务项目的经济收益主要依靠峰谷电价差来实现,通过储能与热电的协同调整创造效益。
园区内热电厂、光伏发电由红豆公司投资建设运营,储能电站由浙江南都电源公司投资建设运营,综合能源管控平台由国网无锡供电公司总承包建设开发,之后移交给红豆公司运营。
红豆公司在运营该综合能源项目的过程中,依靠峰谷电价差,通过热电厂、光伏发电、储能电站、用户的信息互通和协调运行降低供能成本,创造经济效益。整体估算,该项目可降低综合用能成本约10%,每年减少成本300多万元,预计2年左右收回成本。
国网无锡供电公司通过搭建综合能源管控平台实施EPC工程获取收益,其中平台的技术支持部分分包给江苏方天电力技术公司。整个平台系统开发、建设和运营费用合同额为550万元(不包含硬件设施的采购费用)。
浙江南都电源公司通过“投资+运营”模式开展储能电站的租赁服务,与红豆公司共享“峰谷套利”收益,另外储能还可以平滑光伏发电出力,对负荷起到“削峰填谷”的作用。通过这三方面的价值体现,获得其相应利润。
风险防控
综合能源供应的风险可以从技术、商务、政策三点进行分析。
1. 技术风险
目前综合能源供应的技术主要有地源(水源)热泵、冷热电三联供、常规冷水机组、电(天然气)锅炉等,技术均较为成熟,但其中地源热泵存在冬夏冷热负荷不平衡导致设备效率、效果降低可能;冷热电三联供首先要考虑气源稳定问题,一般会配置备用供电、冷、热机组,其次因三联供系统比价复杂,运维难度及成本都较高;天然气锅炉同样受到气源影响,缺气时会影响供热效果。
2. 商务风险
综合能源供应一般适用于园区、建筑群等,所以往往要面对多个用户,存在一定的商务风险:一是新建园区用户入住率不高,可能导致投资难以快速收回;二是多个用户在收费时较一般项目回收难度大,产生坏账几率也大。
3. 政策风险
综合能源服务费一般采取初装费+能源费方式收取,能源费用需要物价部门批准,政策上可能存在一定风险。
为控制风险,保障利润,其中1风险可通过聘请资质等级较高的设计单位进行规划设计予以防控,2、3风险可通过与政府建设投资公司共同投资组建项目公司方式规避。另外,对于已建成园区(建筑),需进行专门的能源审计,与用户确定能源边界后,才可确认能源托管费用或能源单价。
未来规划及设想
1. 收益从能源供应侧向用户侧转移
综合能源平台目前的收益还主要集中在能源的供应侧,在今后平台的运营中,还可以结合用户侧与配售电业务,综合能源平台将起到至关重要的作用,比如在协调售电偏差考核方面,在用户侧开展分布式光、储发电综合利用等等多个方面可以带来巨大的收益。
2. 提高负荷预测准确性
目前,由于数据量有限,还存在负荷预测不准和模型校验不充分等问题,导致日前调度优化执行效果一般。未来随着运营过程中不断积累数据,将不断完善和提高优化水平。“智能大脑”还能通过关键指标和数据分析,挖掘各个“表情”背后的原因,指导运维和检修等工作的开展。另外,还可以自动生成各类报表和用能分析报告,有利于从中找到能效提升点,为应用多能互补策略提供数据支撑。
3. 进一步探索交易机制的应用
针对园区用能自给率高、交易规则单一的特征,还将从供需两侧博弈的角度出发,创新探索园区内部分时能源价格、源网荷储友好互动等市场机制,以“发红包”的形式形成区域内的电力交易现货市场,通过多方有效互动,进一步降低园区整体能源成本。未来,随着园区内企业用能负荷的逐步增加,能源自给率将有所降低,园区内部与外部大电网进行实时互动和电力交易的需求也会增多,届时包含市场化交易的平台功能将愈发重要。
- 使用 Analog Devices 的 AD9548BCPZ 的参考设计
- DM330030、dsPIC33CK Curiosity 开发板
- LTC3723EGN-1 36Vin 至 72Vin 至 12V/5A 和 -12V/1.6A 正向转换器的典型应用电路
- STM32G0示波器(外壳版)
- 基于降压 + 线性 LED 驱动器系统的 CISPR25 汽车尾灯参考设计
- DC2874A-A,使用 LTC3310S 5V、40A 同步降压 Silent Switcher 2 的演示板
- LM2931 超低压降稳压器的典型(固定输出)应用
- NOIX1SN016KBLFB-GEVB:XGS 16000,单声道 FBD HB
- MCP73831EV 锂离子/锂聚合物电池充电器评估板
- ADR366 2.048 Vout 低功耗、低噪声电压基准的典型应用,具有灌/拉能力
- ADI有奖下载活动之25:ADI汽车传感器和传感器接口解决方案
- ADI•世健工业嘉年华——电子书下载 活动开始啦
- 手印签到,共同见证 TI 中国大学计划20周年
- 有奖直播|如何借助Mentor Xpedition AMS对汽车CAN总线进行仿真优化分析?
- 有奖问答|ADI应用之旅——烟雾检测篇
- 答题有好礼 | 是德科技《优化物联网设备电池续航时间的4个技巧》
- 有奖直播|多款MSP430™片上Sigma-Delta ADC助力高精度信号检测应用 报名中
- 点评有礼:看看国产芯榜的9款电源芯片,你知多少?欢迎来评论来推荐~
- 有奖直播|魏德米勒 OMNIMATE® 联接技术的创新发展
- 快速获取TI 工业电机驱动资源 答题赢好礼