引言：

在全球氣候變暖與能源結構轉型的雙重背景下，低碳發展已成為工業領域實現可持續發展的必由之路。工廠作為能源消耗與碳排放的主要源頭，其能源管理效率直接影響碳中和目標的達成。傳統能源管理模式依賴人工調度與經驗決策，難以應對分布式能源接入、電力市場波動及碳排放約束等復雜挑戰。在此背景下，低碳工廠微電網能源管理平臺應運而生，其通過融合物聯網、大數據、人工智能等技術，構建“源-網-荷-儲"一體化智能調控體系，實現能源流、信息流與價值流的深度協同。這一平臺不僅助力工廠降低用能成本、提升可再生能源消納率，更通過碳排放追蹤與綠證交易功能，為企業開辟低碳轉型的新路徑，成為工業領域實現“雙碳"目標的核心工具。

一、平臺架構：分層設計支撐全場景覆蓋

低碳工廠微電網能源管理平臺通常采用“云-管-邊-端"分層架構：

端層：部署智能電表、儲能設備、充電樁等終端感知設備，實時采集發電量、用電量、電池SOC（荷電狀態）等數據，為上層分析提供基礎。

邊緣層：通過協調控制器與物聯網網關實現本地化控制，執行削峰填谷、防逆流等策略，減少對云端依賴，提升響應速度。

云平臺：基于AI與大數據分析，提供監測、預測、調度及碳排管理等核心功能。例如，安科瑞EMS 3.0平臺支持超短期、短期及中期電力預測，適配不同時間尺度的調度需求。

應用層：面向用戶提供可視化界面與移動端管理工具，支持實時監控、策略配置、報表生成等功能，降低運維復雜度。

二、核心功能：六大模塊驅動低碳轉型

實時監測與數據采集：整合“源-網-荷-儲"全量運行數據，支持電站拓撲展示、光儲充監控、環境監測等功能。例如，平臺可實時顯示光伏發電量、儲能充放電狀態及負荷用電曲線，幫助用戶直觀掌握能源流向。

預測分析與動態調度：利用機器學習算法，結合氣象數據、歷史運行數據及電網數據，實現高精度電力預測。平臺可根據預測結果自動切換并網/離網模式，優化能源調度策略，提升可再生能源消納率。

經濟性優化與多能互補：通過儲能動態充放電、需量控制等功能，降低尖峰電價成本。例如，在電價低谷時儲能充電、高峰時放電，結合光伏發電優先供給負荷，剩余電力存儲于儲能系統，實現能源成本最小化。

智能控制與需求響應：對高能耗設備（如空調、生產線）進行分時啟停，平衡供需。同時，響應電網調度指令，通過調整負荷或儲能參與電力市場交易，獲取額外收益。

故障隔離與安全預警：在電網停電時快速切換至離網模式，保障關鍵負荷供電。平臺可對設備過載、電池過充/過放等異常狀態發出警報，防止系統崩潰。

碳排放追蹤與綠證交易：支持統計清潔能源使用比例，生成碳足跡報告，助力企業實現低碳運營。此外，平臺可將可再生能源發電量轉化為綠色證書，參與碳交易市場，創造額外價值。

四、應用場景：三大領域驗證平臺價值

工業園區光儲充一體化：以某研究院項目為例，平臺部署150kW光伏+215kWh儲能+充電樁，通過需量管理、谷峰套利等策略，年節約電費30%，充電服務收入提升20%，碳排放降低15%。

高速公路服務區分散式管理：某源網荷儲項目實現266個站點的協調控制，兼容服務區、收費站等分散場景。平臺通過防逆流、削峰填谷等策略，提升站點安全可靠性和經濟運行水平，創造儲能谷峰套利、需量調控電費節省等多重收益。

偏遠地區獨立供電某寺廟光儲項目針對當地供電可靠性不高的問題，采用就地消納+并離網切換控制方案，充分利用光照資源實現綠色用電，同時保證部分負荷在離網狀態下正常運行。

五、 相關特色產品推薦