1.双碳战略背景

       智慧能源系统的建设是进一步发挥区域内部资源禀赋、挖掘现有资源潜力，实施能源节约的重要手段。这一建设的总体技术背景是通过模型仿真、智能预测、精准调控等手段，实现多能源形式的协同调控，在信息物理映射的层面快速响应热、冷、气、水等综合能源需求。通过物联感知、大数据、建模仿真、人工智能等一系列工业和信息技术构建起的信息物理系统，更可进一步支持智慧化综合能源系统的调控体系，这一体系可有效推动多能源形式高效互联、资源整合，并支持解决综合能源系统中非线性、多约束、强耦合的复杂能源子系统运行调控和优化决策问题。如前所述，通过在新一代信息通信技术体系的驱动下，依托智能化、信息化建设升级，解决基础设施实体的诸多问题，是综合能源系统建设的主要手段。总之，构建信息能量耦合的多能流量化分析、运行评估、优化决策的技术体系，构建综合能源系统数字孪生平台，实现综合能源系统的统一建模、运行优化、协同调度，是综合能源系统智慧化运行需要解决的问题。

2.行业现状

3.解决方案

3.1技术架构

       (1)物理设备层；是智慧能源系统调控优化的基础条件。智慧能源系统基础设施的互联互通，信息层与物理设备的高效连接有赖于便捷高效的感知网络的数据传输与控制指令的精准执行。

       (2)监测控制层：通过就地监控系统采集计量监测数据，实时获取山庄能源系统的运行状态参数，结合就地PLC控制器执行调度命令，为实现山庄智慧能源系统的协同优化提供技术基础。

       (3)智慧决策层：智慧决策层是基于模型的预测控制的输出环节。实时调控优化技术将有效改变传统运行人工经验调度结合分散控制的生产方式，从系统全局角度出发，面向安全、可靠、均衡、环保、节能等多重优化目标，实现综合能源系统全过程协同运行调度。

       3.2系统架构

      3.3核心功能

      3.3.1大屏可视化

      1)基于建筑信息系统（BIM）及能源站主要用能设备3D模型的中高分辨率实时图形画面显示，所展示系统参数包括天气预报、能耗量信息、能源利用效率、能耗指标、碳排放强度、能耗趋势及负荷预测等信息； 

      2)可实现系统实时运行参数监测，包括主机供水温度、供水压力、回水温度、回水压力、流量和机组功率、电流、性能系数等动态参数和站内设备名称、铭牌参数等静态参数；根据项目实际需求可实现系统内主要用能设备及辅机系统运行参数的远程调节；

      3)可实时展示各子系统运行动态及告警信息，便于运维调度人员获取综合能源系统运行状态全貌，故障告警的及时定位及运维调度命令的远程下发及跟进；

      4)可用于故障事故处理辅助功能，将事故追忆的内容在大屏幕上进行回放，为调度人员和相关专家事故分析和讨论提供高分辨率、大画面、多信息的交互式显示平台；

      5)采用基于BIM的可视化手段，如通过区域建筑图标或供能区域的颜色深浅程度来表征所监测区域的实时供能情况及负荷强度反馈，以实现山庄能源系统运行状态的直观可视化呈现。

      3.3.2能耗分析

      针对平台系统采集的所有监测数据，通过桑基图、折线图、饼图、柱状图等多种展现形式，分析各部门、各设备的用能情况。平台系统可对单位面积用能成本、人均用能成本、单位成本收入等指标进行分析，生成满足山庄场景需求的各种能耗报表形式。同时，根据历史运行数据、设备设计工况、平均技术水平以及行业标准水平，可进行能耗分项拆解，拆解的能耗一方面可以用于分项、分部门能耗指标的制定，另一方面，由于物理数据测点无法做到事无巨细，通过能耗拆解得到的某一子系统或设备的能耗数据可作为设备故障预警及预测性维护的重要依据。

      3.3.3负荷预测

      运用大数据、人工智能等技术，通过综合考虑室内实时温度传感数据、天气预报数据、水力管网运行数据等一系列影响建筑负荷的因素，结合业务预约系统，对综合能源系统运行负荷进行多时间尺度滚动预测。同时，考虑到不同参数之间的耦合特性，通过结合实际系统运行参数的模型修正，实现预测负荷的实时调整，提高负荷预测精度。

根据历史天气工况、室温测量数据与各部门的历史运行数据，运用机器学习算法，来训练生成各个分楼超短周期（未来24小时）需求负荷预测“黑箱”模型。通过将经过预处理的运行监测数据（供水温度、回水温度、流量、功率）、气象接口获取的气温，作为负荷预测模型的输入，模型输出为相应输入条件下各功能部门楼根据用户室温测量值修正后的负荷，并将历史运行数据作为训练数据，基于人工神经网络方法训练获得负荷预测模型；最后，利用生成的负荷预测模型实现对各功能部门楼需求热负荷的精准预测。

      3.3.4故障预警

      基于综合能源系统各子系统运行状态实时监测数据，通过数据清洗、分析，平台系统可获取有效的下位所有监测设备的监测数据，结合用能设备的历史运行数据及关键用能设备的机理模型，通过人工智能算法进行设备异常工况诊断及能源浪费现象诊断。机理+数据双模型驱动，可实现模型自我校准迭代，生成完备设备运行状态知识库，以适应山庄综合能源的动态变化。其中，设备硬件故障包括性能下降故障、传感器故障、控制故障等；能源浪费包括不合理运行组合、策略以及“人走机未停”等不节能工况。

      3.3.5智慧决策

针对不同楼栋功能及用能特性各异，日内供能需求波动大的特性，通过综合能源管控平台系统中的优化运行模块，将可以各楼宇的负荷预测单独进行调节控制，一方面解决楼栋间和楼内调节的耦合作用，可以在快速实现楼内平衡的基础上较好地实现分时分区输配，实现按需精准调控，避免能源浪费的同时提高用户舒适度。

      综合考虑气象、建筑物节能水平、室温等信息，多时间尺度滚动预测山庄各功能部门楼的负荷情况，基于机理建模+数据驱动的负荷预测模型，确定多机组、多子系统间覆盖“源－网－荷”全过程要素的耦合协同优化策略，实现综合能效的提升优化并结合就地自动化执行设备进行智能化控制闭环。

      3.3.6碳排放管理

      管理系统可以根据温室气体核算指南进行区域综合能源系统运行全过程碳排放核算，基于能耗数据及系统组成情况，合理划分核算边界，实现从“流量”到“能量”、“能量”到碳排放数据的实时自动转换，可自动生成碳排放报表，并进行碳资产统一管理。系统软件内嵌智能减碳方案推荐算法引擎，可实现一键点击进行减碳方案计算与推送，辅助运维调度人员的决策调度。

4.预期效益

4.1经济效益

综合能源管理可以通过减少能源浪费和提高能源利用效率来降低企业的能源成本。通过优化能源供应和消耗，识别和消除能源浪费的环节，企业可以节约大量的能源支出。同时可以可以帮助企业及时发现和解决设备能源消耗的问题，减少设备的能源损耗和故障率，进而降低设备维护和修理的成本。

4.2安全效益

      基于山庄能源模型和实时数据分析，降低能源系统事故风险、实时对山庄能源系统进行监测，有助于运行人员对山庄能源的运行状态有更好地了解，协助运行人员发现山庄能源系统的异常情况，有助于及时预测和发现能源系统隐患，保障能源网络高效、稳定运行。

      4.3社会效益

      显著提高能源系统运行调度的智能化水平。本项目构建山庄能源模型，借助数字化模型实现对能源系统产能、输配、用能全过程运行状态的在线监测，对能源系统进行全面深入分析，诊断系统运行情况的合理性，探索优化运行方式，能够显著提高能源系统运行调度的科学性。

      推动能源节能运行，响应双碳战略。舜耕山庄能源网络属于大型的复杂系统直接进行理论和数据分析存在困难，因此，有必要建立模型进行仿真计算，为能源网络运行的合理性提供技术方法。根据分析结果给出优化运行方式，降低山庄能耗。有利于构建资源节约、环境友好的生产模式，促进热电绿色、可持续发展。

      申报改造绿色建筑（既有建筑绿色改造二星）。本项目结合多种技术手段，帮助山庄实现节能降耗，使建筑更好的服务于人，力争将该项目打造成为具有示范意义的山庄类型改造绿色建筑。