基于风光储充的工业园区综合能源系统 解决方案及典型案例 目录 一、系统构建 二、协同优化 三、安全保护 四、运行维护 五、典型案例 一、系统构建 n 上海电气电站集团上海电机厂的主要产品有大中型交流电动机、直流电动机、风力发电机、 汽轮发电机等； n 占地面积约 80 万平方米，最大厂房长 312 米，主跨宽 36 米，高 34 米； n 生产设备 3000 余台、精细设备 280 现有能源管理存在诸多问题与痛点 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 场景 n 提高可再生能源使用率，优化工业园区 能源结构； n 与工业园区高度融合，和谐发展，量身 定制解决方案； n 构建停车棚光储充系统，解决员工“绿 色”出行难点； n 采用智慧能源技术，降低企业能耗和成 本，实现园区企业共赢； n 削峰填谷、需求响应，降低用电成本， 探索用户侧储能参与参与需求侧管理； n 低碳绿色园区智慧能源商业模式示范。 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 系统构建原则： n 根据厂区提供的日负荷曲线数据可知， 夏季为负荷高峰，峰值负荷约为 16MW 。 n 根据 1 月、 4 月、 7 月、 10 月典型日负荷特性曲线可知，上午 9-11 点以及下午 14-16 点是两个负荷高峰，负荷比较稳定，峰谷差明 显。 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 1 月 平 均 日 负 荷 特 性 曲 线

13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 算法与气候大模型，实现天气、发 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多目 标及多时间尺度优化策略，打通微网协同调度系统全链 路，覆盖源网荷储，基于云边一体实现基础数据接入， 提供高阶应用产品套件。 乌兰察布市与远景共建的源荷互动平台，融合市级碳管 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场 景展示等功能，最终实现源荷协调管理友好互动，并提 供端到端的“绿色能源 + 绿色运营”解决方案，支撑零 碳数据中心落地与绿色金融创新。 远景解决方案还应用于张家口算力集群，这是中国最大 的“源网荷储”一体化项目，率先探索实现绿色算力体系， 项目同时启动风电、光伏与大数据产业基地的建设。远 景方案推进了“源网荷储”一体化模式在数据中心场景 下的应用，开发的新能源资产完全并网后，通过电力市

13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 21 附录 22 关于报告 23 ● 未尽研究 23 ● 环球零碳 23 目录 算法与气候大模型，实现天气、发 电功率、负荷能力的精准预测。中长期来看，能计算储 能的充放电计划、风光的削减计划以及整体的风光储聚 合出力曲线。 远景运用智能物联操作系统 EnOS，以高精度预测、多 目标及多时间尺度优化策略，打通微网协同调度系统全 链路，覆盖源网荷储，基于云边一体实现基础数据接入， 提供高阶应用产品套件。 乌兰察布市与远景共建的源荷互动平台，融合市级碳管 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场 理、电力现货及中长期交易终端，结合园区可视化多场 景展示等功能，最终实现源荷协调管理友好互动，并提 供端到端的“绿色能源 + 绿色运营”解决方案，支撑零 碳数据中心落地与绿色金融创新。 远景解决方案还应用于张家口算力集群，这是中国最大 的“源网荷储”一体化项目，率先探索实现绿色算力体系， 项目同时启动风电、光伏与大数据产业基地的建设。远 景方案推进了“源网荷储”一体化模式在数据中心场景 下的应用，开发的新能源资产完全并网后，通过电力市

西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建设的战略抓手，通过源网荷储一体化项目推动“大”“小” 电网与算力节点的双向赋能。产业实践中，青海柴达木 100%绿电算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 索为算电协同的商业化推广积累了宝贵经验。2025 年，国家电网联合 中国移动、阿里云等企业发起“算力电力协同创新推进计划”，推动 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 7 “源网荷储”一体化项目落地，如青海柴达木建成全球首个 100%绿 电微电网算力中心，通过“自发自用”模式实现绿电消纳率超 95%。 学术界则聚焦技术融合创新，清华大学团队提出“算-电-热-碳”协同 理论框架，北京理工大学团队开发出基于 绿色计算的算网能一体化创新架构。该团队不仅发表了多篇发表于 IEEE JSAC、IEEE TMC 等顶级期刊的高水平论文，还成功研发了绿 色算力枢纽一体化调度平台，这一成果已实际应用于中国能建“东数 西算”项目，为甘肃庆阳源网荷储一体化智慧零碳大数据产业园建设 提供了关键技术支撑。团队牵头制定的 9 项团体标准以及联合发布的 行业首部《算网能一体化白皮书》，为行业发展提供了重要规范指导。 依托国家重大科技基础设施“未来网络试验设施”（CENI），团队构建

新技术大会 在“双碳”目标引领下，电力系统积极拥抱能源清洁化与数字化转型。政 策 层 面 ，多国政府出台减排政策与补贴 机制，鼓励绿色能源发展；技术层面，光伏、风电成本骤降，智能电网与储能技术日益成熟，源网荷储协同互动； 市场层面，绿色电力需求激增，共同驱动电力企业加速数字化转型，迈向低碳、智能的未来能源体系。 Y JAcre6 由 力 的 宁 服 (-) 同云 华为云 O 我国新型电力系统建设取得显著进步：清洁能源大规模接入电网；储能技术快速发展，系统的智能化水平不断提 高，电力传输和供应更加灵活和稳定；体制机制改革深化，促进市场化交易和资源配置优化；国际合作不断加强， 共同推动全球能源转型。这一系列成就为构建清洁低碳、安全高效的新型能源体系打下了坚实基础。 清洁能源 储能技术 电力信息通 EPICT 新技术大会 信 途径，更是构建并提升电网企业核心竞争力的关键内容。南方电网公司正在深入开展人工智能技术发展的顶层设计， 推进“人工智能 +” 行动，以“数字化、绿色化”转型支撑新型电力系统和新型能源体系建设。 源荷精准预测 电气机理 与知识 负荷特性分析 地理信息 人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 新型电力系统 支撑 电 力 人 工 智 能 系 统 社会、经济 影 响 中 国

SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有效需求，绿色电源和数据中心耦合将成为趋势。 风险提示：AI 应用落地不及预期，供应链风险。 (12) 个新能源发电项目，年新增新能源发电量达 130 亿千瓦 时，满足其怀来科技产业园算力集群超 1GW 负荷规模。为稳定供电，新能源也计划配置储 能系统，合盈数据“源网荷储”一体化示范项目首期 540MW 风电光伏已于 2023 年并网发 电。项目通过电力市场化交易打通源网荷储的落地路径，达到了确保电能量与绿色环境权 益的转移、绿电消纳、显著降低能耗、提升能源利用效率的效果。 1. 国家政策逐步强化 PUE 数 据中心需改造；2021 年上海及 2022 年甘肃、广东、内蒙古、宁夏均提出 2025 年 PUE ≤1.3；2022 年广东、内蒙古等提出 2025 年 PUE≤1.3，鼓励分布式光伏和储能。 图表3： 国家&地方级绿电算力政策一览 资料来源：政府网站，华泰研究 数据中心建设有效促进我国新能源消纳，我们估算，若 2024-26 年每年数据中心建设量 6~9GW，考虑利用小时的三倍差异（数据中心

近存计算 农业经济 第一次 工业革命 (机械化) 第二次 工业革命 (电气化) 第三次 工业革命 (信息化) 智能革命 水利发电 核能发电 锂电 钠电 热储 氢储 液流电池 超级电容储能 太阳能发电 风能发电 冷热储发电 天基能源 可控核聚变 固态电池 近似计算 PIN HBF 光计算 模拟计算 类脑计算 量子计算 神经拟态存储 皮秒级闪存 超分辨三维存储 XPU 多部件之间的主 从关系和调度带来的性能损耗，数据中心的算 网融合和全光互联等技术将进一步提高计算效 率；其次，近存计算技术将推动计算单元向存 储单元“靠近”，缩短数据搬运距离；最终， 存内计算技术将实现“数据不移动、计算在存 储内部完成”，从架构层面消除“内存墙”瓶 颈，大幅提升计算速度与能效比。 （d）计算范式：从“经典通用”到“新型专用” 算力的指数级提升，将依赖于新型计算范 体需要快速检索到与当前对话最相关的历史片 段。传统的文件系统将这些数据分别存储在孤 立的文件和文件夹中，它们之间的语义关联是 隐含的、未被记录的，需要耗费大量计算资 源在每次调用时重新建立关联。而未来的存 储范式会直接存储已经计算好的“关联”（如 KVCache、知识图谱三元组），使数据天生就 带有“上下文”。 第二，数据的状态性。智能体具有连续性 的记忆，其价值很大程度上体现在其不断演进 的状态上，如对话的历史、任务的执行进度、

负荷情况，自动调节空调系 统的运行参数，避免过度冷 却或过度加热，从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果，进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测，可以 合理安排机房的能源供应和 使用，避免不必要的能源浪 费。 能耗预测和规划 03 通过 BMS 降低机房 PUE 采集数据的准确性是 BMS 有效控制的前提，需要对传感器、监测设备进行定期校准和维护。 热回收可以最大程度地利用机房的余 热，提高能源利用效率 利用自然冷源 风、水、空气等自然冷源既环保又省 钱，并且用之不竭，通过对出入气流 的隔离引导，可以充分利用外界的冷 空气将数据中心内部产生的热量带走 储能和蓄冷能源利用 储能技术削峰填谷，利用低峰时段的 冷却能源将冷量储存起来，在高峰时 段释放出来供应机房冷却需求。可以 最大程度地提高能源利用效率，降低 PUE 值 利用可再生能源 太阳能、地热能、风能等新能源已成

HVDC，这种供电架构将进一步优化整个配电系统的效率，有可能成为未来智算数据中的主流供电方式。 800V 直流供电系统便于匹配分布式光伏、储能等新能源系统并网，能助力构建光储柔直系统。未来数据中 心或采用微电网技术，接入多种能源，经 DC/DC 等设备实现新能源高比例接入，形成 “源网荷储” 一体化能源管 理系统，支持动态负载调节与削峰填谷，其在未来数据中心供电领域地位预计会更重要。 作为数据中心配电领域的

建设成效显著。中国算力平台监测数据显示，截至 2025 年 6 月底， 全国存力规模达 1680 EB，相比于 2023 年增长约 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国 。存力 方面，推动高性能、大容量新型存储技术发展，鼓励部署更先进的 分布式存储、全闪存阵列、海量冷存储介质，提升“存力”能效比和 密度；突破存储技术瓶颈，研发下一代高速存储介质及更高效的存 储管理软件。运力方面，构建“高带宽、低时延、全连接”的运力网 络，持续建设 400G/800G 及更高速骨干网；推动全光网络在算力中 心互联（DCI）和边缘侧应用的深度覆盖和性能提升。加速推进“算、 设备、高效电源模块、 热回收技术等；推进老旧算力中心节能改造。二是优化能源结构， 加大算力中心使用绿电的比例，推动东、西部绿电资源与算力需求 匹配，鼓励算力中心参与绿电交易、碳交易机制，鼓励“源网荷储” 一体化数据中心园区建设。三是推广 AI 节能，利用人工智能技术优 化算力中心制冷、电力分配和负载调度，实现精细化管理节能。 （五）深化融合创新实践，助力产业生态繁荣发展 综合算力指数 39