《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》 强调： "开展碳达峰试点园区建设，推广园区多能梯级利用等节能新技 术，加快'双碳'目标建设。" 园区是落实我国"双碳"战略的重要抓手和天然试验田 2 / 18 中国"30·60"碳目标 2020年9月，我国提出"30·60"碳达峰、碳中和目标 国家相继出台多部"双碳"法律法规 践行"双碳"战略成为高质量发展的必然要求 园区：碳排放关键源头 能源角度： 运营管理权明晰：行业壁垒问题弱化，便于系统协同运行 分布式资源丰富：园区内多种分布式资源可为减碳提供多种途径 零碳园区的定义与发展阶段 零碳园区的三个发展阶段 零碳园区是所有园区迭代升级的最终目标 3 / 18 零碳园区定义 零碳园区并不是指完全不排放温室气体，而是实现了净碳排放为零的园区 净碳排放：在一定周期内，园区产生的碳排量与园区内碳汇吸收的碳排量之差 本文零碳园区是指园区在生产、生活过程中动态净碳排放为零的状态 "网"、"荷"、"储"与交通系统的融合促进园区低碳减排 多功能建筑从材料选择和建设方案等多方面促进节能 五大方面的交互与融合共同推动园区零碳化进程 园区通过五大方面的协同作用，形成完整的零碳减排体系 4 / 18 能源 主要从"源-网-荷-储-市场"各环节积极减排，包括分布式能源、多能 耦合、能量梯级利用，在市场引导下提高净零碳能力。 建筑 采用节能材料和技术，在各建筑上安装智能碳表和电表，通过能源

2 / 18 " 开展碳达峰试点园区建设，推广园区多能梯级利用等节能新技 术，加快 ' 双碳 ' 目标建设。 " 低碳园区 通过绿色规划、节能以及固碳等技术，有效控制碳排 3 / 18 零碳园区的定义与发展 阶段 零碳园区的三个发展 阶段 零碳园区 定义 碳汇 CCS/ CCUS 、 藻 类 生 物 反 应 器 等 交通 全面推动电气化与充电站配置 能源 综合能源系统运行全过程减碳 能源、建筑、交通、碳汇与管理等五个方面协同作用，形成零碳园区减排体系。 零碳园区减排体系 结构 园区通过五大方面的协同作用，形成完整的零碳减排体 系 零碳园区减排体系结 构图 4 / 18 . 高质量全面发展的转型趋势 园区逐渐由只追求经济高速发展的运营模式向高质量全 面发展的运营模 式转变 以电动汽车为典型代表的用能终端电气化的普及 园区级、建筑级分布式可再生能源技术的推广，以及储

源发 电量 3.5 万亿千瓦时，同比增长 18% ，在总发电量中的比重由 2023 年的 31% 上升至 34% n 2024 年风力发电约 1.0 万亿千瓦时，同比增长 13% ；太阳能发电约 0.84 万亿千瓦时，同比增长 44% 。风光发电总量 1.8 万亿千瓦时，同 比 增长 25% ，在总发电量中的比重由 2023 年的 16% 上升至 18% 10% 8% 6% 4% 2% 2% 0% 中国电力能源结构 ： 2024 年全国发电量 10.1 万亿千瓦时，可再生能源占比上升至 34% ， 电力结构清洁化转型稳步推进，其中风光发电 1.8 万亿千瓦时，占比 18% ©2025 。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 年底，全国全口径发电装机容量 34 亿千瓦 ，同比增长 15% 。其中火电 14.4 亿千瓦，同比增长 3.9% ，占总装机容量的比重由 48% 下降至 43% ；风电 5.2 亿千瓦，同比增长 18% ，太阳能发电 8.9 亿千瓦，同比增长 45% ，风光装机占总装机容量的比重由 36% 上 升至 42% ；包括风电、太阳能发电以及生物质发电在内的新能源发电装机达到 14.5 亿千瓦，首次超过火电装机规模。

©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 中国电力能源结构：2024年全国发电量10.1万亿千瓦时，可再生能源占比上升至34%，电 力结构清洁化转型稳步推进，其中风光发电1.8万亿千瓦时，占比18% 资料来源：国家统计局，顺为分析 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 n 2024年，全国全年电力系统运行保持稳定，供需总体平稳，电力生产供应能力进一步提升。2024年全国规模以上电厂发电量10 7%，在总发电量中的比重下降3.1个百分点至63%；可再生能源发 电量3.5万亿千瓦时，同比增长18%，在总发电量中的比重由2023年的31%上升至34% n 2024年风力发电约1.0万亿千瓦时，同比增长13%；太阳能发电约0.84万亿千瓦时，同比增长44%。风光发电总量1.8万亿千瓦时，同比 增长25%，在总发电量中的比重由2023年的16%上升至18% 万亿千瓦时 火电 63% 水电 14% 风电 10% 院，顺为分析 n 截至2024年底，全国全口径发电装机容量34亿千瓦，同比增长15%。其中火电14.4亿千瓦，同比增长3.9%，占总装机容量的比重由48% 下降至43%；风电5.2亿千瓦，同比增长18%，太阳能发电8.9亿千瓦，同比增长45%，风光装机占总装机容量的比重由36%上升至42% ；包括风电、太阳能发电以及生物质发电在内的新能源发电装机达到14.5亿千瓦，首次超过火电装机规模。 n 2024年，全国新增发电装机容量4

上述优化控制均是基于负荷、可再生能源预测 信息准确的基础上。但实际运行中，可再生能源和 负荷预测值与真实值存在偏差，给系统运行控制带 来挑战。为处理预测的不确定性问题，鲁棒规划[9]、 随机规划[18]、区间规划[19-20]等方法得到了应用。上 述方法多采用多个时段的提前调度策略，虽可采取 滚动优化方法进行滚动调度，但上述调度模型均为 近似模型，无法完全满足实际运行中系统在线优化 调 整 见式(17)；式(18)、(19)对地源热泵主机供能功率上、 下限和启停顺序进行约束： HP,H HP HP H H , , HP / , t i t i t t Q U F L F i     (17) HP HP,H HP,H HP HP,H , , , HP , t i t i t i U Q Q U Q i      (18) HP HP 在动态调整阶段，由于实际运行中供需不匹 配，系统将根据设备供回水温度信息对其供能功率 进行调整，功率分配将不遵循按空调热水流量分配 的原则。其优化模型的紧凑形式可写为 min s.t. (4) (16) (18) (20) (22) (43) (47) (52) F           式 、 、 、 (53) 3.3 非线性项的线性化 约束(17

127,959 25% 07：00—10：00 10：00—11：00 11：00—13：00 13：00—15：00 15：00—16：00 16：00—17：00 17：00—18：00 18：00—21：00 21：00—23：00 23：00—07：00 发电量（Kwh) M7-8发电量 峰 12,383,878 75% 598 8,904,268 7,744,860 7,705,882 50,224,179 59,167,778 68,072,045 75,816,905 83,522,788 18 19 20 21 22 91.69% 91.28% 90.87% 90.46% 90.05% 12,945,607 12,886,408 598 8,904,268 7,744,860 7,705,882 34,054,362 42,997,961 51,902,228 59,647,088 67,352,970 18 19 20 21 22 12,945,607 12,886,408 12,827,475 12,768,807

············· 17 3.3 分部门低碳转型 ···································································· 18 第四章 广东省碳中和实现路径及社会经济影响 ·········································· 29 4.1 双碳情景下主要低碳发展目标··········· ······················································ 18 图 17 双碳情景分部门 GHG 排放（考虑间接排放） ························································ 19 图 18 各情景电力部门二氧化碳排放趋势 ··································· ·········14 表 5 双碳情景各部门电气化率变化趋势 ··································································18 表 6 双碳情景主要政策指标表现 ········································································29 表 7 双碳情景下工业各行业相对冻结情景节能量

可再生能源出力和负荷需求季节性波动的储能优化 配置方法，从储能全生命周期收益和风光综合利用 率角度对储能的容量和功率进行优化配置。结果表 明，此方法不仅可保障储能经济性，还可进一步提 升可再生能源利用率。张歆蒴等 [18]以弃风弃光量最 小和梯级水电蓄能最大为目标构建优化调度模型， 通过改进逐步优化算法进行了大型风光水互补发电 优化调度研究，结果表明利用梯级水电站的调蓄能 力可以有效调节补偿大规模的风电和光电出力波 蓄热单元主要储存富余的槽式太阳能集热器集 热量、余热锅炉的热量和电加热器的热量，在用热 高峰时释放热量进行供热。蓄热模型供热的计算方 法见式(18) [24]。 R(h + 1) = R(h)(1 - φ) + ΔhψQhs - Δh ψ Qhr (18) 式中，R(h)为h时刻蓄能量，kWh；φ为漏热 系数，一般取 2%；Qhs 和 Qhr 分别为 h 时刻的蓄热 功率和释热功率，kW；ψ 13 卷 储 能 科 学 与 技 术 4 基于源荷平衡的多能互补能源系统 优化调度分析 4.1 冬季典型日分析 冬季的典型日的电负荷和热负荷如图 8 所示。 从 图 8 可 以 看 出 ， 18∶ 00 电 负 荷 的 最 大 值 为 190.12 kW，2∶00 电负荷最小值为 69.14 kW； 16∶00热负荷的最大值为379.83 kW，5∶00热负 荷的最小值为164.06