能源互联网规划理念和方法及基础层规划案例以深入融合可再生能源与互联网信息技术为特征的能源互联网，是未来能源行业发展的方向。归纳并提出了能源互联网规划理念和方法，结合广东省某高新产业开发区的能源互联网规划案例，对能源互联网物理基础层规划作简要分析。将能源互联网规划理念和方法应用在物理基础层规划中，可提高能源系统在经济、社会、环境等方面的效益，对能源系统顶层规划、设计、优化、运行等具有重要意义。
随着世界经济快速发展、人口持续增加、人民生活水平不断提高，传统化石能源的逐渐枯竭以及能源消费引起的环境问题日益凸显。世界各国都在积极开展能源的综合利用，探索能源的运营管理模式和市场交易机制。以深入融合可再生能源与互联网信息技术为特征的能源互联网，是实现能源清洁低碳替代和高效可持续发展的关键所在［1］。
能源互联网是一种互联网理念、技术与能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的新型生态化能源系统，通过多种能源协同、供给与消费协同、集中式与分布式协同、大众广泛参与，实现物质流、能量流、信息流、业务流、资金流、价值流的优化配置，实现创新、协调、绿色、开放、共享发展［1］。
德国、美国、日本、丹麦等国家正在通过能源互联网相关技术，构建创新解决方案，满足未来以分布式能源供应为特点的电力系统的需求，实现可再生能源高比例接入，减少化石能源消耗。中国从2015年至今先后出台了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》、《国家能源局关于组织实施互联网+智慧能源（能源互联网）示范项目的通知》、《国家能源局关于公布首批“互联网+”智慧能源（能源互联网）示范项目的通知》等一系列能源互联网相关政策、文件，为能源发展指明了方向。
能源互联网按架构可分为3个层级：物理基础网络、信息数据平台和价值实现平台［1］。其中，物理基础网络是涵盖能源生产、传输、消费、存储、转换等不同环节以及冷、热、电、气等多种能源的能源设施网络，是能源互联网实现的基础［2-4］。本文在前期积累和总结大量能源互联网项目案例的基础上，归纳并提出了能源互联网规划理念和方法，并结合广东省某高新产业开发区的能源互联网规划案例（以下简称《规划案例》），对能源互联网物理基础层规划作深入分析。案例表明，将能源互联网规划理念和方法应用在物理基础层规划中，可进一步提高能源系统在经济、社会、环境等方面的效益。
能源互联网规划可概括为：在一个限定的地理区域和规划周期内，满足用户冷、热、电、气等多种用能需求，确定各能源资源的优化配置、各能源转换和存储技术类型和容量组合以及各能源供应网络的布局，使得系统在技术、经济、能效、环境效益等多目标下达到最优［1］。
（1）顶层设计。从能源系统顶层优化匹配需求和资源，避免负荷重复计算、占地冲突、能源结构不合理等问题。
（2）绿色高效。最大限度地利用可再生能源，同时满足终端用户的冷、热、电多种能源需求，通过能源梯级利用和协调运行，具有更高的可靠性和能源利用效率以及更低的用能成本。
（3）动态弹性。针对不同应用场景设计不同类型综合能源站，并根据外部因素和实际运行情况对场景进行更新和修编，提高了规划方案在项目初期对各种不确定因素的适应性。
为解决在各种能源交互影响和约束条件下能源供应与需求的匹配优化问题，本文提出动态弹性规划理念和全要素设计方法。
动态弹性规划理念是在资源条件、基础设施条件、负荷需求等不确定的情况下，使规划方案具有较强的适应性。例如，将项目中可能出现的大量应用场景，归纳为几种典型应用场景，并设计具有针对性的综合能源站，提高规划方案对实际场景发生变化时的适应性；同时，根据项目分期开发建设进度，及时更新典型应用场景，对规划方案滚动修编，紧跟项目建设发展的需求，进一步提高规划方案的适应性。
全要素设计方法是将不同能源之间统筹考虑、能源的各个环节统筹考虑，避免不同能源之间由于耦合关系造成的用能需求分析不准确、不同能源设施不匹配等问题，同时实现“源-网-荷-储-人”全要素覆盖。例如，用户的用冷/热需求与用电需求存在耦合关系，不同的供冷、供热方案对应不同的电负荷，从而影响供电方案；先将用户的用冷/热需求与用电需求解耦，再根据不同的供冷、供热方案修正用电需求，最终得到更准确的电负荷和负荷曲线，从而达到优化供电设施容量的目的。
能源互联网物理基础层规划主要包括调研收资、需求分析、资源和基础设施条件分析、规划方案设计、方案评估5部分。
调研收资包括项目的基本情况、用能需求、资源和基础设施条件、边界条件、能源交易等外部信息。其中，城市级的能源互联网方案，收资侧重于城市未来发展的定位、能源结构的优化、产业的规划、本地可再生能源消纳等；园区级的能源互联网方案，收资侧重于园区的用地规划、不同类型用户的需求、重要负荷和大用户的供能保障等；企业级的能源互联网方案，收资侧重于企业的用能场景、负荷特性、发展规划等。
《规划案例》中的广东省某高新产业开发区为国家级高新区，规划面积约59 km2（水域面积9 km2），其发展定位为：全球性科技园区、国家科创策源地、生态文明示范城区。对于园区级能源互联网项目的收资应包含以下内容：（1）基本情况，如社会经济概况、城市总体规划、区域控制性详细规划、能源发展规划等；（2）用能需求，如用电现状及预测、用热（供暖/热水/蒸汽）现状及预测、用冷现状及预测、重要负荷和大用户、电动汽车充电设施现状及预测等；（3）资源条件，如太阳能、风能、地热能等可再生能源调研报告等；（4）基础设施条件，如电源现状及规划、变电站现状及规划、输配电线路现状及规划、热源/换热站/供热管网现状及规划、气源/调压站/天然气管网现状及规划、水资源综合利用及废水处理情况等；（5）边界条件，如用能价格、新能源发电上网价格、新能源发电的相关政策及补贴等；（6）能源交易，如参与主体、用户种类/数量、能源交易模式等。
用能的种类包括电负荷、热负荷、冷负荷等，其中热负荷又可分为供暖负荷、热水负荷和蒸汽负荷。对于已建成的城市、园区或在运营的企业，可通过该区域的年鉴、能源规划（或电力、供热专项规划等）、企业的发展规划得到具体的用能需求，也可根据该区域能耗的历史数据建立适合的数学模型进行拟合。对城市、园区的电负荷预测常采用弹性系数法、产值单耗法、人均能耗法、拟合分析法等；对冷、热负荷预测常采用负荷密度法。对于未建成的区域，常采用负荷密度法进行负荷预测。冷、热、电负荷指标受地域、建筑物节能水平、建筑能耗等级等因素影响而不同，文献［5-7］是负荷密度法常用的设计标准。确定负荷后，根据不同的用能对象，如居民、商业、工业、公共服务业以及复合对象等绘制相应的典型日负荷曲线。
《规划案例》结合园区的特点、负荷现状及规划，选择若干处具有代表性、可实施性的区域作为需求分析的重点。对现有用户的需求分析以实地调研收资为主；对未能收资的用户及规划用地，采用负荷密度法进行冷、热、电负荷预测。以园区东部某高科技园为例，该区域为未建成区域，区域内现有2家生物技术企业和部分规划地块，其各类能源需求分析及预测如表2所示。
通过收集气象报告、地勘报告、可再生能源专项报告等，确定适用于当地资源禀赋的供能手段［8-9］，并绘制出可再生能源典型日的功率曲线，最大限度接入和消纳当地可再生能源，减少化石能源消耗。
利用现状电源、热源、气源、变电站、换热站、调压站和配套的管网、线路等，参与功率和能量平衡，以减少新建基础设施的配置和规模；同时根据各个站点对于能源和负荷的接入能力，校验规划方案的合理性。
根据前期调研，园区可安装光伏组件的屋顶面积为170万m2，预计远期可达286万m2。计算得到园区屋顶光伏装机容量约190.4 MW，年发电量约1.73亿kW·h；远期屋顶光伏装机容量约320.3 MW，年发电量约2.90亿kW·h［10］。鉴于资源条件、水源保护等原因，暂未考虑其他可再生能源的利用。
园区内现有220 kV变电站1座、110 kV变电站5座，总容量为667 MV·A，其中3座变电站主变负载率小于25%，10 kV出线座，具备电网接入条件。园区内现有天然气调压站1座，该调压站将市域高压管道天然气（4.0 MPa）调至中压（0.4 MPa）送入区内燃气市政中压管网，供气量为4.5万m3/h，居民、工商用户日用气量约5.8万m3，具备天然气分布式三联供供气条件。园区内未设集中供冷、供热换热站及管网，根据工程需要后期建设。
根据资源和基础设施条件确定供能方式，设计与用能需求匹配的能源设施。通常采用用能需求最大日（如冬季最大负荷日、夏季最大负荷日等）进行功率平衡，并考虑各类机组约束条件（如发电机组最小运行负荷、蓄能设备功率、热泵机组效率等）和运行方式（如24 h开机或仅在特定时段开机等），结合各类机组的投资、运维、折旧费用以及各类能源边界条件（如采购价格、销售价格、补贴价格等），以经济性、能源利用效率、环境效益等作为优化目标，得到能源设施的配置。
为应对项目建设过程中可能出现的各种不确定因素，《规划案例》采用动态弹性规划理念，根据用户类型、用能种类、负荷重要程度、负荷特性、经济性需求等，将供能的对象归纳为3种典型应用场景，并设计A、B、C共3类综合能源站。A类能源站依托于110 kV变电站，为区域提供大容量的冷、热、电能，适用于负荷较大、较集中的区域；同时，利用区域内负荷不同时工作的特性，进一步优化能源站设备容量。B类能源站依托于10 kV开关站，提供中等容量的冷、热、电能，适用于医院、学校、商场、酒店等具有中等负荷规模的设施。C类能源站针对小型楼宇，设计小型或微型燃气轮机三联供系统，配合电动汽车、储能，利用多种节能手段建设低碳智能楼宇。针对不同的区域和用户，采用对应类型的综合能源站，既降低了规划工作的复杂程度，又提高了方案的适应性。图1为该园区能源互联网物理基础层的总体布置方案。
以园区东部某高科技园为例，该区域规划A类能源站1座。附近用户以办公和工业为主，占地约153 hm2。预测电负荷为60.6 MW，年用电量为3.15亿kW·h；预测冷负荷为122.3 MW，年用冷量为4.59亿kW·h；无集中供热负荷。
该能源站主要目标为削减用电高峰期间峰值电负荷，使电负荷曲线更平稳。《规划案例》采用全要素设计方法，将电负荷和冷负荷解耦分析，根据供冷方案修正电负荷。规划思路如下：（1）优先利用和消纳分布式光伏发电；（2）通过分布式光伏和天然气三联供机组，削减峰值电负荷；（3）天然气三联供机组满足部分供冷需求，通过减少制冷用电负荷进一步削减电负荷，使剩余电负荷曲线）剩余电负荷和冷负荷通过电网和电制冷机组平衡。该能源站总体架构如图2所示。
为削减用电高峰期间峰值电负荷，天然气三联供机组按照以电定冷/热的原则设计，24 h运行。能源站附近用户的夏季电负荷远大于其他情景下的电负荷，因此能源站的整体设计以满足附近用户的夏季电负荷为主。需要考虑的约束条件包括发电机组最小运行负荷、燃气轮机热电比、电负荷和冷负荷平衡等，优化目标为电网供电负荷平稳同时经济性较优。参考主流品牌（如GE、Solar等）燃气轮机设计参数，为保证燃气轮机高温烟气正常排放，最小燃机负荷应为50%以上。燃气轮机发电机组容量不小于峰谷电负荷差值的2倍，平时不低于最小燃机负荷（50%额定出力）运行，用电高峰期以最大燃机负荷（100%额定出力）运行。通过与燃气轮机发电机组配套的烟气型溴化锂吸收式冷水机组，回收燃气轮机高温烟气，利用余热制冷［11］。将余热制冷功率折算至相应的电制冷用电功率，后者与燃气轮机发电功率之和作为电负荷削峰值。剩余电负荷和冷负荷分别通过电网和压缩式电制冷机组平衡。
设计燃气轮机发电机组2×12 MW（发电效率为32.4%、供热效率为52.6%），溴化锂吸收式冷水机组2×20 MW，压缩式电制冷机组7×10 MW。能源站夏季典型日各机组发电和制冷出力曲线 某A类能源站夏季典型日各机组发电出力曲线 某A类能源站夏季典型日各机组制冷出力曲线
由此可见，在天然气三联供发电、制冷双重削峰作用下，电网供电的峰谷差由25.5 MW降至8.5 MW，降幅66.7%，极大提高了电网设备利用率。
该能源站与规划110 kV变电站一体化建设，能源站本体占地面积约9 600 m2，室外布置。根据园区《总体规划（2016—2030年）纲要》，能源站附近规划燃气高压管道（4 MPa）1条，由高压管道分支接入能源站；燃气轮机发电机组通过2回10 kV线 kV间隔；需新建供冷专用管道约4 km，接入各用户集中供冷处。
能源互联网方案评估分为定性评价和定量评价。定性评价包括能源综合利用效率、经济效益、社会环境效益、安全可靠性、公平开放性和交互友好性；定量评价是在定性评价的基础上进行分解和量化［12］。常用的评价指标包括一次能源利用效率、可再生能源占比、设备利用率、标煤替代量、CO2减排量、各类污染物减排量、单位面积CO2排放量、项目总投资、投资回报率、投资回收期、内部收益率、敏感性分析等。以某A类能源站为例，对经济效益、能源综合利用效率、社会环境效益作简要分析。
能源互联网方案评估分为定性评价和定量评价。定性评价包括能源综合利用效率、经济效益、社会环境效益、安全可靠性、公平开放性和交互友好性；定量评价是在定性评价的基础上进行分解和量化［12］。常用的评价指标包括一次能源利用效率、可再生能源占比、设备利用率、标煤替代量、CO2减排量、各类污染物减排量、单位面积CO2排放量、项目总投资、投资回报率、投资回收期、内部收益率、敏感性分析等。以某A类能源站为例，对经济效益、能源综合利用效率、社会环境效益作简要分析。
该能源站总投资为36 570万元，年净收益为3 058.88万元，投资回报率为8.36%，如表3所示。
对该能源站投资回报率进行敏感性分析，测算天然气价、发电量、总投资、上网电价、售冷价变化率±10%时，对投资回报率的影响。其中影响最大的是上网电价，其次是发电量、总投资、天然气价、售冷价，如表4所示。
本文系统地阐述了能源互联网物理基础层的规划内容，提出动态弹性规划理念和全要素设计方法，并以广东省某高新产业开发区能源互联网规划方案为例，对调研收资、需求分析、资源和基础设施条件分析、规划方案设计、方案评估进行简要分析。《规划案例》表明，能源互联网规划方案可满足园区的多种用能需求，能有效提高能源综合利用效率、降低用能成本、消纳本地可再生能源、减少二氧化碳排放，具有较好的经济、社会、环境效益，对其他能源互联网项目具有一定的借鉴意义。
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