摘要：在“双碳”战略背景下，零碳园区作为区域碳中和的核心载体，需通过技术革新实现能源系统的低碳化、数字化与智慧化转型。云边协同架构凭借其低时延、高可靠性与资源弹性分配能力，成为解决零碳园区能源管理复杂性的关键路径。

在“双碳”战略背景下，零碳园区作为区域碳中和的核心载体，需通过技术革新实现能源系统的低碳化、数字化与智慧化转型。云边协同架构凭借其低时延、高可靠性与资源弹性分配能力，成为解决零碳园区能源管理复杂性的关键路径。

云边协同架构的零碳园区能源管理优势

1. 分布式资源调度与实时响应

云边协同架构通过“边缘计算+云计算”双层架构，将实时性要求高的任务（如光伏出力预测、负荷波动响应）下沉至边缘层处理，而全局优化任务（如多园区协同调度、经济性评估）由云端完成。例如，某区域能源互联网项目中，边缘层通过部署MPC模型预测控制算法，将风光出力预测误差控制在3%以内，同时云端基于ADMM分布式算法实现跨园区联络线功率优化，使系统购电成本降低12%。

2. 多能互补与动态平衡

零碳园区需整合光伏、风电、储能、地源热泵等多类型能源设备，云边协同架构可实现能源系统的动态平衡。边缘层通过本地传感器实时采集电、热、冷数据，结合历史负荷模型进行短期预测，而云端基于多目标优化模型（如碳排放与经济性双目标）生成全局调度策略。

3. 故障应急与弹性恢复

云边协同架构通过边缘层本地决策与云端资源动态分配，显著提升系统抗干扰能力。例如，某区域能源互联网实验中，当局部电网发生故障时，边缘层在50ms内启动应急预案，优先调用本地储能与分布式电源，同时云端重新分配网络资源，使系统恢复稳定运行的时间缩短70%。

零碳园区能源管理系统优化策略

1. 模型预测控制（MPC）与滚动优化

针对风光出力不确定性，边缘层需部署MPC算法进行滚动优化。以某园区为例，其边缘控制器每5分钟采集一次光伏出力与负荷数据，结合云端下发的日内调度参考值，通过二次函数目标函数（最小化控制变量误差与运行成本）生成未来15分钟的控制序列。同时，通过反馈校正模块修正预测误差，使系统实际输出与预测值的偏差降低40%。

2. 集中-分布协同优化机制

云端需建立基于ADMM的分布式优化模型，协调各园区利益。例如，某项目将各园区等效为有功可控节点，以系统购电费用最小化为目标，通过迭代求解联络线功率偏差，实现全局最优解。实验表明，该机制可使系统购电成本降低15%，同时保证各园区利益均衡。

3. 边缘智能与轻量化部署

边缘设备需采用轻量化AI模型（如TinyML）降低计算负载。例如，某园区在边缘网关部署基于LSTM的短期负荷预测模型，模型参数量减少至云模型的1/10，同时预测精度保持90%以上。

实施路径与挑战

1. 标准化与安全性

需建立统一的云边协同通信协议（如MQTT over TLS）与数据加密标准，保障能源数据传输安全。

2. 异构资源管理与能耗优化

需开发异构资源抽象层，实现云端与边缘端资源的统一调度。

3. 政策与市场机制配套

需完善碳交易市场与绿证交易机制，激励园区参与需求响应。

通过三维可视化还原楼宇内部综合管网信息，主要包括强弱电布线、空调、新风、消防。同时对设备进行管控，对园区内各种能源设备进行全面、系统的管理和控制，以确保设备的正常运行和安全生产，提高设备的利用率和使用寿命。对园区内各种碳排放源进行实时监测，将监测到的碳排放数据进行收集、整理、分析，以评估园区的碳排放量和碳排放强度，进而赋能企业发展。

云边协同架构通过分布式资源调度、多能互补与故障应急能力，为零碳园区能源管理提供了技术支撑。未来需进一步探索轻量化AI模型、异构资源管理与市场机制创新，推动零碳园区从技术验证向规模化应用转型。

来源：捷瑞数字