2022-06-29
■ 項目背景：
該知名包裝企業是目前京東、順豐可復用物流包裝的最大供應商，也是國家郵政的重要供應商，其核心生產工藝需要通過電加熱溶解塑料顆粒，通過拉絲機供給后道工序使用。此生產過程高度依賴電能，是一個典型的高耗能、高碳排放的企業。
■ 面臨問題：
容量不足。由于工廠設備總額定功率超過變壓器容量，且無法增容，導致跳閘或限制產能的現象經常發生；
電費高企。生產工藝用電量高，夜間存在一定負荷谷時段。較適合進行峰谷電費搬運。
雙碳指標。政府對電力消耗大戶存在碳排指標要求，需要每年完成碳排放降低5%。
光伏浪費。因節假日及設備檢修和高溫日停工而存在光伏棄光浪費的現象。
優化空間大。依靠人工抄表進行設備管理，耗時長，誤差大，存在數據丟失問題，整體能源管理效果不理想；
■ 解決方案：
全域能源管理
在工廠各用能環節部署50個測點的2000余個數據點采集，構建工廠全域能源管理系統輔助能源精細化管理。整體滿足工廠的能源成本管控、數據統計、能效分析、能源運維等精細化管理需求。
AI儲能
基于工廠實際的負荷數據和環境條件，在工廠范圍內屋頂建設500kWp的分布式光伏站和100kW/200kWh的分布式儲能系統，以及2個60kW的電動汽車充電樁，以增加工廠能源供給和虛擬擴容，滿足車間新增的空調系統運行、工廠電動汽車充電需求和生產負荷高峰保障。
智能微網
構建完成“樂高”積木式工廠智能微網系統模塊，結合人工智能算法模型及調度控制技術，集合市電、生產/經營負荷、光伏、儲能的運行監控，空調系統和外部政策變化，輸出預測分析光儲能源收益及控制策略，采用云邊一體的UES架構，在內部優化目標變化時，實現全無人智能化的收益曲線調節和優化，滿足工廠光儲充一體化自動最優策略運行，實現經濟效益最優和能源調度省心管理。
熵云智控系統
基于能源數據分析和生產場景調研，完成工廠拉絲機、空壓機、車間空調的集群智控。
■ 項目價值
創造經濟價值超過700萬，碳減排2600噸
光伏年均發電量約80萬度，折合電費約45萬余元，智能微網提升后投資回收周期由5.92年變為5.28年，年均減少碳排約2600噸。
儲能移峰填谷和需量調節年均收益7萬余元，智能微網提升后投資回收周期由5.86年變為5.4年。
由于虛擬增容滿足夏季高溫日空調運行條件，每年減少15個停工日，增加生產訂單營收額約600萬元。
提升能源管理效率，降低電力運維人員工作量，減少1名電力運維人員成本約每年8萬。
能源安全預警機制，降低非計劃停機比例至原數量的40%，年減少經濟損失約30萬元。
生產智控優化，降低單位產品能耗8%，產品生產成本降低。
完成能源系統的數字化轉型，創造持續的管理價值
構建完成能源數字化管理體系，完成能源數字化轉型，用能管理人效水平提升。
構建完成工廠及雙碳智慧能源體系，奠定電力交易、碳交易基礎。
完成算法驅動節能優化落地實踐，提升工廠智慧化運營能力。
用能安全管理水平提升，降低工廠運營風險。
積極響應節能減排，踐行企業社會責任
推動節能減排及綠色工廠建設，為碳達峰碳中和目標完成助力。
提升傳統工廠數字化管理水平，主動完成智改數轉，為政府工業能耗監管對接提供便利基礎。
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