碳中和背景下沿海港船多能源应用对策

李响 徐晓健 周垣孜

【摘 要】 为实现港口和船舶的节能减排，推动绿色港口建设，助力交通运输业实现“碳达峰、碳中和”战略目标，应采用切实可行的对策。从资源储备、技术发展和政策支持方面展开分析，提出针对沿海港船绿色发展的多能源应用对策。为更好地落实该对策，应重点发展多能源状态监测及能源管理技术，助力我国沿海港船绿色发展。

【关键词】 沿海港船；碳中和；绿色发展；多能源应用；发展对策

0 引 言

近年来，为了实现我国“碳达峰、碳中和”的战略目标[1]，党中央、国务院及各有关部门先后出台了多份文件，包括2021年出台的《中共中央 国务院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》和《国务院关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知》，交通运输部及各级政府也纷纷制订了节能减排目标。港口的节能减排和绿色发展是交通运输业实现“碳达峰、碳中和”战略目标的一个重要环节[2]。

1 多能源应用发展对策概述

在碳中和背景下，绿色港口和绿色船舶的建设、升级常采用替代性清洁能源这种技术手段，将多种清洁能源融合应用，可作为沿海港口和船舶绿色发展的重要对策。

多能源应用，包括风能、太阳能与传统电能的融合应用，形成风、光互补发电，实现风能供能、太阳能供能、融合供能等多种模式，同时形成风、光互补发电、储能、港口用电与总电网之间的协同互动，保证风、光清洁能源在港口和船舶的融合应用。在港口和船舶多能源应用方面，国内国际各港口已有相关实践。

美国休斯顿港利用Spilman's island规划光伏电站，直接为港口区域供能。印度钦奈港，光伏与风电机配合为集装箱区域供电。我国天津港成功发布全球首个“智慧零碳”码头（如图1所示）。构建“风光储荷一体化”智慧绿色能源系统，实现绿电100%自主供应及全程零碳排放，确保全部靠港船舶100%使用岸电。宁波舟山港也在积极探索港口多能源应用和绿色转型路径。

2 发展基础分析

2.1 沿海风、光资源丰富

我国沿海港口风能资源丰富[3]，东南沿海在距海岸千米之内基本为风能丰富地区。山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南等省（市）沿海近10 km宽的地带，常年风功率密度在200 W/m2以上，风功率密度线平行于海岸线。

我国沿海港口太阳能资源丰富，沿海港口位于太阳能较丰富地带，绝大多数地区年平均日辐射量在4 kWh/（m2穌）以上，全年太阳辐射总量达2，日照充足，其中海南西部、黄淮、江淮、江汉及华南区域均属于太阳能资源丰富区域。

2.2 风、光发电技术成熟

风力发电极其环保，可供发电的风能蕴藏量巨大，风力发电技术经过不断迭代升级，现已发展成熟且被广泛应用。风力发电技术特点如下：风速大于3 m/s以上即微风即可发电，对于环境要求较低，适用范围广、适应性强；没有燃烧过程，发电过程不需要任何燃料；发电过程没有废气污染，不会产生辐射，也没有废水排放，整个发电过程零排放。另外，风力发电设备制造周期短，且装机规模可根据实际情况灵活配置，可无人值守的条件下正常稳定工作。

光伏发电技术是利用太阳能电池的半导体界面光电伏特效应将太阳能直接转化成电能。目前该技术已经比较成熟，具有以下技术特点：整个光伏发电系统主要由电子元器件构成，不涉及机械部件，也没有回转运动部件，运行过程中没有噪声；没有燃烧过程，发电过程不需要任何燃料；发电过程没有废气污染和废水排放，整个发电过程零排放；设备安装和维修保养都十分简便，且维护费用低，性能可靠穩定，使用寿命长，关键部件使用寿命可达25年以上；设备环境条件适应性强，可以在不同环境下正常稳定工作；能够在长期无人值守的条件下正常稳定工作；根据需要方便进行容量扩展，扩大发电规模；光伏发电功率的变化规律与人们正常生产生活规律相一致，可有效缓解企业用电紧张的情况，调节错峰用电，保障企业的安全稳定生产。

2.3 政府支持港口、船舶绿色发展

在支持港口和船舶绿色发展方面，交通运输部、各地政府及有关部门出台的多项文件均有涉及。交通运输部印发的《绿色交通“十四五”发展规划》要求“持续推进绿色港口建设工作，鼓励有条件的港区或港口整体建设绿色港区（港口）”。广东省政府办公厅印发的《广东省港口布局规划（2021―2035年）》要求“全面树立绿色安全发展理念，严守安全、环保底线，推动绿色循环低碳港口建设”。福建省政府印发的《福建省沿海港口布局规划（2020―2035年）》要求“要着力推动港口总体减量、布局优化、集约高效发展，提升港口绿色发展水平”。

3 重点技术分析

应用多能源作为沿海港口和船舶绿色发展的重要对策，具有较高的可行性，但在该对策的实践应用中，要重点攻克船舶岸电、多能源状态监测和能量管理3项技术难题。

3.1 源网荷储技术

源网荷储是一种包含“电源、电网、负荷、储能”整体解决方案的运营模式，如图2所示。源网荷储能精准控制电网可中断用电负荷和储能资源，提高电网安全运行水平，可解决清洁能源消纳过程中电网波动性等问题。“源源互补”为不同新能源之间的有效协调互补，即通过灵活发电资源与清洁能源之间的协调互补，解决清洁能源发电受环境和气象因素影响而产生的随机性和波动性问题，可有效提高可再生能源的利用效率，减少电网旋转备用，增强系统的自主调节能力。“源网协调”是通过新的电网调节技术有效解决新能源大规模并网及分布式电源接入电网时的“不友好”问题，确保新能源和常规电源一起参与电网调节，使新能源朝着具有友好调节能力和特性的方向发展。“网荷互动”是将负荷转化为电网的可调节资源，在电网出现或者即将出现问题时，通过负荷主动调节和响应改变潮流分布，确保电网安全经济可靠运行。“网储互动”可充分发挥储能装置的双向调节作用，在用电低谷时作为负荷充电，在用电高峰时作为电源释放电能，其快速、稳定、精准的充放电调节特性，能够为电网提供调峰、调频、备用、需求响应等多种服务。“源荷互动”使电源侧和负荷侧均能作为可调度资源参与电力供需平衡控制，负荷侧响应成为平衡电源波动的重要手段之一。引导用户改变用电习惯和用电行为，汇聚各类可调节资源参与电力系统调峰和新能源消纳。

3.2 多能源状态监测技术

多能源状态监测包括对风力发电机组、光伏电站及储能系统的实施状态监测。

风力发电机组状态监测，应使监测过程安全可靠、技术先进、经济适用，设备配置和供能做到无人值班、少人值守。风力发电机组状态监测系统主要由风力发电机组厂家配套提供，用于风力发电机组的自动监视和控制，可以实现对风力发电机组的遥控、遥测和遥信，实现对每台风力发电机进行必要的控制和操作。

对于光伏发电系统的状态监测，宜采用以计算机监控系统为基础的集中监控方案。在控制室内设置一套计算机监控系统，将光伏发电单元监控系统的信息接入计算机监控系统通信接口。站内计算机监控系统能实现对光伏组件串、汇流箱、逆变器、升压变压器、集电线路和配套升压站或开关站电气设备的监视与控制，并接受终端站的统一调度管理。

储能系统的状态监测依靠电池管理系统（Battery Management System，BMS）[4]完成，BMS采集储能电池组的电压、温度、电流、容量等信息，能够实时测量蓄电池模块电压、充放电电流、温度和单体电池端电压，并计算得到电池内阻等参数，通过分析诊断模型，得出对单体电池当前容量或剩余容量[5]的诊断、单体电池健康状态[6]的诊断、电池组状态评估，以及在当前状态下可持续放电时间的估算。

3.3 多能源能量管理技术

多能源能量管理应实现能源生产、消费及运营多个环节的经济效益最大化。依靠能量管理系统可保障各能源安全、经济、高效运行。能量管理系统基于传感网络采集的系统各设备多种类型数据，实现对现场情况的实时监测，分析系统的安全稳定性，利用大数据、智能计算等技术，预测发电功率和负荷，对风力发电、光伏发电、港口用电等多个环节进行协同调控。

能量管理应包括：数据采集与处理、运行监视、电源管理、负荷管理、功率预测、负荷预测、发电及用电计划、统计分析与评估、电压无功管理、协同控制等功能。

对于港口能耗及船岸用电数据，采集器可通过互联网将相关数据传输至数据采集服务器，并送入数据采集系统。

风/光功率預测基于美国、欧洲、西班牙等国家和地区多种数据源，采用神经网络、聚类分析、多因素回归等多种智能预测方法建立功率预测模型，同时利用改进的气象预报模型组合预测，以提高预测 的准确性。

负荷预测主要是通过负荷历史数据，基于差异性和相关性原理选择相似日期预测负荷的大小。统计分析与评估模块旨在转变港口能耗统计及分析采用的传统人工操作方式，通过建设智慧能源管控平台，对港口用能展开全面监测和智能分析。

4 结 语

本文提出的多能源应用对策可为沿海港口和船舶绿色发展提供支撑。多能源应用，包括风能、太阳能与传统电能的融合应用，形成风、光互补发电，实现风能供能、太阳能供能和融合供能。多能源应用的重点技术包括源网荷储技术、多能源状态监测技术和能量管理技术。我国沿海风、光资源丰富，风、光发电技术成熟，港口和船舶绿色发展得到政策支持，因此多能源应用具有巨大的发展潜力。

参考文献：

[1]  罗琼. 习近平关于碳达峰碳中和重要论述：逻辑理路、价值意蕴与践行路径[J]. 治理现代化研究， 2022， 38（4）： 5-13.

[2] AHMED A S. Wind resource assessment and economics of electric generation at four locations in Sinai Peninsula， Egypt[J]. Journal of Cleaner Production， 2018， 183： 1170-1183.

[3] 殷翔宇. 基于因子分析和雷达图改进的我国沿海港口综合绩效评价[J]. 中国港口， 2022（2）： 18-23.

[4] 詹大琳， 黄丽莹， 卢欣欣. 基于BMS的电动汽车电池管理系统控制[J]. 专用汽车， 2022（2）： 18-21.

[5] 刘乐. 基于多参数分析的蓄电池剩余容量估算[D]. 大庆： 东北石油大学， 2021.

[6] 王兵， 汪宁， 吴冬， 等. 基于充电过程数据的锂离子电池健康状态评估方法[J]. 科学技术创新， 2022（19）： 44-47.