在碳中和目標驅動下，工業(yè)園區(qū)作為能源消耗與碳排放的“主力軍”，正面臨雙重挑戰(zhàn)：既要保障生產效率，又要實現碳排“減負”。傳統(tǒng)減排手段依賴人工統(tǒng)計與經驗決策，難以應對復雜多變的能源系統(tǒng)與碳排放場景。而數字技術的崛起，為園區(qū)碳排管理提供了“精準導航”——通過數據驅動、智能分析與全域協(xié)同，推動園區(qū)從“模糊減排”轉向“科學降碳”，從“被動應對”升級為“主動優(yōu)化”，讓碳排“負”重前行的道路更清晰、更高效。
數字技術的核心價值在于打破數據壁壘，構建碳排管理的“透明化”體系。以某化工園區(qū)為例，通過部署物聯網傳感器與智能電表，園區(qū)實時采集生產設備、照明系統(tǒng)、運輸車輛的能耗數據，并接入統(tǒng)一平臺。管理者可直觀看到每條生產線的碳排放強度，甚至能追溯到某臺設備的異常能耗。這種“顆粒度”管理不僅解決了傳統(tǒng)統(tǒng)計中數據滯后、誤差大的問題，更通過AI算法預測碳排放峰值，例如某園區(qū)在用電高峰前調整生產計劃，將碳排放降低12%。這種從“事后核算”到“事前干預”的轉變，正是數字技術賦能碳排管理的關鍵。
在碳減排路徑的探索中，數字技術成為“模擬器”與“優(yōu)化器”。傳統(tǒng)園區(qū)在制定碳中和方案時，往往面臨技術組合成本高、效果難以評估的困境。而數字孿生與仿真技術可模擬光伏發(fā)電、儲能系統(tǒng)與碳匯項目的協(xié)同效應，例如某科技園區(qū)通過模型發(fā)現，午間光伏發(fā)電過剩時，可優(yōu)先為氫能重卡充電，而非直接并入電網，既減少棄光率，又降低運輸環(huán)節(jié)的碳排放。此外，區(qū)塊鏈技術為碳足跡追蹤提供可信保障，某物流園區(qū)通過區(qū)塊鏈記錄每件貨物的運輸能耗與碳排數據，生成不可篡改的“碳賬本”，助力供應鏈上下游協(xié)同減排。這種基于數據驅動的決策模式，使園區(qū)碳排管理更具科學性與可操作性。
然而，數字技術的落地仍需破解“最后一公里”難題。當前，園區(qū)在應用中面臨數據孤島、模型精度不足、技術成本高等挑戰(zhàn)。例如，不同企業(yè)的能源數據格式不統(tǒng)一，導致跨系統(tǒng)協(xié)同困難；碳排預測模型未考慮極端天氣影響，導致結果偏差；中小企業(yè)因資金有限，難以承擔數字化改造費用。為解決這些問題，園區(qū)需建立統(tǒng)一的數據標準，引入聯邦學習等技術提升模型泛化能力，并通過政府補貼、綠色金融等方式降低轉型成本。同時，企業(yè)需加強數字人才培養(yǎng)，推動技術與業(yè)務的深度融合。
在智慧零碳園區(qū)建設方案的實踐中，數字技術正與能源、交通、建筑等領域深度耦合，形成零碳園區(qū)智能化技術的完整閉環(huán)。例如，某工業(yè)園區(qū)通過數字平臺整合光伏發(fā)電、儲能系統(tǒng)、智能充電樁與建筑能耗數據，實現“源-網-荷-儲”的協(xié)同優(yōu)化。當光伏發(fā)電過剩時，系統(tǒng)自動為儲能設備充電，并為附近電動汽車提供低價綠電；當用電需求激增時，儲能系統(tǒng)與電網協(xié)同供電，避免拉閘限電。這種跨領域的智能調度不僅提升能源利用效率，更推動園區(qū)向“零碳負碳”目標邁進。
作為數字技術賦能零碳轉型的推動者，捷瑞數字的伏鋰碼業(yè)務正為園區(qū)碳排管理提供全鏈路解決方案。伏鋰碼云平臺以數字孿生、物聯網與AI算法為核心，幫助園區(qū)構建碳排管理的“數字底座”。從數據采集、碳排核算到減排策略優(yōu)化，伏鋰碼平臺提供一站式服務，助力園區(qū)實現碳排的“可監(jiān)測、可追溯、可優(yōu)化”。未來，隨著數字技術的持續(xù)創(chuàng)新，伏鋰碼業(yè)務將深度融入智慧零碳園區(qū)建設方案，推動零碳園區(qū)智能化技術的規(guī)?；瘧茫瑸槿蛱贾泻湍繕颂峁﹫詫嵵?。
