一、工业园区能源消耗及节能工作现状

 (一)工业园区用能特征

  工业园区能源使用呈现五大特点: 1园区以工业负荷为主，终端用能形式主要为电、热、气、冷等，生产端涉及煤、燃气、生物质等多种能源的加工、转化和供给，能源系统复杂; 2园区发展阶段、产业结构各异，呈现出流程型、离散型、 新兴研发型等不同用能特征，负荷需求具有多样性、时空异质性; 3园区集聚大量企业，对冷、热、电等能源品种及气、水等载能公共产品的需求量大且集中，对供应可靠性、质量要求较高; 4园区能源负荷特性复杂，对供能可靠性、稳定性要求苛刻，输配送系统的运行调度复杂，清洁、高效、可靠、经济的综合能源供应服务需求强烈; 5大部分园区内建有热电联产、热力厂、发电厂等能源基础设施。

       (二)工业园区碳排放现状

  作者团队建立了包括 1600 多家国家级和省级园区能源基础设施数据库，以 2014 年为基准年，研究发现园区在役的能源基础设施装机容量达515 GW，占全国该年发电总装机容量的 38%，这些设施的温室气体排放量占到全国的 21%，SO2 排放占 12%，NOx 排放占 15%，新鲜水消耗为全 国工业新鲜水用量的5%(Guo et al., 2021)。园区能源基础设施有三个特点: 1以煤为原料的机组装机容量占比高达 87%; 2小机组，尤其是单机 50 MW 以下机组数量占比达 62%，而小机组普遍能源效率较低; 3能源基础设施的温室气体排放量平均占园区排放量的 75%(Guo et al., 2018a)。基础设施的一个特征是服役时间长，一旦投运其排放量基本被锁定，既是园区的基础排放，也是园区节能降碳的关键节点。

  以我国两类最重要的国家级园区为例，其涵盖国家高新技术产业开发区和国家级经济技术开发区，能耗具有代表性和典型性。全国有 169 家高新区，2019 年高新区 GDP 占全国的 12.3%。2015-2020 年国家高新区能耗强度持续下降，平均值从 0.584 吨标准煤/万元工业增加值下降到 2020 年的 0.451 吨标准煤/万元(周力，2021)。2020 年国家高新区能耗约占同年全国终端能源消费总量的 5%。《国家高新区绿色发展专项行动实施方案》(国科发火 [2021]28 号)提出，2025 年国家高新区工业增加值能耗强度预期目标为0.4 吨标准煤/万元，其中 50% 的高新区将努力降至 0.3 吨标准煤/万元以下。

  2021 年，217 家国家级经济技术开发区贡献了全国 GDP 的 11%。Guo、Yang 郭扬等针对 210 多家国家级经开区的分品种能源进行分析显示(Guo et al., 2018b)，2015 年国家级经开区煤炭消耗总量占园区能源消费总量的74%，而当年中国工业部门燃煤消费的比例为 56%，表明国家级经 开区一次能源结构中煤炭占比较高。近年来，国家级经开区能源结构多样化进展较快，在余热利用的同时，非常规能源如以生物质、生活垃圾和工业固废等为原料的能源基础设施在东部地区发展尤为迅速，同时园区太阳能光伏屋顶也成为一个亮点。

  再以浙江省为例，浙江省 120 家省级以上工业园区规模以上工业增加值占全省的 64%，园区在经济持续增长、创新驱动、对外开放、新业态、 产城融合等方面发挥越来越大的作用。数据显示，其 120 家园区的能源消费总量约占全省的 46% 左右，基础设施中以煤炭为原料的设施规模达 71%，能源结构仍倚油倚煤，低碳化转型任务艰巨。

  (三)工业园区节能提效实践创新

  一是聚焦重点领域，针对园区能源系统、产业结构、工艺过程、基础设施、交通物流、公共建筑等重点领域，全过程系统性推进节能工作， 加大节能技术、产品开发应用推广。

  二是集中式能源基础设施升级改造，建设能源绿岛，推进热电冷多联供，开展化石能源清洁高效利用和超低排放改造，实施煤炭减量和天然气超低排放热电联产，多样化开发利用余热余压和能量多级利用。

  三是积极利用可再生能源，推进能源结构转型升级。“一园一策”开发利用光伏、地源/空气源热泵、沼气、生物质等，提升可再生能源比例; 灵活应用用户侧高压并网和低压并网技术、电网高低压开关和传输变电技术等，实现可再生能源发电就地消纳，同时积极推进大用户直供电。

  四是积极开展智慧能源探索，建设数字化、 智能化的能源环境综合管理平台、电能精细化管理平台，运用物联网、大数据、AI 等技术对能源生产、输配、储能和使用进行实时检测，通过系统优化、数智提效实现能源全过程精细化管理。

  五是建立健全能源管理体系，落实能源管理、节能目标责任、节能奖惩等;完善能源消费统计制度、重点企业能源利用状况报告制度;加快信息化建设，积极开展企业清洁生产审核、能效评价、能源审计、节能考核、能源管理体系认证等工作，推进高耗能行业重点领域节能降碳改造升级;积极发挥市场机制，广泛应用阶梯电价、用能权交易、合同能源管理、第三方治理等，促进节能降碳。

  二、工业园区综合能效提升的五大挑战

        (一)园区综合能效提升分类指导亟待加强

  园区地域分布广，资源禀赋差异大，个性共性兼具，园区间能耗总量和强度、碳排放总量和强度差异大。按照能源消耗总量和强度双控向碳排放总量和强度双控转变的要求，不同地域不同园区差异很大，控能控碳哪个优先、如何来控，缺乏分类指导。亟需加强园区综合能效提升的分类指导，推动绿色低碳发展。

  (二)园区能源基础设施规模效率结构性锁定

  园区广泛推行基础设施共享，以热定电为特征的集中式热电联产能源基础设施普及推广，但同时又呈现出“规模 - 效率”结构性锁定，以及以化石能源为主的传统能源与新能源供给结构失衡，导致温室气体排放结构性锁定。目前，大部分基础设施服役未到设计寿命的一半，园区基础设施节能降碳改造需要解决好成本收益的平衡， 能源加工转化效率及系统优化亟待提升。

  (三)终端电气化面临规模数量成本综合制约

   终端电气化是园区深化节能降碳的关键举措。当前，园区大部分企业的装备电气化面临单体规模小、数量多的问题，节能提效技术创新及装备推广存在投入成本高等短板。课题组对某典型精细化工园区进行了专题研究， 分析了其八大类 5000 台存量电机设备，总容量 100 MW，单台设备的平均容量约 10 kW，其中单机容量大于 15 kW 以上的电机设备数量仅占设备总数的 35%，容量占 81%，小规模电机的能效提升面临较大挑战，需要电机技术的整体提升。

  (四)能效局部有效和系统整体有效需要平衡

  “十一五”以来，在节能减排约束性指标的持续推动下，重点用能行业节能挖潜难度日益加大， 亟待平衡好局部有效和系统整体有效，并从局部过程节能向全过程、全链条、全系统优化节能转变。以炼油行业为例，全国 2020 年炼油企业能效水平优于标杆水平的产能约 25%，同时有 20% 的产能其能效低于基准水平。我国火力发电、钢铁、 化工产业和垃圾焚烧热电联产自身的能效已较高， 但进一步与周边城市和社区协同挖掘余热利用方面，尚有较大潜力。研究显示，中国北方地区工业余热供暖潜力约为区域热需求的 1.4 倍。

   (五)园区物质流能量流精细化管理短板明显

  《国务院关于印发 2030 年前碳达峰行动方案的通知》(国发〔2021〕23 号)要求“加强园区物质流管理”，这里物质流是广义的概念，既包括生产原料也包括能源。园区物质流能量流管理是全过程节能减污最直接、最有效、最经济的措施， 是推进园区综合能效提升的重要抓手。但实践中， 物质流能量流管理最基础的工作——三级计量体系建设尚存在明显短板、弱项，特别是中小规模企业。

  三、推进工业园区节能降碳重点工程

     从系统工程和全局视角，推进园区经济—能源—环境(“3E”)系统整体 优化， 实施园区节能降碳增效工程。鼓励优先利用可再生能源，实施能 - 水统筹，强化节约、提效、开源，产业和能源结构双优化、双清洁化，优化资源要素配置; 以园区基础设施为重点，推动能源、环境基础设施系统优化和循环共生;构建智慧管理平台，推动能源管理与园区安全、环保、物流等一体化、智慧化。为此，园区节能降碳建议优先抓好以下重点工程。

     (一)园区节能降碳分类指导能力建设工程

     “一园一策”，研究制定园区分类管理方法。从绿色发展水平、经济规模、产业特征、能源结构、能源效率、碳排放等维度，对园区分级分类; 从产业结构优化、生态产业链网、能源系统优化、基础设施升级等方面，明确各类园区能效提升重点。总体来看，园区作为实体经济主战场，未来随着经济持续增长能耗总量和碳排放总量仍将继续增长。针对园区能源消耗及碳排放特点，课题组提出“以地定产、以产见能(碳)、以能(碳) 优产”的碳达峰方略(陈吕军，2021;Lyu et al., 2022)，将园区综合能效提升作为关键，系统有序推进产业结构优化、能效提升、能源结构转型、 碳捕集等四大措施，全方位深化工业园区节能降碳。

  研究显示，通过有序实施上述四类减排措施，2015-2035 年和 2035- 2050 年期间，全生命周期碳排放量可分别减排28%和51%(郭扬等， 2021)。现阶段园区应优先实施产业结构调整与能效提升减碳工程，挖掘其最大减排潜力;其次是提高园区非化石能源占比和增加 CCUS 应用。从时间维度分析，2035-2050 年期间通过产业结构优化、能效提升、能源结构转型的减排潜力基本释放，进一步深度减排则需要依靠工业生产的系统优化、产业空间布局优化和必要的 CCUS。推动园区能源结构优化，可着力生活垃圾、生物质和污泥能源化，并辅以工艺过程余热高效回收，“一园一策”发展风、光、氢能等能源。已有研究显示(郭扬等，2021)，2035 年后预期对园区碳减排贡献较大的途径主要为氢能、 风电和光伏，到 2050 年其潜在减排贡献率约为 73%~81%，其中氢能在 2015-2035 年期间有望减碳 36%~37%，预期 2035-2050 年达到 46%~50%，将对园区深度减碳起到积极作用。

     (二)园区基础设施共生节能减污降碳提效工程

   针对工业园区能源基础设施的三大特点，课题组建立了年份-存量减碳模型，研究了五种主要技术措施的减碳潜力及成本效益，主要包括:天然气替代燃煤 热电联产、垃圾焚烧热电联产替代燃煤、抽凝 / 纯凝式汽轮机升级为背压式汽轮机、将小容量燃煤机组用大容量机组替代、发展天然气联合循环机组替代燃煤小机组。研究发现，通过五种措施综合应用，温室气体可减排8%~16%，同时能减排SO2 24%~31%、 减排 NOx 10%~14%， 并 有 34%~39% 的节水潜力。五种措施综合作用情景 下，可获得 519 元/吨CO2 当量收益(按 2015 年可比价)。

   园区能源基础设施和环境基础设施之间建立余热利用、污水深度处理资源化、污泥能源化等为主的能-水耦合共生系统，可同时实现节能节水减污。课题组研究表明，全国 80% 的国家级和省级园区有集中式能源环境基础设施，72% 的园区有集中式污水处理厂，园区水环境基础设施和能源基础设施之间建立能-水耦合的共生关系是减污降碳的重要举措。针对国家 级经开区的研究显示，210 余家园区可建立 518 条共生关系，其中 239 条基于能源交换，279 条基于水资源交换;通过共生，能源和水资源节 约潜力分别为 7% 和 73%，可获得的节水潜力、节能潜力、降碳潜力分别为 12.8 亿立方米/年、 90.9 万吨标煤/年、572 万吨 CO2 当量/年。

     (三)园区数智强链数字化电气化工程

  推动数字要素、智能制造加快向园区集聚发展，促进企业层面和园区层面数字化、智能化、 绿色化融合发展，强化电力管理智能化，提升产业链、供应链、创新链协同配套能力，提高产业链韧性，增强产业链安全性，催生“产业化+数字化 + 智能制造”新业态;加强园区企业生产计划、工艺技术、物料配送、设备监控维护、质量管控以及能量流物质流智能化跟踪管理。

  搭建数据驱动的园区节能降碳决策支撑平台，设计开发园区基础数据库，并定期动态更新，由专业机构和科研单位联合运维并开展数据挖掘研 究，支撑管理决策。

  加强园区电气化建设。针对园区海量中低压小容量电力用户，开发终端智控装置和资源群控平台，建立碎片资源唤醒聚合互动新模式，以“小装置”全面感知、柔性调节、本地控制用户多类型设备，以“大平台”聚合可调资源，智能辅助决策，开展分层分级响应;以“强服务”注重用户无感体验，拓展节能降费增值服务，实现政府、用户、电网多方共赢。

  加强园区电力资源配置优化。通过能源系统综合规划、多用户互动、电网协调控制及智能化改造，实现冷热电气协同、源网荷储集群联控; 通过优化负荷和储能有功控制及电力电子设备无功调控对冲有功和无功冲击，提升园区电能质量; 通过智慧电务，基于设备级用能数据，开展精细化综合能源服务。

     (四)园区综合能效提升系统工程

  立足园区产业结构和用能特点，加强工业园区能源系统建设，突出系统优化和全生命周期思想，着力三个转变:一是横向多能互补，从单一能源向综合能源转变;二是纵向建立“源、网、荷、储”协调，形成多样化能源的供给、需求及储能调节的动态平衡;三是集中与分布式相协调。以化工园区为例，首先，针对园区能源生产—能源供应—化工生产等多系统，综合运用生产工艺绿色化、电网系统优化、电机设备升级、 余热回收等推进园区系统性节能和效率提升。其次，强化生产过程—产业链接—基础设施—安全环境管理协同，抓住绿色化学与绿色化工技术集成的关键，加强短流程原子经济合成技术开发， 实现源头减污和源头节能，通过多产品多过程共生耦合，实现园区整体性能效提升和减污降碳。

  (五)园区三级计量精细化物质流能量流管理提升工程

  完善企业三级计量，是“加强园区物质流管理”的重要支撑。推动园区深入开展精细化数字化计量工程，配齐能、水、料三级计量监测设施，实现数据驱动精准管理;全面推行数字化智能化计量工作，建立实时数据驱动的智慧化物质流管理系统。

  设立园区及企业能效专职岗位，推动用能、 用水量大的企业配全三级计量设备，并适当超前配备数字化智能化仪表，逐步实现园区全覆盖， 实时采星空体育量流、物质流信息并接入园区智慧化管理平台，建立多源时间序列数据驱动的园区智能分析和精细管理决策，做好园区能源和物质平衡管理，在此基础上建立数字化碳管理系统。

   通过完善园区企业用户侧分时三级计量表计的建设改造，自下而上厘清园区多产品、多元素、 多层级的物质能量代谢结构、路径、过程等特征， 定量揭示全生命周期的环境影响，提出靶向减污降碳调控措施，推动企业内、企业间、产业间物料闭路循环，并持续循环迭代优化。