引言：当“双碳”目标遇上能源供需矛盾
随着“碳达峰、碳中和”目标的推进，以风光发电为代表的可再生能源大规模接入电网，但风光的随机性、间歇性也给能源系统带来挑战。传统的园区综合能源系统（PIES）往往依赖天然气热电联产（CHP），然而天然气作为化石燃料的碳排放问题，以及供应链波动带来的供能风险，成为低碳转型的掣肘。如何让能源站与用户“聪明协作”，在保证经济效益的同时减少碳排放？一项最新研究提出的“双层优化策略”，或许给出了答案。

能源站与用户的“对话机制”：从单向供给到双向互动
传统能源交易中，能源站单向制定电价、热价，用户被动接受，供需信息无法实时互通。这导致能源站常需依赖预测调整供能计划，不仅效率低，还易造成能源浪费或短缺。
研究团队提出一种**“能源站-用户”双层互动框架**：

上层（能源站）：根据外部电网价格、碳排放成本，动态制定分时电价和热价，并优化供能设备（如光伏、风电、储能）的运行策略。
下层（用户）：根据实时价格信号，灵活调整用电、用热行为——例如，将洗衣、充电等可平移负荷转移至电价低谷时段，或主动减少高峰时段需求。

通过价格信号与需求响应的循环迭代，双方不断调整策略，最终达到“能源站收益最大化”与“用户用能成本最小化”的平衡。模拟数据显示，相比传统模式，该策略使能源站收入提升5.09%，用户消费盈余增加2.46%。

阶梯式碳交易：让减排成为“经济选择”
为激励低碳供能，研究引入阶梯式碳交易机制：

免费配额：能源站、用户和外部电网按供能量分配碳排放额度。
奖惩分明：实际碳排放低于配额时，可出售剩余额度获利；超额排放则需支付阶梯式递增罚款。

这种机制将碳排放成本直接与经济效益挂钩。例如，能源站若过度依赖外部燃煤电网购电，需承担更高碳成本；反之，通过优化风光出力或储能调度减少碳排放，则可获得额外收益。模拟案例中，该机制使系统碳排放减少2.54%，碳交易成本降低5.23%。

实际效果：用户省荷、系统减碳、储能“削峰填谷”
在青岛某园区的模拟测试中，协同优化策略展现出多重效益：

用户负荷更“柔性”：高峰时段用电需求下降12%，部分负荷转移至夜间低价时段，既缓解电网压力，又降低用户电费支出（图1）。
储能“聪明充放”：白天光伏过剩时储能充电，夜间放电补充需求，储能利用率提升30%，减少对外购电依赖。
生物质燃气替代天然气：通过厌氧发酵有机废物生产沼气，替代50%的管道天然气，既减少化石能源消耗，又降低供能中断风险。

图1：需求响应前后用户用电负荷对比

未来展望：从单园区到多区域，协同优化潜力待挖
尽管当前研究聚焦单一园区，但其模式具备扩展性。例如，多个园区间可通过非合作博弈实现跨区域能源交易，进一步提升整体能效。此外，随着电动汽车、智能家居等柔性负荷普及，用户侧调节潜力将进一步释放。
研究团队建议，政策层面可探索**“碳税+补贴”组合拳**，例如对采用生物质供能的园区给予税收优惠，或对高碳能源征收环境税，加速低碳技术市场化进程。

结语：低碳转型需“双向赋能”
能源系统的低碳化不仅是技术问题，更是机制设计问题。通过价格信号引导用户参与，通过碳成本倒逼供能优化，这种“双向奔赴”的协同模式，为破解能源-环境矛盾提供了新思路。正如论文作者所言：“未来的能源系统，不该是‘发电厂说了算’，而是供需双方共同编织的智能网络。”

来源: FIE能源前沿期刊