在能源轉(zhuǎn)型與電力系統(tǒng)變革的大背景下，鋼鐵、化工等高耗能行業(yè)面臨著巨大的成本與能耗壓力。產(chǎn)業(yè)級虛擬電廠作為一種新興的電力運行組織模式，正逐漸成為這些行業(yè)實現(xiàn)降本增效的有力工具。
虛擬電廠并非傳統(tǒng)意義上的發(fā)電廠，而是通過先進的信息通信技術(shù)和軟件系統(tǒng)，將分布式電源、儲能系統(tǒng)、可控負(fù)荷、電動汽車等分散的能源資源進行聚合和協(xié)調(diào)優(yōu)化，從而實現(xiàn)對各類分布式能源的實時監(jiān)測、精準(zhǔn)調(diào)度與協(xié)同控制，模擬出傳統(tǒng)電廠的發(fā)電和調(diào)節(jié)能力，參與電力市場交易與電網(wǎng)運行輔助服務(wù)。
對于鋼鐵、化工等高耗能行業(yè)而言，其生產(chǎn)過程往往需要 24 小時高負(fù)荷運轉(zhuǎn)，能源需求龐大且波動頻繁劇烈。以鋼鐵行業(yè)為例，在煉鋼、軋鋼等環(huán)節(jié)需大量電力，且存在周期性負(fù)荷波動，如電爐啟停時會對電網(wǎng)造成較大沖擊，不僅導(dǎo)致電費成本高，還可能因負(fù)荷突變面臨電網(wǎng)跳閘或罰款?；ば袠I(yè)同樣對能源依賴度高，傳統(tǒng)以化石能源為核心的用能結(jié)構(gòu)在雙碳目標(biāo)下，面臨著能耗雙控與碳排放強度約束趨嚴(yán)的困境，合規(guī)成本顯著上升。
產(chǎn)業(yè)級虛擬電廠為這些難題提供了解決思路。一方面，通過構(gòu)建低碳微電網(wǎng)實現(xiàn)能源自主可控。高耗能企業(yè)可以在廠區(qū)內(nèi)利用自身空間優(yōu)勢，安裝太陽能光伏組件，將太陽能轉(zhuǎn)化為電能，優(yōu)先供廠區(qū)生產(chǎn)使用，余電還可并入電網(wǎng)或存儲。例如，大型鋼廠廠區(qū)面積大，其露天堆場、屋頂?shù)染砂惭b光伏組件。同時，配置鋰電池儲能系統(tǒng)，在光伏大發(fā)時段（如白天）儲存電能，在夜間或生產(chǎn)高峰時段釋放，平抑負(fù)荷波動，降低峰谷電價差成本。如此一來，實現(xiàn)了能源的高效利用，減少了對外部電網(wǎng)的依賴，降低了用電成本。
另一方面，虛擬電廠通過“AI + 綠電 + 儲能”深度融合實現(xiàn)三重升級。整合電化學(xué)、機械、電磁等混合儲能系統(tǒng)，匯聚自備電廠，以及風(fēng)光水氫生發(fā)電、余熱余氣發(fā)電、可調(diào)節(jié)負(fù)荷等分散的能源資源，用 AI 做大腦，制定多能源與混合儲能系統(tǒng)協(xié)同控制充放電策略，優(yōu)化能源管理。以化工企業(yè)為例，在生產(chǎn)過程中，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集能源消耗、工藝運行等全流程數(shù)據(jù)，通過 AI 算法精準(zhǔn)分析，結(jié)合儲能系統(tǒng)，合理調(diào)整用電策略，在滿足生產(chǎn)需求的同時，降低能源消耗。
虛擬電廠還具有參與電力市場交易的優(yōu)勢。隨著電力市場化改革的深化，市場電價波動為負(fù)荷調(diào)節(jié)提供了價格信號。虛擬電廠可根據(jù)市場價格信號與電網(wǎng)調(diào)度指令，靈活調(diào)度所聚合的負(fù)荷資源，參與電能量市場、輔助服務(wù)市場以及需求響應(yīng)市場。在需求響應(yīng)領(lǐng)域，負(fù)荷聚合商（虛擬電廠的運營主體之一）與高耗能企業(yè)簽訂協(xié)議，在電網(wǎng)高峰時段或緊急情況下，引導(dǎo)企業(yè)削減或轉(zhuǎn)移負(fù)荷，從而獲得電網(wǎng)給予的需求響應(yīng)補貼。在電力輔助服務(wù)市場，虛擬電廠利用所聚合的儲能設(shè)備與可調(diào)節(jié)負(fù)荷，為電網(wǎng)提供調(diào)頻、調(diào)峰、備用等輔助服務(wù)，獲取相應(yīng)的服務(wù)費用。
鋼鐵、化工等高耗能行業(yè)借力產(chǎn)業(yè)級虛擬電廠，不僅能有效降低用能成本，提高能源利用效率，還能在一定程度上減少碳排放，助力企業(yè)實現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展，在能源轉(zhuǎn)型的浪潮中搶占先機，實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)。
捷瑞數(shù)字借助自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺，可搭建一體化能源管控系統(tǒng)，運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集鋼鐵、化工企業(yè)生產(chǎn)全流程的能源數(shù)據(jù)，涵蓋電力、蒸汽、燃?xì)獾榷囝惸茉唇橘|(zhì)的消耗情況。再通過大數(shù)據(jù)與 AI 分析，精準(zhǔn)洞察能源使用規(guī)律與潛在優(yōu)化點，助力企業(yè)管理者制定科學(xué)的能源決策。在負(fù)荷調(diào)控方面，針對鋼鐵、化工生產(chǎn)的高負(fù)荷、波動大特性，構(gòu)建智能負(fù)荷預(yù)測模型，結(jié)合儲能系統(tǒng)與可調(diào)節(jié)設(shè)備，動態(tài)調(diào)整用電策略，平緩負(fù)荷曲線，降低用電成本與電網(wǎng)沖擊。同時，整合企業(yè)內(nèi)分布式能源，如化工企業(yè)的余熱余氣發(fā)電、鋼鐵企業(yè)廠區(qū)的光伏電站等，實現(xiàn)多種能源的協(xié)同調(diào)度，提升能源自主可控水平，減少對外部高價能源的依賴。此外，還為企業(yè)提供電力市場交易輔助決策工具，實時跟蹤市場價格、政策動態(tài)，通過智能算法推薦最佳交易策略，助力企業(yè)參與需求響應(yīng)、輔助服務(wù)市場，開辟新的收益渠道，推動鋼鐵、化工行業(yè)在產(chǎn)業(yè)級虛擬電廠模式下實現(xiàn)降本增效與綠色發(fā)展。
