大林组2月16日宣布，其在东京都清濑市的技术研究所，完成了可最大限度利用可再生能源的“智能能源系统”。该系统采用了输出功率为820kW的光伏发电系统，输出功率为500kW、容量为3000kWh的大型蓄电池，以及输出功率为450kW的微联合发电系统3个分散电源。光伏发电的输出功率基本相当于该研究所正常工作时的耗电量。
这些大规模分散电源由EMS（能源管理系统）控制。大林组表示，利用大数据等预测电力供需，实时把握电力需求，以调整时刻变化的供需平衡。因而能够最大限度利用可再生能源。
该研究所提出了将2015年的商业用电量比2012年减少约20％（1000MWh/年），二氧化碳排放量减少约20％（450t/年）的目标。
还有需求响应措施
控制发电、蓄电和节电的EMS，通过分析“天气、气温、日照等外部信息”、“空调、照明和其他机械类的运转情况等内部信息”、“过去的实际运营数据”，可高精度预测电力供需情况。具备利用最近的气象信息预测短期光伏发电量的功能。能向工作人员实时采集建筑的使用安排，反映到预测的基本数据中。并可在电力紧张时向工作人员发送邮件，提醒其减少用电量的DR（需求响应）。
构建系统时，采用了“SCIM（Smart City Information Modeling）”，并与EMS联动，使管理情况实现了“可视化”。将在通过降低峰值功率压缩商业用电的同时，对各个运行模式（运行成本最小化、商业用电最小化、二氧化碳排放量最小化）的效果进行检验。
SCIM是指在计算机上呈现整座城市，在计划阶段实施系统的优化设计和环境仿真，在施工阶段防范故障，在运营阶段实现能源的可视化和基础设施的维护管理等，在城市建设的各个阶段提供不同服务的平台。
因有了大规模分散电源，当基础设施（商用电力、管道燃气、供排水）因地震等灾害等瘫痪时，还可供50名应急响应人员正常工作7天左右，满足了业务持续计划（BCP）的要求。
这些大规模分散电源由EMS（能源管理系统）控制。大林组表示，利用大数据等预测电力供需，实时把握电力需求，以调整时刻变化的供需平衡。因而能够最大限度利用可再生能源。
该研究所提出了将2015年的商业用电量比2012年减少约20％（1000MWh/年），二氧化碳排放量减少约20％（450t/年）的目标。
还有需求响应措施
控制发电、蓄电和节电的EMS，通过分析“天气、气温、日照等外部信息”、“空调、照明和其他机械类的运转情况等内部信息”、“过去的实际运营数据”，可高精度预测电力供需情况。具备利用最近的气象信息预测短期光伏发电量的功能。能向工作人员实时采集建筑的使用安排，反映到预测的基本数据中。并可在电力紧张时向工作人员发送邮件，提醒其减少用电量的DR（需求响应）。
构建系统时，采用了“SCIM（Smart City Information Modeling）”，并与EMS联动，使管理情况实现了“可视化”。将在通过降低峰值功率压缩商业用电的同时，对各个运行模式（运行成本最小化、商业用电最小化、二氧化碳排放量最小化）的效果进行检验。
SCIM是指在计算机上呈现整座城市，在计划阶段实施系统的优化设计和环境仿真，在施工阶段防范故障，在运营阶段实现能源的可视化和基础设施的维护管理等，在城市建设的各个阶段提供不同服务的平台。
因有了大规模分散电源，当基础设施（商用电力、管道燃气、供排水）因地震等灾害等瘫痪时，还可供50名应急响应人员正常工作7天左右，满足了业务持续计划（BCP）的要求。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/201502/25/66501.html
