提高整體效能比節能更重要
前言
對德國工業來講，能源轉型已經不再令人激動。雖然能源生產和能源密集型企業都因核能的逐步淘汰和可再生能源的發展緩慢而咬緊牙關堅持，但是越來越多的能源管理系統和ISO認證告訴我們，能源政策的壓力結出了碩果，
企業負責人關注著能源利用效率。但這並不意味著萬事大吉，因為能源需求上升的速度比原來更快。這 正是2017年5月卓越能源論壇重點討論的問題。
增長背後的壓力但從化工行業的整體業績來看，似乎並沒有與會者所描述的那樣慘淡，化工行業的銷售額仍在增長，德國化工行業預計的增長率為3.5%，還略高於德國GDP的增長率。但現在市場受到的壓力則是出乎意料的。
“歡迎來到VUCA大家庭”Camelot諮詢公司的合夥人Sven Mandewirth博士在發言中說道。他所指的 VUCA是：“易變的-不確定的-複雜的-模棱兩可的”四個德語詞的首字母。易變的、不確定的、複雜的和 模棱兩可就是化學工業企業必須適應的全新世界。
UVCA就像是美國矽谷情景喜劇的海報那樣專門嘲弄像化學 工業這樣的資產型企業，就像一艘油輪遇到了雙體船一樣。
技術探討
卓越能源論壇討論了許多技術問題，例如節約壓縮空氣和製冷技術領域的問題，同時也討論了許多新的法律法規，例如近期被熱議的儀表操作法。 Becker Büttner諮詢公司的高級項目經理Markus Regler批評說道：“這項法律牽扯到的不僅僅是能源供應企業而且也涉及到一些自發電的工業企業和化工企業，這將把所有大型化工生產基地一網打盡。 ”這一法規背後隱藏著些什麼呢？儀表操作法MsbG是2016年生效的數字化能 源轉型法DGEW中的核心。 Regler先生介紹說道：“數字化能源轉型法要求儀器儀表的生產企業推出智能 化檢測系統和現代化的測量裝置。”其目的是使能源消耗更加透明，為智能電網鋪平道路。對於工業企業 和電力能源消費者來講，無疑將要承擔電力供應商設備擴建帶來的成本費用。對化工企業來講，數字化能 源轉型法意味著什麼呢？ VCI化工協會化工園區專業委員會就這一法律草案發表了自己的意見：“利用智能電錶和網關建立分散式數據通信業務要求化學工業園區的IT系統作出重大和根本性的改變；也附帶要求更換受監管的介質現有的檢測基礎設施，也是一件非常複雜的事情。”對於協會成員來講，VCI協會估計建造複式數據採集系統的成本大約在上千萬歐元。
政府補貼
投資能源效率領域的企業可以從德國聯邦政府獲得一筆可觀的資金補貼。但許多企業並不知道這些補貼的 存在，或擔心申請這些補貼時產生額外的費用，因此很少有人用到這筆資金。 Deneff（德國企業能源效率倡議）的專家Claire Range女士強調說：“即便是能源密集型企業也有明顯
的節能潛力可以挖掘。”例如廢熱，在許多流程工業企業中廢熱都是一種沒有用的垃圾產品，常被直接排放到環境大氣中。而在廢熱利用中恰恰有許多集成化的解決方案，例如利用流程工藝餘熱為辦公樓采暖，以及從鋼鐵廠的高爐中可以獲得更多的餘熱，在基礎化工、造紙和水泥生產廠中也能獲得大量的餘熱。在基礎化工、造紙和水泥生產廠中也能獲得大量的餘熱。 Range女士認為，總的節能潛力 可以達到226TWh ，目前實際節約的只是其中的很小一部分。 Range女士認為，在能源效率項目中只想 著節約能源是一種目光短淺的行為。能效項目帶來的附加值遠遠超出了節約的電力。瑞士SCCER促進項目 框架內的“工業過程效率”（SCCER-EIP）中，Luzern技術大學的項目就是一個最好的實例。瑞士食品生 產廠通過更換熱水鍋爐，不僅降低了能源成本，而且獲得了更好的溫度控制能力，減少了停機時間，需要 的員工也更少了。
縱觀全局
但此類孤立且單一的節能措施只有與能源管理系統結合起來才能發揮更大的效益。巴斯夫公司多年來成功 的實踐已經證明了這一點。 “巴斯夫公司位於路德維希港的化工生產基地已經於2014年通過了ISO 50001 認證。
”巴斯夫能源管理經理Gunther Windecker博士介紹說。這家化工巨頭計劃到2020年時使其位於 全球的生產基地都通過ISO 50001認證，以便實現企業自身製定的非常嚴格的節能目標。現在，這家集團 公司正在引進能夠將生產、基礎設施和生產基地等數據匯總到一起的能源管理系統平台。
Windecker先生 以基礎設施為例解釋說：“綜合性是路德維希港這一生產基地最大的強項，同時也是最大的挑戰。這裡的綜合性不僅是指化工產品的綜合性而且也指能源利用的綜合性。當大型用電設備進入公共電網時，需要準 確的時間數據，例如公共電網饋電和用電的準確時間。
所有的用電情況都是相互關聯的，而且必須保證公 共電網的穩定性。在路德維希港，巴斯夫公司利用天然氣-蒸汽渦輪機發電站來保證公共電網的穩定性。市場中沒有“即插即用”的解決方案，只能對現有的系統進行優化改進。 ”
展望未來 流程設備運營商可以利用數字化技術開始下一步的節能工作。 “通過數字化技術可以把任意的流程工藝數 據轉換成標準數據並進行評判分析。”Stefan Authier博士解釋說。這些數據是可以任意組合的，流程工藝過程可以通過智能化（自主學習）的算法語言進行控制， 從而提供了利用其他數據源數據的可能性，例如利用外部物流、合作夥伴、供應商、天氣數據、交通數據和市場數據的可能性。 ■