数据采集技术系统

我国能源供需形势也呈现新的特征，一是用能市场规模扩大，能源、电力消费高位增长；二是能源消费结构加速调整，清洁能源消费占比不断提高，能源系统波动性上升；三是用能峰谷差拉大，尖峰负荷攀升，时段性、局地性供需缺口时现；四是电动汽车、数据中心、新型储能等新的需求元素不断涌现，综合、质量、个性化用能需求增加。在这一背景下，亟需更好地发挥能源需求侧管理的作用，对能源消费进行科学合理的引导和调节，与供应侧协调配合，以更好地应对能源供需新形势，维护能源系统安全稳定运行。能源需求侧管理是推进能源绿色低碳发展的重要抓手。数据采集技术系统

在“双碳”目标下，能源需求侧管理要从技术和机制两方面综合发力，引导促进全社会提升绿色能源消费，优化能源消费结构。在技术方面，加强绿色基础设施建设，尤其是有利于促进风电、光伏等可再生能源消纳的能源基础设施。同时，大力发展信息通信技术、智能控制技术、负荷聚合技术等需求响应技术，灵活实施削峰填谷，协助平抑绿色能源出力的波动性，重点加强填谷响应以促进绿色能源消纳，从需求侧加强绿色能源特别是绿色电力消费与生产协调互动。在机制方面，积极构建促进绿色能源消费的市场体系和长效机制。积极推动以风、光为**的绿色能源交易试点，市场化匹配绿色能源消费意愿；建立健全体现绿色属性和环境价值的相关机制，建立绿色能源认证体系，推广绿色电力证书交易，加强电力绿色运行调节，将需求响应统筹纳入电力运行调度。从需求侧引导促进全社会提高绿色能源消费比重，支撑绿色能源有效利用水平，与供给侧大力发展风、光等绿色能源，建设新型电力系统相协同，促进能源系统的绿色低碳转型。数据采集 数据治理采购藏在医院里的数据，如何变成指导管理的信息？

切实推进能源消费清洁化减污降碳协同增效是生态文明和美丽中国建设的现实需要，切实推进能源消费清洁化是能源需求侧管理的应有之义。推进以煤炭为**的化石能源清洁利用和有序减量替代，提升电气化水平，严格控制能源消费环节的污染物和二氧化碳排放，是新形势下能源需求侧管理的必要发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点，完善煤炭产品质量管理制度，健全煤炭清洁高效利用标准体系，建立煤炭生产流通消费全过程质量跟踪监测和管理机制，推广使用质量煤、洁净型煤，切实促进煤炭清洁高效利用；完善煤炭消费减量替代长效机制和激励政策，立足国情，兜住底线，有序减量替代，推进煤炭消费转型升级。同时，能源需求侧管理也要积极推进终端能源清洁替代，加强规划指导，鼓励利用可再生能源、天然气、电力等质量能源替代燃煤使用，进一步完善各地区、各领域电能替代方案和配套政策，重点完善补贴政策、价格引导机制和金融支持，支持电能替代用户参与电力市场直接交易，更好地服务于能源消费结构优化，满足人民**美好的用能需求。

从能源行业现状看，三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三种数据治理实践，也没有

出现对非结构化数据尤其是以时序数据为能源大数据进行治理的典型案例，希望这一局面能够尽快得到改变。

未来，建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、智能、仿真与全真等方面入手，设计和落实企业未来架

构。与能源技术本身以及信息化的发展历史一样，能源数字化其实也是一个长期的过程，不可能一蹴而就，建议能源企业

能够加深认识，抓住重点，搞好顶层设计，逐步建成理想的数字化体系。 切实可行的认证之路 —— 数字化认证。

当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下三种流派

首先，分析域数据治理，也称“元数据治理”。其以元数据，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？

第二，事务域数据治理，也称“主数据治理”。其以主数据，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。

第三，数据质量驱动的数据治理，即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。 实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。数据采集 数据治理采购

零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。数据采集技术系统

能源数字化，碳中和的助推引擎

目前,我国年碳排放量在100亿吨左右，按照“3060”战略部署，到2030年实现碳达峰时，我国碳排放量将控制在116亿吨左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右与碳吸收量相等，从而实现碳中和。当前我国碳吸收量为12亿～14亿吨，净排放接近90亿吨。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生态碳汇，其总量受国土资源禀赋制约较大，增长潜力很小。若工业级碳吸收（工业碳汇）技术不实现大突破，尤其是技术经济性不实现大突破，则只能依靠减少碳排放量来实现碳中和。由于碳排放量与工业生产规模、效率强相关，需要在减少碳排放的同时，减轻对经济增长的影响，可以说实现碳中和的任务极为艰巨。 数据采集技术系统