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数据赋能 **新能源行业高质量发展，数字双碳 —— 从能耗采集到绿色认证，在倡导数字化转型的***，如何应对国家的“双碳”战略是当今企业要考虑的事情。通过数字化转型完成“双碳”目标的同时，很多企业就会发现，当下的转型不仅能回应**与监管的指标，从长远来看，也将给企业带来成本上的优化。

碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石

现阶段，大多数的传统生产企业的排放管理仍然比较粗放，不能在各个环节将数据统计上来，进行精细化管理。这就会导致在能源使用的各个环节上有大量的浪费情况不能及时被企业发现。根据资料显示，我国单位能源利用率还远没有达到发达国家的标准，相当于美国的68%，日本的50%以及德国的48%，资源的综合利用率比发达国家低将近10%以上。这对于国家要在2030年前实现碳达峰，是个不小的挑战。 互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备.分布式数据采集机构

目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的**，**是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值比较大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。

数据治理为企业带来了***的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。 能源数据统计报价能源需求侧管理推动实现四大直接目标，即降低用能成本、保障用能安全、推动绿色用能、优化用能体验。

能源数字化应抓好数据治理

数据治理（DataGovernance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。

不同的组织对数据治理有不同的定义，我国对数据治理的定义源于***在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”。

能源需求侧管理包含五方面具体措施。一是合理控制用能总量，推动能源资源高效、科学配置；二是优化用能方式，综合应用新产品、新技术、新设备等，推动用能合理化、高效化、低碳化发展；三是调整用能结构，控制化石能源消费与终端用能绿色清洁替代协调配合；四是引导用能行为，通过行政手段或经济激励，激发需求侧灵活性资源潜力，调节用能时序，保障能源供需平衡；五是丰富用能模式，为满足日益个性化、多元化、智能化的用能需求，用能服务内容、商业模式由传统单一形式向综合型、质量化发展。能源需求侧管理的内在机理.

企业要做到底层碳排放源数据有效收集

目前可以借助智能仪器仪表，网络传输以及后台数据系统就能构建出一个企业范围的能耗管理系统。但是对于产业的减碳而言，就需要考虑到整个经营和管理过程的全生命周期的碳管理。换句话说，当前大多数的能源管理系统只是管理了企业在能耗方面（电，水，气等）一个环节。而对于企业产品从设计到生产的能源消耗和原材料的选型以及加工环节，再到成品阶段的运输等等，还不能给出一个完成的产品碳足迹的管理。 医院集中空调监控控制系统。能源数据采集设备报价

能源绿色低碳转型是实现“双碳”目标的关键，促进绿色能源消费是能源需求侧管理新的关键导向。分布式数据采集机构

创新推进能源消费智慧化加快推进数字产业化、产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，是新形势下能源经济的前进方向。推进能源消费数字化、智慧化是能源需求侧管理的创新驱动，在能源需求侧发展智慧用能新模式，拓展能源数字化、智慧化增值服务，营造开放共享的智慧能源生态体系，是能源需求侧管理的创新升级发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要将数字化、智慧化转型作为创新重点，加强智慧化能源消费基础设施建设，加强智能家居、智能楼宇、智能小区和智能工厂等智能终端普及，提升能源需求侧的智能化基础条件。完善能源消费智能化推进机制，建设多元化用能主体参与能源市场的接入设施、信息服务平台和智慧用能交易平台，鼓励能源灵活交易。鼓励需求侧商业模式创新，坚持数据驱动业态创新发展，通过***汇聚和开发利用能源需求侧相关数据，促进以数据为基础的新型产品和服务，逐步形成为用户提供更高质量用能服务的新兴业务。分布式数据采集机构

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