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。 如何更好地管理医院的医疗数据?数据采集的定义报价

能源需求侧管理的外在条件能源需求侧管理的基本要素,是能源需求侧管理不可或缺的基础资源。资金是基础条件,一方面形成引导和激励用户积极参与能源需求侧管理的资金池,另一方面推动相关技术、设备、平台的研发应用。技术是重要驱动,如新能源、节能、低碳、数字化技术等。人才是关键支撑,能源需求侧管理涉及多能源品种、多技术、多模式,需要汇集跨学科、跨领域人才,提升能源需求侧管理效能。数据是**载体,承载多能源品种、多元用能特性、多种用能设备等多品类、差异化信息,赋能需求侧新业态新模式。数据采集的定义系统能源需求侧管理的理论内涵与逻辑机理。

关于数字化,有三点需要指出:
深度融合。数字化的目标是实现工业技术和信息技术的两化深度融合,在未来的能源系统中,数字技术或者数字化子系统是能源系统不可分割的一个天然组成部分,就像如今的电力电子和自控系统是电力系统的有机组成部分一样。
数字化与信息化的关系。有些观点把数字化与信息化对立起来,或者并列起来,认为两者是完全不同的系统,这样的认识是不正确的。数字技术继承和发展了信息技术,从本质来讲,它是信息技术在新时代的一种表现形式。
数据是资产。数字化时代,数据是数字化系统的源头,也是数字化系统的结果,只要抓住了数据,无论技术如何变化,供应商如何更替,企业都不会受到根本影响,从这个意义上讲,数据也将成为企业的资产。
支持企业级工业互联网平台建设。
支持企业基于云架构,叠加物联网、大数据、人工智能等先进信息技术,构建企业级工业互联网平台,建设和完善智能传感器、智能网关、工业控制系统、边缘计算等基础设施
构建数据采集互联体系和数据中心,实现海量数据的采集、实时处理和云端汇聚,开展大数据建模分析、通用应用支撑和开发能力建设,支撑企业生产运营优化、产品全生命周期管理、资源优化配置,以及工业经验知识模块化和工业机理模型、工业APP开发。
支持企业围绕特定工业场景和前沿技术,建设技术专业型工业互联网平台,推动前沿技术与工业机理模型融合创新,为解决行业痛点提供平台支撑。 能源计量是综合能源管理中的重要手段。

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。 “双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。一站式数据采集
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。数据采集的定义报价
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。 数据采集的定义报价
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