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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。 能源需求侧管理的支撑保障，是推动能源需求侧管理实施的环境条件。工业数据采集方案平台

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。 数据采集市场采购能源需求侧管理的内在机理.

在完整价值链的全生命周期管理过程中，数字化的**作用就是实现数据的治理，也就是企业数据完整的采集以及定向数据分析。因而，从数字化的实施路径上来说，需要同步完成对于场景的确认和数据采集以及数据流处理，并结合企业自身的业务逻辑让企业经营中的不同环节的碳核算、碳优化赋能企业经营管理和**的监管。

“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证

在保证上述数据已经被有效采集的前提下，真正能够让**监管部门认可，还需要通过认证。在《***关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知》中就多次提到了“双碳”认证。

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”。 能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。

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。 “双碳”目标下，能源需求侧管理的发展路径.能源采集系统公司

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。工业数据采集方案平台

“双碳”目标下，能源需求侧管理的意义及发展路径思考

“双碳”目标下能源需求侧管理的重要意义实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。

由于能源活动尤其是化石能源消费是CO2的主要排放源，推进能源绿色低碳转型成为实现“双碳”目标的关键。能源需求侧管理是对全社会用能的综合性管理活动，在新的能源发展形势和要求下，具有重要意义。

能源需求侧管理是应对能源供需新形势的必然要求当今世界正经历百年未有之大变局，能源市场震荡加剧，供需不稳定不确定性因素增加。 工业数据采集方案平台