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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”。 实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。大数据 采集机构

能源行业是碳中和的关键

从行业来看，我国碳排放来源占比分别为：火电45%；重、化工35%；交通1.5%以及其他5%。不难看出，在我国碳排放总量中，几乎所有的碳排放都与能源有关，都产生于能源的生产、储运和使用环节。因此可以认为，碳中和问题本质上就是能源问题，解决问题的途径就是减少能源全生命周期过程中的碳排放。目前主要可以从两方面实现，一是调整能源结构，二是节能。先来看调整能源结构。首先应该考虑提高非化石能源生产端的比例。 大数据 采集机构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.

能源需求侧管理促进现代能源体系建设的逻辑机理能源需求侧管理从时间、空间、横向和纵向四个维度，通过多元化的作用机制，助力现代能源体系建设。时间维度一方面，受全球气候变化、需求侧用能结构调整等因素的影响，在迎峰度夏、度冬或极端条件下，短时间能源供需紧张情况时有发生。需求侧资源具备潜力大、成本低等优势，在用能高峰时期，通过引导用户节约用能和错峰消费，实现节约能源供给侧保供投资，保障尖峰时段系统供需平衡的目标。另一方面，在能源转型过程中，需求侧可以协力解决弃风弃光问题，助力能源供应结构调整。通过推动用能时序调整，利用各类具备可转移、可调节潜力的需求侧资源，在低谷时段促进可再生能源消纳，提升绿色电力消费比重，推动能源清洁低碳发展。

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。“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。

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。 利用双碳的技术机制，实现企业自身综合减碳。大数据 采集机构

能源需求侧管理的理论内涵与逻辑机理。大数据 采集机构

能源需求侧管理的体制机制，是能源需求侧管理的制度基础。能源需求侧管理需要有效市场和有为**的结合。一方面，通过经济激励、价格信号等，引导用户自主调节用能行为，逐步推动用户与能源系统进行常态化互动；另一方面，通过必要的行政手段，对能源需求侧管理工作给予组织协调，特别是在供需矛盾突出、系统风险上升时，基于规则对能源消费进行引导和调节，确保安全底线。

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。从法律规章、标准体系、教育培训、文化宣传等方面，健全保障体系，明确各参与主体的权责关系，促进需求侧管理各环节协同配合，从而推动能源需求侧管理有序、健康开展。 大数据 采集机构