内业数据采集

能源需求侧管理的简要沿革能源需求侧管理起初以电力领域为主，上世纪90年代电力需求侧管理引入国内，通过能效管理、负荷管理等方式，解决电力供应的短缺问题。随着电力发展水平、发展目标及供需形势不断变化，电力需求侧管理内涵不断丰富。2017年，《电力需求侧管理办法（修订版）》将其内涵拓展为节约用电、环保用电、绿色用电、智能用电、有序用电五个方面。能源需求侧管理也从电力扩展到天然气等其他领域。2020年《中华人民共和国能源法（征求意见稿）》中，将“能源需求侧管理”定义为“**或者公用事业企业单位通过采取激励措施，引导用能单位改变用能方式，提高终端能源利用效率，实现能源服务成本**小化的用能管理活动。”碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。内业数据采集

企业碳减排要通过数字化系统的方式高效收集自身的能源使用数据，为企业了解自身的能源使用情况并确定节能减排方案提供数据依据。然后，将减排后的数据经过综合评审，通过线上的方式获取国家认证，构建绿色生产企业，让企业在实现降低能源使用成本的同时，促进并达到国家双碳目标。

能源计量*是一个基础，挖掘数据背后价值，**终才能达成服务的目的。我们可以看到电水气热各能源企业和表计企业，都在往综合能源服务提供商发展。引用之前小编写的“那么多做智慧能源和能效管理的，为啥选排名居中的几十家表企中的这四家”文章里，有留言评论说“一个生产型企业跨行去做能效系统本身就是一个不容易的事，就好比一个造药的工厂同时给客户看病一样道理。术业有专攻，做好自己比什么都好。能效系统不是想象的那么简单，难度不在技术本身，难在对行业的认知度。” 热力数据采集报价“双碳”目标下，能源需求侧管理的发展路径.

北京**近正是温度宜人的天气，每到***也总能欣赏到朋友圈各种花海的照片。古人常说春易老，这不天气预报显示全国多地***就要迎来30度的气温，吹着空调吃冰棍，电费蹭蹭上涨的供冷季又要来了

“零碳”与节能

供热冷是碳排放和用能的大头。4月1日起实施住建部的强制性工程建设标准《建筑节能与可再生能源利用通用规范》（GB 55015-2021）对建筑碳排放量计算做出强制要求，提高新建建筑节能设计水平，并***提升暖通空调系统效率要求。

目前、碳排放和节能已经是能源行业绕不开的话题，而综合能源服务作为低碳经济背景下开展多能协同供应与利用的比较好应用场景之一，是推动中国能源的结构优化与调整的重要方式，成为能源系统的研究热点。2030年前我国综合能源服务市场将处于快速增长培育期。相关预测表示。从综合能源服务的基础业务和能源需求两方面进行测算，2030年前国内综合能源服务市场潜力将达千亿至万亿元级别。

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。 能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。

切实可行的认证之路 —— 数字化认证

相较于传统的企业认证，在数字化发展的***，通过数字化认证的手段可以有效提高我们企业碳排放管理的效率和质量。例如，我们可以利用通过国家认证的能源管理系统，通过数字化手段实现碳排放的监测，碳排放数据填报，整个碳排放的计算以及**核查过程。这对于企业在核算自身碳排放的过程中，可以做到更便捷，更高效，数据质量更高。尤其对于效率这方面，数字化认证有着天然的优势。

实际上，绿色制造是我国工信部在十三五期间就开始推动的，让企业特别是工业企业实施绿色改造。通过绿色工厂、绿色供应链、绿色园区的创建，**终产出企业的绿色产品。在十四五期间，工信部将继续推进这个绿色制造工作，将它作为工业领域实现双碳的一个重要的抓手。 国产工业自动化基础数据采集设备.热力数据采集报价

能源需求侧管理的理论内涵与逻辑机理。内业数据采集

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”。 内业数据采集