数据 采集 分析

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。 能源需求侧管理的外在条件.数据 采集 分析

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。 数据采集治理报价能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。

综合能源服务的意义

综合能源有助于打破能源子系统间的壁垒，实现多能协同，提高能源效率；有助于提升能源供应安全性；有助于推动我国能源向低碳型、多元化和清洁化方向战略转型，促进可再生能源的开发利用。

综合能源可以为用户带来什么综合能源服务可针对工业园区、经济开发区及商务区等，设计量身定制的综合能源服务解决方案，为用户提供绿色、高效、低成本的冷、热、电多种能源供应和服务以及节能管理，赋予用户更多的选择权、降低用户用能成本，更多地消纳清洁能源以及提高能源供应的可靠性，提高园区吸引力，打造绿色、低碳、节能、环保的城市名片，对提高能源利用效率、促进可再生能源开发利用、提高国家基础设施利用率和能源供应安全都具有十分重要的意义。

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。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。

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。 碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。数据采集介绍价格

能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点.数据 采集 分析

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。 数据 采集 分析