数据采集性能采购

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。 能源需求侧管理的支撑保障，是推动能源需求侧管理实施的环境条件。数据采集性能采购

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。 数据采集的技术平台能源需求侧管理的理论内涵与逻辑机理。

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。减污降碳协同增效是生态文明和美丽中国建设的现实需要，切实推进能源消费清洁化是能源需求侧管理。

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”。 切实可行的认证之路 —— 数字化认证。数据分析 数据采集

能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点.数据采集性能采购

“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。 数据采集性能采购