环境数据采集单元采购

除了数字化，新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。

其实，对能源行业而言“平衡”无处不在：在生产领域，追求的是投入的物料（原料、燃料）与产出物（电能、成品油）的平衡；在网络运行领域，追求的是输入的能源与输出负荷的平衡（对电网来说，就是电力电量平衡）。可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态，也是系统运行的目标。当条件发生变化时，能源系统就会优化或劣化，直到系统被手动或自动调整适应新的条件，达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置，使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。 工业物联网环境下设备数据采集如何实现。环境数据采集单元采购

在“双碳”目标下，能源需求侧管理要从技术和机制两方面综合发力，引导促进全社会提升绿色能源消费，优化能源消费结构。在技术方面，加强绿色基础设施建设，尤其是有利于促进风电、光伏等可再生能源消纳的能源基础设施。同时，大力发展信息通信技术、智能控制技术、负荷聚合技术等需求响应技术，灵活实施削峰填谷，协助平抑绿色能源出力的波动性，重点加强填谷响应以促进绿色能源消纳，从需求侧加强绿色能源特别是绿色电力消费与生产协调互动。在机制方面，积极构建促进绿色能源消费的市场体系和长效机制。积极推动以风、光为**的绿色能源交易试点，市场化匹配绿色能源消费意愿；建立健全体现绿色属性和环境价值的相关机制，建立绿色能源认证体系，推广绿色电力证书交易，加强电力绿色运行调节，将需求响应统筹纳入电力运行调度。从需求侧引导促进全社会提高绿色能源消费比重，支撑绿色能源有效利用水平，与供给侧大力发展风、光等绿色能源，建设新型电力系统相协同，促进能源系统的绿色低碳转型。电力数据采集设备积极制定节能减碳方案，实现企业碳减排的目标。

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”。

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。 切实可行的认证之路 —— 数字化认证。

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：工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。大数据公司采集平台

藏在医院里的数据，如何变成指导管理的信息？环境数据采集单元采购

根据国家统计数据

目前我国非化石能源年产量折合标准煤7.3亿吨左右，占全部一次能源生产的18%，年发电量为2万亿千瓦时，占全部发电量的28%左右。我国二次能源（主要是电能和成品油气）的生产中，煤电年发电量约5.2万亿千瓦时，占全部发电量的69%左右，能源生产的整体结构与前述碳排放结构是吻合的。因此，未来几年我国将大力发展非化石能源生产，除了发展集中式的大规模风电、光伏、光热、生物质等非化石能源之外，也鼓励发展新能源为主的分布式能源，形成“新能源为主体的新型电力系统”。 环境数据采集单元采购