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目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的**，**是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值比较大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。

数据治理为企业带来了***的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。 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。大数据采集分类公司

我国能源供需形势也呈现新的特征，一是用能市场规模扩大，能源、电力消费高位增长；二是能源消费结构加速调整，清洁能源消费占比不断提高，能源系统波动性上升；三是用能峰谷差拉大，尖峰负荷攀升，时段性、局地性供需缺口时现；四是电动汽车、数据中心、新型储能等新的需求元素不断涌现，综合、质量、个性化用能需求增加。在这一背景下，亟需更好地发挥能源需求侧管理的作用，对能源消费进行科学合理的引导和调节，与供应侧协调配合，以更好地应对能源供需新形势，维护能源系统安全稳定运行。科研数据采集机构能源需求侧管理的内在机理.

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。

能源数字化，碳中和的助推引擎

目前,我国年碳排放量在100亿吨左右，按照“3060”战略部署，到2030年实现碳达峰时，我国碳排放量将控制在116亿吨左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右与碳吸收量相等，从而实现碳中和。当前我国碳吸收量为12亿～14亿吨，净排放接近90亿吨。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生态碳汇，其总量受国土资源禀赋制约较大，增长潜力很小。若工业级碳吸收（工业碳汇）技术不实现大突破，尤其是技术经济性不实现大突破，则只能依靠减少碳排放量来实现碳中和。由于碳排放量与工业生产规模、效率强相关，需要在减少碳排放的同时，减轻对经济增长的影响，可以说实现碳中和的任务极为艰巨。 能源需求侧管理是推进能源绿色低碳发展的重要抓手。

关于数字化，有三点需要指出：

深度融合。数字化的目标是实现工业技术和信息技术的两化深度融合，在未来的能源系统中，数字技术或者数字化子系统是能源系统不可分割的一个天然组成部分，就像如今的电力电子和自控系统是电力系统的有机组成部分一样。

数字化与信息化的关系。有些观点把数字化与信息化对立起来，或者并列起来，认为两者是完全不同的系统，这样的认识是不正确的。数字技术继承和发展了信息技术，从本质来讲，它是信息技术在新时代的一种表现形式。

数据是资产。数字化时代，数据是数字化系统的源头，也是数字化系统的结果，只要抓住了数据，无论技术如何变化，供应商如何更替，企业都不会受到根本影响，从这个意义上讲，数据也将成为企业的资产。 能源需求侧管理促进现代能源体系建设的逻辑机理.数据 采集 分析机构

能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。大数据采集分类公司

新型电力系统的一个重要组成部分

末端的区域综合能源智能化为例，区域综合能源系统是一个复杂的系统，供能侧既有大电网供电，又有多种分布式能源、储能，电、热、冷、燃气、压缩空气储能等多种能源工质混杂；用能侧既要求安全、稳定、持续供能，又要求能够智慧用能，经济高效地对企业生产波动、能源市场波动、能源系统波动进行快速响应，实现能源利用效率比较大化。在这种情况下，区域综合能源平衡相对于传统的配电网电力电量平衡，复杂程度要上升好几个数量级。单纯依靠传统的能源技术、电力电子与自控技术，已经很难实现整体上的平衡和优化，必须依靠数字化技术，利用数字技术与能源技术包括自控技术的深度融合，实现区域能源系统的“安稳长满优”运行。 大数据采集分类公司