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。 能源需求侧管理是应对能源供需新形势的必然要求。数据采集分类价格
2021年报告中指出,要扎实做好碳达峰、碳中和各项工作,制定2030年前碳排放达峰行动方案,优化产业结构和能源结构,我国电力和热力生产约占能源相关碳排放的50%,特别是在大型公共建筑、产业园区、工业建筑等区域由于缺乏有效的能源工业控制手段,导致热网能源浪费、调度效能低下、运营管理效率不高等关键问题,极大的增加了建筑运营成本。
基于工业互联网的建筑能源优化管理系统建设项目是服务于国家新媒体产业基地(简称:产业基地),通过构建一整套基于工业互联网能源管控的装置及平台,为产业基地下辖10平方公里提供热网平衡改造、水力平衡调节、站点安全运行、应急抢险、管网建设、工程管理等、便捷、智能的能源优化管理。同时,在对产业基地热网能源输配过程中结合优化调度算法分析,利用工业控制对热网进行统一调度,以此降低产业基地企业综合能耗、提高生产效能,实现“节能减排、绿色能效”。 数据中心能源系统能源需求侧管理的外在条件.
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。
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。 能源需求侧管理的理论内涵与逻辑机理。
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。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。数据采集维度采购
碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。数据采集分类价格
对于数据采集来说,电水气计量已经相对成熟。“虽然“冷”与水、电、气在市场经济社会中具有相同的商品属性,但在计
量方面,要比早已进入市场并取得成功的水、电、气的计量收费复杂和困难。”那接下来我们就看一下供热冷计量。
供热冷计量与能源管理2022年2月11日,国家发展委、国家能源局印发《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策
措施的意见》(以下简称《意见》)。《意见》提出要完善工业领域绿色能源消费支持政策。引导工业企业开展清洁能源
替代,降低单位产品碳排放,鼓励具备条件的企业率先形成低碳、零碳能源消费模式......完善建筑绿色用能和清洁取暖政
策........在具备条件的地区推进供热计量**和供热设施智能化建设,鼓励按热量收费。 数据采集分类价格