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。数据采集企业报价
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。 能源数据价格零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。
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。
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”。 基础设备数据采集的安全性决定了国家的工业安全和工业互联网的安全.
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。能源需求侧管理需要有效市场和有为**的结合。一方面,通过经济激励、价格信号等,引导用户自主调节用能行为,逐步推动用户与能源系统进行常态化互动;另一方面,通过必要的行政手段,对能源需求侧管理工作给予组织协调,特别是在供需矛盾突出、系统风险上升时,基于规则对能源消费进行引导和调节,确保安全底线。
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。从法律规章、标准体系、教育培训、文化宣传等方面,健全保障体系,明确各参与主体的权责关系,促进需求侧管理各环节协同配合,从而推动能源需求侧管理有序、健康开展。 能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点.大数据采集技术
利用双碳的技术机制,实现企业自身综合减碳。数据采集企业报价
企业碳减排要通过数字化系统的方式高效收集自身的能源使用数据,为企业了解自身的能源使用情况并确定节能减排方案提供数据依据。然后,将减排后的数据经过综合评审,通过线上的方式获取国家认证,构建绿色生产企业,让企业在实现降低能源使用成本的同时,促进并达到国家双碳目标。
能源计量*是一个基础,挖掘数据背后价值,**终才能达成服务的目的。我们可以看到电水气热各能源企业和表计企业,都在往综合能源服务提供商发展。引用之前小编写的“那么多做智慧能源和能效管理的,为啥选排名居中的几十家表企中的这四家”文章里,有留言评论说“一个生产型企业跨行去做能效系统本身就是一个不容易的事,就好比一个造药的工厂同时给客户看病一样道理。术业有专攻,做好自己比什么都好。能效系统不是想象的那么简单,难度不在技术本身,难在对行业的认知度。” 数据采集企业报价