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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。 能源需求侧管理的内在机理.采集的数据

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。数据中心能源机构综合能源”涵盖多种能源，包括电力、燃气和冷热。

是“综合能源”更是“服务”“

综合能源”涵盖多种能源，包括电力、燃气和冷热，可以理解为利用智慧能源提供综合服务提升能源效率，是以可再生能源为优先，以电力能源为基础，集成热、冷、燃气等能源，综合利用互联网等技术，深度融合能源系统与信息通信系统，实现多种能源的相互转化和优化配置，实现节能降耗、低碳绿色。“服务”，即通过综合能源系统，为用户供应综合能源产品和/或提供能源应用相关的综合服务，包括工程服务、投资服务和运营服务。

算法+数据，助力新型电力系统的平衡与优化

从新型电力系统的特征看，要想实现电源结构向新能源转变、输电网向可调节负荷能源互联网转变、负荷特性向柔性和生产消费兼具性转变、运行特性向更加智能的平衡与协同优化方式转变，**依靠传统的能源技术是不可能的，必须引入数字技术，通过传统能源技术与数字技术的融合，实现能源系统的整体数字化转型。数字化是对传统信息化技术和工业技术（对能源行业而言，就是能源生产和运行技术）的发展、融合与创新。 能源需求侧管理的外在条件.

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”。 基础数据采集设备提出更高的要求.数据采集工业机构

互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备.采集的数据

推动新一代信息技术与制造业深度融合加快工业互联网创新发展

为深入实施工业互联网创新发展战略，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展，引导企业重点围绕工业互联网网络、平台、安全三大体系构建，开展新模式应用和企业上云，实现两化融合高质量发展，加快工业互联网相关领域项目建设，特制定本导向目录。支持工业互联网网络建设

支持工业企业内部网络改造提升。支持企业科学部署和应用5G、无线Wifi、千兆光纤网络，扩大网络覆盖范围，鼓励有条件的企业开展基于IPv6（互联网协议第6版）的改造升级。支持企业采用工业以太网、工业无源光网络（PON）、工业无线、时间敏感网络（TSN）、边缘计算等新型网络技术，建设连接生产装备、仪表仪器、传感器、控制系统、管理系统等要素的企业网络。 采集的数据