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横向维度随着能源新技术、新产业、新业态、新模式的不断涌现，能源需求侧加快变革发展，能源消费模式从局限于产业链终端、消费方式单一逐步向产消一体化转型。通过推动电、热、冷、气等多能源品种耦合、协同互济，实现能源梯级利用，有利于打破能源品种间的供应壁垒，提升能源开发利用效率效能，提高整个系统的可靠性和稳定性。面向需求侧的综合能源管理和服务，将成为现代能源体系建设的重要方向。

纵向维度现代能源体系建设将逐步推动集中式能源供应向分布式、去中心化转型。一方面，随着可再生能源渗透率不断提高，风电、光伏间歇性、随机性、波动性的特征导致能源供给侧波动性加剧，需要深入挖掘需求侧灵活可调节资源，并引导其参与系统运行调度，从需求侧增强系统安全风险抵御能力。另一方面，促进分布式可再生电力、热力、燃气等资源就近利用，提高能源自给率，可减轻远距离能源输送压力，推动能源产、供、储、运、销各环节协调配合，规避能源流向单一的风险。 能源需求侧管理是对全社会用能的综合性管理活动，在新的能源发展形势和要求下，具有重要意义。数据采集指标报价

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。 设备实时数据采集机构工业互联网基础数据采集设备国产化浅谈.

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”。

按照***在2021年10月26日发布的《2030年前碳达峰行动方案》，我国的目标是到2025年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位国内生产总值能源消耗比2020年下降13.5%，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础；到2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰目标。

这样的目标如果能实现的话，将是全世界范围内有史以来碳排放强度的比较大降幅。国家能源系统是一个复杂体系，不管是调整能源结构还是节能减排，都需要抓住这个复杂体系的**环节，实现以点带面，推动“双碳”战略的落实。2021年3月15日召开的**财经委员会第九次会议提出，要构建清洁低碳安全高效的能源体系，控制化石能源总量，着力提高利用效能，实施可再生能源替代行动，深化电力体制**，构建以新能源为主体的新型电力系统。 减污降碳协同增效是生态文明和美丽中国建设的现实需要，切实推进能源消费清洁化是能源需求侧管理。

从能源行业现状看，三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三种数据治理实践，也没有

出现对非结构化数据尤其是以时序数据为能源大数据进行治理的典型案例，希望这一局面能够尽快得到改变。

未来，建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、智能、仿真与全真等方面入手，设计和落实企业未来架

构。与能源技术本身以及信息化的发展历史一样，能源数字化其实也是一个长期的过程，不可能一蹴而就，建议能源企业

能够加深认识，抓住重点，搞好顶层设计，逐步建成理想的数字化体系。 基础数据采集设备提出更高的要求.设备实时数据采集机构

能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。数据采集指标报价

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。 数据采集指标报价