数据采集指标系统

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”。 国产工业自动化基础数据采集设备是该重回原点.数据采集指标系统

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。 能源管理系统数据采集报价藏在医院里的数据，如何变成指导管理的信息？

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。

在完整价值链的全生命周期管理过程中，数字化的**作用就是实现数据的治理，也就是企业数据完整的采集以及定向数据分析。因而，从数字化的实施路径上来说，需要同步完成对于场景的确认和数据采集以及数据流处理，并结合企业自身的业务逻辑让企业经营中的不同环节的碳核算、碳优化赋能企业经营管理和**的监管。

“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证

在保证上述数据已经被有效采集的前提下，真正能够让**监管部门认可，还需要通过认证。在《***关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知》中就多次提到了“双碳”认证。 碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石。

数据赋能 **新能源行业高质量发展，数字双碳 —— 从能耗采集到绿色认证，在倡导数字化转型的***，如何应对国家的“双碳”战略是当今企业要考虑的事情。通过数字化转型完成“双碳”目标的同时，很多企业就会发现，当下的转型不仅能回应**与监管的指标，从长远来看，也将给企业带来成本上的优化。

碳排放数据收集 —— 节能减碳的基石

现阶段，大多数的传统生产企业的排放管理仍然比较粗放，不能在各个环节将数据统计上来，进行精细化管理。这就会导致在能源使用的各个环节上有大量的浪费情况不能及时被企业发现。根据资料显示，我国单位能源利用率还远没有达到发达国家的标准，相当于美国的68%，日本的50%以及德国的48%，资源的综合利用率比发达国家低将近10%以上。这对于国家要在2030年前实现碳达峰，是个不小的挑战。 实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。数据采集的定义报价

“双碳”目标对能源需求侧管理发展路径提出了更加多元化的要求。数据采集指标系统

支持企业级工业互联网平台建设。

支持企业基于云架构，叠加物联网、大数据、人工智能等先进信息技术，构建企业级工业互联网平台，建设和完善智能传感器、智能网关、工业控制系统、边缘计算等基础设施

构建数据采集互联体系和数据中心，实现海量数据的采集、实时处理和云端汇聚，开展大数据建模分析、通用应用支撑和开发能力建设，支撑企业生产运营优化、产品全生命周期管理、资源优化配置，以及工业经验知识模块化和工业机理模型、工业APP开发。

支持企业围绕特定工业场景和前沿技术，建设技术专业型工业互联网平台，推动前沿技术与工业机理模型融合创新，为解决行业痛点提供平台支撑。 数据采集指标系统