数据采集指标系统

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。 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。数据采集指标系统

综合能源服务的意义

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；有助于提升能源供应安全性；有助于推动我国能源向低碳型、多元化和清洁化方向战略转型，促进可再生能源的开发利用。

综合能源可以为用户带来什么综合能源服务可针对工业园区、经济开发区及商务区等，设计量身定制的综合能源服务解决方案，为用户提供绿色、高效、低成本的冷、热、电多种能源供应和服务以及节能管理，赋予用户更多的选择权、降低用户用能成本，更多地消纳清洁能源以及提高能源供应的可靠性，提高园区吸引力，打造绿色、低碳、节能、环保的城市名片，对提高能源利用效率、促进可再生能源开发利用、提高国家基础设施利用率和能源供应安全都具有十分重要的意义。 能源采集软件系统工业互联网基础数据采集设备国产化浅谈.

应该考虑在用能侧发展电气化，逐步实现在交通、餐饮、家庭等领域的电能替代。当然，电能替代应该与生产侧的非化石能源替代步调保持一致，在能源生产结构没有根本改变的情况下，用能侧的电能替代不能真正起到降低碳排放的作用。再来看节能。限于我国的资源禀赋现状，无论是降低火电比重，还是提高生态碳汇能力，在现实经济环境下都难度较大，因此通过采取节能措施，降低能源消耗，降低能耗强度，从而降低碳排放强度，就成为实现碳达峰碳中和目标的另一个关键。

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。零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。

能源需求侧管理推动实现四大直接目标，即降低用能成本、保障用能安全、推动绿色用能、优化用能体验。其一，通过节能提效，实施精细化用能管理，推进能源***节约，实现能源服务成本**小化；其二，在极端条件或供不应求情况下，采取需求响应、有序用能等方式，按照优先级保障用户用能安全稳定；其三，响应“双碳”目标要求，从需求侧出发推动能源消费绿色低碳发展；其四，满足人民美好生活用能需要，不断提升消费侧能源产品和服务水平。国产工业自动化基础数据采集设备是该重回原点.能源数据化平台

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。数据采集指标系统

空间维度我国能源资源供应与需求呈逆向分布，已形成跨省、跨区大范围能源资源调配格局。在供需紧张时期，会推高供能成本、加大能源运输通道压力，而需求侧可在一定空间范围内通过资源协同调节，助力缓解上述问题。在京津冀、长三角、粤港澳、川渝等城市群一体化发展加速的背景下，推动电动汽车、储能电站、虚拟电厂等各类需求侧资源参与跨省调配，在空间范围内提供调峰资源或推动跨省可再生能源消纳，提高区域能源运行效率。横向维度数据采集指标系统

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