大数据采集与传统数据采集

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。 能源需求侧管理的基本要素，是能源需求侧管理不可或缺的基础资源。大数据采集与传统数据采集

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。 需求数据采集平台工业数据采集有哪些方式？

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”。

科学化精细化有序用能保底党的十九届五中全会提出，把安全发展贯穿国家发展各领域和全过程。强化安全意识和底线思维，科学化、精细化完善有序用能，是能源需求侧管理的基础性内容。在能源需求侧巩固提升“需求响应优先、有序用能保底”的模式，发挥好有序用能的压舱石和稳定器作用，是新形势下能源需求侧管理的基础发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要统筹发展与安全，基于有序用电、有序用气的已有基础，进一步完善从需求侧保障能源系统安全稳定运行的途径和模式。建立健全能源监测预警机制，对能源需求变化、价格波动以及安全风险状况等进行预测预警。完善需求响应市场机制，以电力市场化**为契机，引导和激励用户积极开发利用需求响应资源。对供需变化、应急状态和其他极端情形，完善能源需求侧应急保障预案，精细化制定有序用电、有序用气等方案。加强应急处置后评估和总结。多措并举从需求侧加强系统可调节能力，提升能源系统的灵活性和韧性，保障能源绿色低碳转型过程中的能源安全。零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。

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。 “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。能源 数据价格

“双碳”目标下能源需求侧管理的重要意义。大数据采集与传统数据采集

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”。 大数据采集与传统数据采集