工业数据采集方法

根据国家统计数据

目前我国非化石能源年产量折合标准煤7.3亿吨左右，占全部一次能源生产的18%，年发电量为2万亿千瓦时，占全部发电量的28%左右。我国二次能源（主要是电能和成品油气）的生产中，煤电年发电量约5.2万亿千瓦时，占全部发电量的69%左右，能源生产的整体结构与前述碳排放结构是吻合的。因此，未来几年我国将大力发展非化石能源生产，除了发展集中式的大规模风电、光伏、光热、生物质等非化石能源之外，也鼓励发展新能源为主的分布式能源，形成“新能源为主体的新型电力系统”。 能源需求侧管理的内在机理.工业数据采集方法

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。 工业数据采集方法工业互联网的基础数据采集与处理成为工业互联网实现其自身价值的**重要一环。

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。

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。 能源绿色低碳转型是实现“双碳”目标的关键，促进绿色能源消费是能源需求侧管理新的关键导向。

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。横向维度能源需求侧管理的外在条件.数据采集和大数据采集的区别机构

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。工业数据采集方法

创新推进能源消费智慧化加快推进数字产业化、产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，是新形势下能源经济的前进方向。推进能源消费数字化、智慧化是能源需求侧管理的创新驱动，在能源需求侧发展智慧用能新模式，拓展能源数字化、智慧化增值服务，营造开放共享的智慧能源生态体系，是能源需求侧管理的创新升级发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要将数字化、智慧化转型作为创新重点，加强智慧化能源消费基础设施建设，加强智能家居、智能楼宇、智能小区和智能工厂等智能终端普及，提升能源需求侧的智能化基础条件。完善能源消费智能化推进机制，建设多元化用能主体参与能源市场的接入设施、信息服务平台和智慧用能交易平台，鼓励能源灵活交易。鼓励需求侧商业模式创新，坚持数据驱动业态创新发展，通过***汇聚和开发利用能源需求侧相关数据，促进以数据为基础的新型产品和服务，逐步形成为用户提供更高质量用能服务的新兴业务。工业数据采集方法