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企业要做到底层碳排放源数据有效收集

目前可以借助智能仪器仪表，网络传输以及后台数据系统就能构建出一个企业范围的能耗管理系统。但是对于产业的减碳而言，就需要考虑到整个经营和管理过程的全生命周期的碳管理。换句话说，当前大多数的能源管理系统只是管理了企业在能耗方面（电，水，气等）一个环节。而对于企业产品从设计到生产的能源消耗和原材料的选型以及加工环节，再到成品阶段的运输等等，还不能给出一个完成的产品碳足迹的管理。 互联网的数据主要来自于互联网用户和服务器等网络设备.热力数据采集

近年来，与能源需求侧管理相关的政策和实践都在积极推进，所涉及的工作内容也不断丰富。例如：能源消费结构调整，通过提高清洁能源消费比重，提升电气化水平，推进能源低碳转型；节能减排工作，多措并举深入挖掘节能潜力，强化重点领域节能和主要污染物减排，提高能源利用效率；有序用能通过在用能高峰时段实施错峰用电、用气等措施，从消费侧保障供需平衡和系统安全。能源需求侧管理的概念内涵能源需求侧管理是对终端用能的综合管理，也是能源需求侧共同参与的管理，是***推进能源消费方式变革的重要手段。数据采集装置机构能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。

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。

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。

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”。 综合能源服务可针对工业园区、经济开发区及商务区。电子化数据采集公司

现代化医院能源数据采集方案。热力数据采集

目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的**，**是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值比较大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。

数据治理为企业带来了***的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。 热力数据采集