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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。工业物联网环境下设备数据采集如何实现。工业现场数据采集平台

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。 工业现场数据采集公司能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点.

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”。

从能源行业现状看，三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三种数据治理实践，也没有

出现对非结构化数据尤其是以时序数据为能源大数据进行治理的典型案例，希望这一局面能够尽快得到改变。

未来，建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、智能、仿真与全真等方面入手，设计和落实企业未来架

构。与能源技术本身以及信息化的发展历史一样，能源数字化其实也是一个长期的过程，不可能一蹴而就，建议能源企业

能够加深认识，抓住重点，搞好顶层设计，逐步建成理想的数字化体系。 “双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。

能源需求侧管理包含五方面具体措施。一是合理控制用能总量，推动能源资源高效、科学配置；二是优化用能方式，综合应用新产品、新技术、新设备等，推动用能合理化、高效化、低碳化发展；三是调整用能结构，控制化石能源消费与终端用能绿色清洁替代协调配合；四是引导用能行为，通过行政手段或经济激励，激发需求侧灵活性资源潜力，调节用能时序，保障能源供需平衡；五是丰富用能模式，为满足日益个性化、多元化、智能化的用能需求，用能服务内容、商业模式由传统单一形式向综合型、质量化发展。切实可行的认证之路 —— 数字化认证。工业现场数据采集公司

数据采集：工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。工业现场数据采集平台

除了数字化，新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。

其实，对能源行业而言“平衡”无处不在：在生产领域，追求的是投入的物料（原料、燃料）与产出物（电能、成品油）的平衡；在网络运行领域，追求的是输入的能源与输出负荷的平衡（对电网来说，就是电力电量平衡）。可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态，也是系统运行的目标。当条件发生变化时，能源系统就会优化或劣化，直到系统被手动或自动调整适应新的条件，达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置，使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。 工业现场数据采集平台