基于能源大數(shù)據(jù)的碳結(jié)構(gòu)態(tài)勢感知平臺
案例概述
2020年9月，在第75屆聯(lián)合國大會上，習(xí)近平總書記向國際社會作出碳達峰碳中和的莊嚴(yán)承諾。2021年，中共中央、國務(wù)院接連發(fā)布《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》、《2030年前碳達峰行動方案》等一系列“1+N”碳達峰、碳中和政策頂層設(shè)計文件，明確了我國雙碳戰(zhàn)略的路線圖。
遼寧省是工業(yè)大省，能源消費偏煤、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重，碳達峰任務(wù)十分艱巨。如何評估雙碳行動態(tài)勢，推動構(gòu)建有效的“雙碳”治理體系、助力雙碳目標(biāo)實現(xiàn)是當(dāng)前面臨的主要問題之一。只有深度理解國家雙碳戰(zhàn)略要求，堅持系統(tǒng)思維，統(tǒng)籌研究分析碳達峰的主要任務(wù)，建設(shè)科學(xué)化、系統(tǒng)化的監(jiān)測分析手段，才能抓住“能源輸入-能源消費-低碳輸出”的降碳本質(zhì)和主要矛盾，為促進全社會的綠色轉(zhuǎn)型和低碳發(fā)展服務(wù)。
碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟社會系統(tǒng)性變革，碳監(jiān)測工作是推動全社會減碳降碳的重要基礎(chǔ)。通過數(shù)字技術(shù)在雙碳數(shù)據(jù)共享、智能算法、平臺搭建、場景設(shè)計上的運用，可以提升政府雙碳領(lǐng)域的監(jiān)管效率、促進企業(yè)低碳發(fā)展，實現(xiàn)雙碳管理的數(shù)字化、智能化，促進全社會資源優(yōu)化配置，推動碳達峰碳中和目標(biāo)早日實現(xiàn)。
當(dāng)前，電力行業(yè)轉(zhuǎn)型正以電力數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合政府部門和碳排放、碳交易等相關(guān)數(shù)據(jù)，從“感碳、算碳、析碳、管碳”四個維度，構(gòu)建基于能源大數(shù)據(jù)的碳結(jié)構(gòu)態(tài)勢感知平臺，基于“電-碳分析模型”開展“電力看雙碳”大數(shù)據(jù)應(yīng)用，實現(xiàn)全省及分地區(qū)、分行業(yè)碳排放監(jiān)測。同時，逐步開展電力大數(shù)據(jù)在碳足跡、碳標(biāo)簽、碳交易等領(lǐng)域的應(yīng)用模式，為政府宏觀調(diào)控政策制定、綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展等工作提供決策支撐，為企業(yè)節(jié)能減排提供服務(wù)支持，助力碳達峰碳中和目標(biāo)落地。
來源：國網(wǎng)遼寧省電力有限公司
應(yīng)用場景
場景1：感碳（全省電碳熱力圖）
“感碳”主要是通過全面監(jiān)控城市、區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)能源碳排情況，形成覆蓋全域的碳排放全景圖，智能研判能源碳排異常、碳達峰趨勢，為政府實現(xiàn)“碳達峰、碳中和”目標(biāo)提供持續(xù)跟蹤監(jiān)測手段和決策參考依據(jù)，為企業(yè)節(jié)能減排低碳發(fā)展提供能效賬單。
要達到雙碳目標(biāo)，首先要了解工業(yè)、能源、交通等各領(lǐng)域的碳排放情況，特別是重點碳排放行業(yè)和企業(yè)的動態(tài)。以往這些問題主要通過人力去排查，當(dāng)前通過數(shù)字化技術(shù)開展碳感知、監(jiān)測，可以將碳地圖進行可視化呈現(xiàn)。通過構(gòu)建“碳地圖”，可以清晰展現(xiàn)全省、各市、各區(qū)的碳排放占比情況，以及碳排放總量和強度，掌握不同維度的碳排放數(shù)據(jù)。
依托公司數(shù)據(jù)中臺、東北能源大數(shù)據(jù)中心和新能源云平臺數(shù)據(jù)資源和技術(shù)優(yōu)勢，建設(shè)基于能源數(shù)據(jù)的碳結(jié)構(gòu)態(tài)勢感知平臺，實現(xiàn)碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)匯聚、存儲計算、分析展現(xiàn)，在保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)的前提下，為各級政府部門、企業(yè)提供碳排放監(jiān)測服務(wù)。目前，平臺提供的全省電碳熱力圖，基于全省14地市、11個行業(yè)，以及第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)等用電數(shù)據(jù)、對電碳排放量進行測算，從區(qū)域、產(chǎn)業(yè)布局等角度挖掘排放特性，構(gòu)建全省電碳熱力圖、產(chǎn)業(yè)布局熱力圖。具體主要內(nèi)容如下：
行業(yè)用電及碳排放量方面，全省批發(fā)和零售業(yè)、制造業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、能源生產(chǎn)供應(yīng)等重點行業(yè)的歷史用電量和碳排放量相關(guān)指標(biāo)，按年度、月度統(tǒng)計上述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并支持按年度、月度細化行業(yè)類型。
能源碳排放系數(shù)方面，全省能源碳排放系數(shù)展示，根據(jù)外部能源數(shù)據(jù)獲取情況及碳排放模型建立情況，定期更新外部數(shù)據(jù)，獲取全省能源碳排放系數(shù)，并與國家能源碳排放系數(shù)形成對比，分析遼寧省碳排放系數(shù)的相對變化情況。
電碳排放系數(shù)方面，全省電碳排放系數(shù)展示，根據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)獲取情況、外部能源數(shù)據(jù)獲取情況及碳排放模型建立情況，定期更新外部數(shù)據(jù)，獲取全省火電、總電碳排放系數(shù)，并與國家火電、總電碳排放系數(shù)形成對比，分析遼寧省碳排放系數(shù)的相對變化情況。
全省電量構(gòu)成及碳排放監(jiān)視方面，全省火電、水電、風(fēng)電、太陽能、清潔能源發(fā)電占比情況，支持按年、月進行篩選，分析全省電力構(gòu)成占比，并按日進行實時碳排放監(jiān)測情況。
能源結(jié)構(gòu)及碳排放趨勢方面，按年展示全省能源結(jié)構(gòu)及碳排放趨勢，基于能源消耗量歷史數(shù)據(jù)和碳排放數(shù)據(jù)，在同一時間維度內(nèi)，將兩者進行對比分析，構(gòu)建兩者關(guān)聯(lián)關(guān)系，分析趨勢。
助力其他區(qū)域減排方面，通過數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)獲取分析遼寧省清潔能源發(fā)電總額外送其他區(qū)域的規(guī)模，并根據(jù)各類清潔能源電碳模型算法，獲取遼寧省助力其他區(qū)域減排規(guī)模。
地市碳排放強度及趨勢分析方面，以上一年度統(tǒng)計局公布的各地市GDP規(guī)模、工業(yè)產(chǎn)值占比為標(biāo)準(zhǔn)，分析各年度碳排放強度，同時分析經(jīng)濟增長的同時，每單位國民生產(chǎn)總值所帶來的碳排放量的變化情況，得出該區(qū)域的低碳發(fā)展模式。
地市碳排放密度及趨勢分析方面，基于各市碳排放分析和各市地域面積的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，深入分析各地市碳排放密度，同時結(jié)合區(qū)域能源結(jié)構(gòu)分析碳排放強度、密度、能源結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，得出碳排放密度趨勢。
清潔能源地理分布方面，對清潔能源使用數(shù)據(jù)進行抽取，建立清潔能源用戶資源池。程序自動關(guān)聯(lián)業(yè)擴信息并定期掃描臺區(qū)檔案，對新增清潔能源用戶進行定時補充。對資源池中客戶的每日用電情況加以記錄，進而形成清潔能源用戶分布圖與清潔能源用電熱力圖，滿足清潔能源用戶檔案查詢需求。
清潔能源碳減排模型分析方面，結(jié)合采集營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計遼寧省內(nèi)清潔能源用戶使用清潔能源電量總額，建立數(shù)據(jù)換算模型分析得出運算結(jié)果對標(biāo)發(fā)電廠電力使用總量折合碳排分析降碳，得知降低煤炭消費量與減少排放量。
場景2：算碳（能源結(jié)構(gòu)碳排放全景圖）
“算碳”主要是以區(qū)域歷史數(shù)據(jù)+實時自動精細化測算為基礎(chǔ)，通過建設(shè)“雙碳”數(shù)據(jù)體系，構(gòu)建“電碳”模型，為政府“雙碳”決策以及企業(yè)、行業(yè)碳排管理提供科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。主要功能如下：
構(gòu)建“雙碳”數(shù)據(jù)體系方面，圍繞碳排放監(jiān)測、碳足跡研究、碳標(biāo)簽應(yīng)用、碳交易服務(wù)等業(yè)務(wù)需求，前瞻性的編制“雙碳”數(shù)據(jù)需求清單，構(gòu)建“雙碳”數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，厘清數(shù)據(jù)資源現(xiàn)狀，打通內(nèi)外部橫向數(shù)據(jù)交互鏈路及縱向數(shù)據(jù)共享通道，推動公司內(nèi)外部數(shù)據(jù)融通共享，實現(xiàn)所需數(shù)據(jù)全量、快速匯聚，為平臺建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐。
構(gòu)建雙碳公共數(shù)據(jù)模型方面，設(shè)計分層次公共數(shù)據(jù)模型，統(tǒng)一核心數(shù)據(jù)編碼，為主數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)融合奠定基礎(chǔ)。規(guī)范合并多源主數(shù)據(jù)形成權(quán)威主數(shù)據(jù)，支撐數(shù)據(jù)按實體有效歸集。分層次融合多渠道業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多源頭、多口徑、不同頻率雙碳數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用。建立跨時間、區(qū)域、領(lǐng)域主題模型庫和典型場景，便捷支撐共性數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。平臺依托公司云平臺、數(shù)據(jù)中臺算力，應(yīng)用ADL、ECM和長期均衡算法，構(gòu)建基于電力客戶用電量的碳排放算法模型，探尋用電量與碳排放之間的內(nèi)在規(guī)律，實現(xiàn)全省重點企業(yè)、重點行業(yè)以及各地市碳排放精準(zhǔn)測算分析。
構(gòu)建“電-碳分析模型”方面，基于電力大數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性高、實時性強、價值密度大、采集范圍廣等特征，結(jié)合能源、經(jīng)濟、人口等數(shù)據(jù)，運用關(guān)聯(lián)性分析、主成分分析等方法，挖掘碳排放總量與電力數(shù)據(jù)長期均衡關(guān)系，研究構(gòu)建“電-碳分析模型”。基于能源流剖分碳軌跡，結(jié)合能源結(jié)構(gòu)溯源分析，設(shè)計碳流追蹤算法，形成動態(tài)碳排測算因子，精準(zhǔn)化測算實時碳排強度，支撐省市縣企業(yè)四級碳排放情況高頻監(jiān)測與精準(zhǔn)測算。
全省能源結(jié)構(gòu)碳排放全景圖方面，基于發(fā)電廠碳排放量、化石能源使用量、發(fā)電量、電力、負荷等數(shù)據(jù)，對全省能源結(jié)構(gòu)及全系統(tǒng)碳排放量進行計算分析和深度挖掘，從時間維度、空間分布、能源類型等方面發(fā)掘碳排放規(guī)律和特性，構(gòu)建區(qū)域特色化能源碳排放指標(biāo)體系，量化碳排等級，實現(xiàn)對全省能源結(jié)構(gòu)及碳排放結(jié)構(gòu)的全景監(jiān)視及態(tài)勢感知。通過能源碳排體系分析結(jié)果，探索優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)以降低碳排放，使我省能源結(jié)構(gòu)朝著清潔、高效、低碳的方向良性發(fā)展。
場景3：析碳（碳足跡、碳畫像）
“析碳”主要是對通過“碳足跡”、“碳畫像”等對企業(yè)、園區(qū)碳排放進行分析研究，構(gòu)建全面科學(xué)的分析研究體系，為管碳、降碳系統(tǒng)支撐。
“碳足跡”就是從產(chǎn)業(yè)、行業(yè)層面“深挖、分析”具體碳排放的來源和組成，明白碳足跡從哪來、到哪去，方便科學(xué)制定減少碳排放的策略。以礦產(chǎn)行業(yè)為例，“碳足跡”功能可以讓用戶清晰地看到開采、生產(chǎn)過程的碳排放由哪些能源組成，其中電氣、天然氣、柴油、汽油占比是多少；同時也可以看到能源如何進入該行業(yè)。通過互相追溯礦產(chǎn)行業(yè)與能源之間的流向，量化碳排放量、結(jié)構(gòu)占比，分析碳排放組成。通過可視化的企業(yè)碳足跡監(jiān)測分析，可以有效掌握企業(yè)各個生產(chǎn)環(huán)境碳排放情況，從而幫助政府和企業(yè)，立足精準(zhǔn)可信的碳排數(shù)據(jù)，規(guī)劃雙碳路徑，優(yōu)化企業(yè)ESG相關(guān)流程，高效達成低碳、零碳發(fā)展目標(biāo)。
碳足跡方面，建設(shè)菱鎂產(chǎn)業(yè)“碳足跡”監(jiān)測場景，以菱鎂產(chǎn)品的全生命周期流程為基礎(chǔ)，根據(jù)不同的產(chǎn)品工藝制定碳足跡相應(yīng)的監(jiān)測分析方法，實現(xiàn)對產(chǎn)品的碳足跡分析。幫助企業(yè)辨識菱鎂產(chǎn)品生命周期中主要的溫室氣體排放過程，以利于制定有效的碳減排方案。根據(jù)碳足跡的分析結(jié)果，還可以預(yù)測擬采用的減排措施會對目前的溫室氣體排放情況的影響，從而實現(xiàn)對不同擬減排措施的擇優(yōu)與改進。企業(yè)還可以通過碳足跡的計算宣傳自己的碳減排行動，為后續(xù)產(chǎn)品的碳標(biāo)簽、碳認證服務(wù)。
碳畫像方面，建設(shè)區(qū)域碳排放畫像，以電力大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以各地市發(fā)改委、工業(yè)與信息局、環(huán)保局為輔助數(shù)據(jù)，匯集電、水、氣、煤等能源數(shù)據(jù)，形成重點監(jiān)管區(qū)域企業(yè)碳畫像三色圖。通過不同的畫像，客觀、形象地反映區(qū)域碳排放情況，為加強重點區(qū)域的碳排放監(jiān)管、制定節(jié)能減排措施和綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展服務(wù)。
場景4：管碳（雙碳綜合管理）
“管碳”主要是對碳進行精細化管理，實現(xiàn)碳排放管得住。相關(guān)部門制定、分配指標(biāo)后，可以通過碳管理對區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)進行數(shù)據(jù)監(jiān)測。假設(shè)某企業(yè)剩余碳排放容量不足，該功能會通過橙紅色圖標(biāo)提醒用戶，查看該企業(yè)每個月的碳排放量、趨勢、強度等。此外，碳管理還提供用能超標(biāo)預(yù)警、重點關(guān)注企業(yè)、區(qū)域達成情況等。通過有效的碳管理方法，結(jié)合本地經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境目標(biāo)，形成本地特色的能源調(diào)控、雙碳減排策略。
據(jù)中創(chuàng)碳投統(tǒng)計，2020年度，石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空八大行業(yè)的碳排放總量合計約占全國碳排放的80%。也就是說，科學(xué)管理重點區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)的碳排放至關(guān)重要。而“碳管理”功能正是對碳進行精細化管理，實現(xiàn)碳排放管得住。
國家發(fā)展和改革委員會應(yīng)對氣候變化司組織國家應(yīng)對氣候變化戰(zhàn)略研究和國際合作中心研究確定了中國區(qū)域電網(wǎng)的平均二氧化碳排放因子。平臺基于遼寧省電碳熱力圖，火力發(fā)電碳排放量、平均碳排放強度等20項電碳指標(biāo)，通過清潔能源占比、碳排放量增量、碳排放速率變化量、外送電量增量、清潔能源消納程度等5個維度，構(gòu)建區(qū)域“雙碳”綜合指數(shù)。通過“雙碳”綜合指數(shù)的開發(fā)，可以更全面的度量區(qū)域碳排放的實際情況，增加了碳排放管理的科學(xué)工具。在“雙碳”綜合指數(shù)的應(yīng)用上，如何支持政府在產(chǎn)業(yè)調(diào)整、新上項目、創(chuàng)新發(fā)展等方面的具體決策，科學(xué)指導(dǎo)政府規(guī)劃計劃和實際工作落地實施，是輔助城市政府推進“雙碳”工作的重點。
雙碳預(yù)測管理方面，電力碳達峰時間長短期預(yù)測，結(jié)合區(qū)域特色的電力碳結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系，在機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)的基礎(chǔ)上，對區(qū)域未來電力碳排放量進行預(yù)測（短期）。對電網(wǎng)碳排放、碳吸收、區(qū)外送電助力減排等預(yù)測分析場景進行模擬演示。建立地區(qū)碳排放預(yù)測體系，基于不同主體能源-經(jīng)濟-環(huán)境CGE模型，從為了碳排放總量視角，對全省不同碳排放主體的碳排放水平，碳達峰情況進行精準(zhǔn)預(yù)測。通過基于大數(shù)據(jù)分析的多層次、多維度預(yù)測可以為雙碳目標(biāo)的科學(xué)制定、優(yōu)化能源配置、服務(wù)低碳發(fā)展提供精細化數(shù)據(jù)支撐。
政府碳目標(biāo)管理方面，通過加強雙碳管理，實現(xiàn)雙碳監(jiān)測、預(yù)警、分析、評價全閉環(huán)服務(wù)能力，為區(qū)域開展雙碳目標(biāo)管理、碳排放管理、碳減排管理、碳資產(chǎn)管理等碳相關(guān)工作提供平臺核心支撐能力。圍繞碳中和主題提供碳達峰碳中和的預(yù)測規(guī)劃、實施路徑模擬推演和過程動態(tài)監(jiān)管，助力用戶在確保發(fā)展和減排協(xié)調(diào)發(fā)展、期和長期動態(tài)聯(lián)動、整體和局部協(xié)同一致的前提下，快速推進雙碳落地。
企業(yè)碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與決策管理方面，通過對企業(yè)關(guān)鍵指標(biāo)匯總分析、指標(biāo)對標(biāo)對比、配額盈虧分析、資產(chǎn)持有預(yù)警分析、數(shù)據(jù)實時預(yù)測、履約成本比較分析等碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)的梳理研究，為企業(yè)碳資產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與決策服務(wù)，促進企業(yè)制定節(jié)能減排措施，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
場景5：企業(yè)應(yīng)用（華晨寶馬集團）
寶馬集團作為中德（沈陽）高端制造產(chǎn)業(yè)園規(guī)模較大的企業(yè)，是我省先進制造企業(yè)的典范，具有較強的代表性。平臺通過匯集寶馬運營、企業(yè)應(yīng)用（華晨寶馬集團）供應(yīng)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)，以及車輛使用等碳排放相關(guān)關(guān)鍵績效指標(biāo)，深度剖析華晨寶馬全產(chǎn)業(yè)鏈碳指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用可視化技術(shù)實現(xiàn)碳排放多維度全景監(jiān)測。通過汽車生產(chǎn)過程中主要資源消耗和排放量的匯總統(tǒng)計與對比分析，監(jiān)測企業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)特點和變化趨勢，為企業(yè)制定降碳增效方案、進一步實現(xiàn)節(jié)能減排、提高綠色發(fā)展水平提供數(shù)據(jù)支撐。具體內(nèi)容如下:
企業(yè)用電情況及趨勢分析方面，基于數(shù)據(jù)中臺獲取企業(yè)用電情況，結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)品特點、企業(yè)規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)等，進行企業(yè)用能情況的趨勢分析及展示。
企業(yè)用能情況及趨勢分析方面，線下按月獲取企業(yè)用能情況，結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)品特點、企業(yè)規(guī)模、歷史數(shù)據(jù)等，進行企業(yè)用能情況的趨勢分析及展示。
企業(yè)能耗和產(chǎn)值詳情統(tǒng)計方面，綜合分析企業(yè)各類能耗占比及使用情況，結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)值、產(chǎn)品特點等，分析企業(yè)單位產(chǎn)品綜合能耗，并對標(biāo)該企業(yè)所在行業(yè)的平均值，形成企業(yè)產(chǎn)品與能耗之間的數(shù)據(jù)分析。
企業(yè)綜合碳排放環(huán)比分析（歷年）方面，基于歷史數(shù)據(jù)，進行企業(yè)碳排放環(huán)比分析（歷年），構(gòu)建碳排數(shù)據(jù)與企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)值、競爭環(huán)境、市場環(huán)境、企業(yè)優(yōu)勢等相關(guān)因素的關(guān)聯(lián)模型，呈現(xiàn)重點企業(yè)側(cè)碳排放環(huán)比分析。
企業(yè)碳排趨勢分析圖方面，基于已構(gòu)建的企業(yè)碳排模型，對企業(yè)碳排數(shù)據(jù)進行研判分析及趨勢分析，并以趨勢圖的形式展現(xiàn)。
企業(yè)碳排放詳情分析方面，對企業(yè)的監(jiān)測內(nèi)容進行詳情展示分析，包括企業(yè)的基本信息、用電量、其他用能信息、清潔能源消納量、電碳模型因子、單位產(chǎn)出能信息變化等重要信息，并支持信息的選取展示。
場景6：園區(qū)應(yīng)用（海城菱鎂產(chǎn)業(yè)園）
海城菱鎂產(chǎn)業(yè)園是我省優(yōu)勢資源開發(fā)的典型代表，實現(xiàn)碳排放多維度全景監(jiān)視及分析，對加強產(chǎn)業(yè)園的能源監(jiān)管和促進產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展意義重大。平臺利用可視化技術(shù)實現(xiàn)海城菱鎂產(chǎn)業(yè)園碳排放多維 度全景監(jiān)視及分析，可以有效監(jiān)控企業(yè)的能源消耗和碳排放情況，構(gòu)建企業(yè)能源消耗與碳排放的相關(guān)性分析，提升外在和自身的檢查管理能力，引導(dǎo)企業(yè)節(jié)能減排，為可持續(xù)綠色發(fā)展提供保障。
場景7：行業(yè)應(yīng)用（供暖行業(yè)）
供暖行業(yè)是北方特有的傳統(tǒng)高污染行業(yè)，從換熱站用電、壓力、供流、熱量等維度進行分析，助力企業(yè)精準(zhǔn)掌控能源消耗情況及用能發(fā)展趨勢。平臺以供暖行業(yè)為樣本數(shù)據(jù)，從換熱站用電、壓力、供流、熱量等維度進行分析，助力企業(yè)精準(zhǔn)掌控能源消耗情況及用能發(fā)展趨勢，挖掘企業(yè)用能優(yōu)化潛力，為企業(yè)能耗管理提供支持，提高用能安全水平、節(jié)約用能成本，助力企業(yè)經(jīng)營提質(zhì)增效，促進供暖行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型升級。同時，提供多項相關(guān)指標(biāo)的大數(shù)據(jù)分析和比對，助力企業(yè)針對性地進行升級改造，提升能源供熱效率，持續(xù)優(yōu)化改進行業(yè)對氣候的影響。
案例總結(jié)
匯聚多元數(shù)據(jù)資源，支持全面數(shù)據(jù)管理。在數(shù)據(jù)匯聚方面，不僅完成遼寧地區(qū)全部電力、新能源等數(shù)據(jù)匯聚，還完成省級石油、天然氣等外部多種數(shù)據(jù)資源的匯聚，并進一步探索地市級等更細粒度的數(shù)據(jù)匯聚，構(gòu)建省級動態(tài)“雙碳”數(shù)據(jù)體系。在數(shù)據(jù)管理方面，通過數(shù)據(jù)質(zhì)量常態(tài)管控機制支持能源數(shù)倉的數(shù)據(jù)質(zhì)量常態(tài)管控，通過數(shù)據(jù)分類分級管理體系與外部企業(yè)的數(shù)據(jù)交互，以全生命周期安全防護為基礎(chǔ)，支持與外部企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和分析。
摸清碳排放底數(shù)，實現(xiàn)區(qū)域碳達峰預(yù)測。在碳排放監(jiān)測方面。建立地區(qū)碳排放監(jiān)測體系，構(gòu)建多維度碳排放監(jiān)測模型，基于電力實時數(shù)據(jù)，利用該平臺匯聚的多部門數(shù)據(jù)資源，優(yōu)化能源碳排放計算算法，監(jiān)測省、地市、園區(qū)等不同主體的碳排放總量、強度、下降率等指標(biāo)。在宏觀碳排放預(yù)測方面，建立地區(qū)碳排放預(yù)測體系，基于不同主體能源-經(jīng)濟-環(huán)境CGE模型，對全省、不同碳排放主體的碳排放水平、碳達峰情況進行精準(zhǔn)預(yù)測。
輸出監(jiān)測分析報告，助力政府雙碳管理決策。依托碳結(jié)構(gòu)態(tài)勢感知平臺監(jiān)測數(shù)據(jù)，定期輸出“碳達峰、碳中和”監(jiān)測分析報告，實現(xiàn)對碳排放主體信息、碳排放分布、碳排放強度、碳排放趨勢的綜合分析和管理，輔助地方政府及時了解和掌握區(qū)域碳排放情況和碳中和發(fā)展進程，為政府相關(guān)加強雙碳管理、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、引導(dǎo)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展提供決策支持。
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