工业 数据 采集

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。 能源需求侧管理的外在条件.工业 数据 采集

当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下三种流派

首先，分析域数据治理，也称“元数据治理”。其以元数据，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？

第二，事务域数据治理，也称“主数据治理”。其以主数据，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。

第三，数据质量驱动的数据治理，即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。 数据采集的定义系统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。

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。

企业碳减排要通过数字化系统的方式高效收集自身的能源使用数据，为企业了解自身的能源使用情况并确定节能减排方案提供数据依据。然后，将减排后的数据经过综合评审，通过线上的方式获取国家认证，构建绿色生产企业，让企业在实现降低能源使用成本的同时，促进并达到国家双碳目标。

能源计量*是一个基础，挖掘数据背后价值，**终才能达成服务的目的。我们可以看到电水气热各能源企业和表计企业，都在往综合能源服务提供商发展。引用之前小编写的“那么多做智慧能源和能效管理的，为啥选排名居中的几十家表企中的这四家”文章里，有留言评论说“一个生产型企业跨行去做能效系统本身就是一个不容易的事，就好比一个造药的工厂同时给客户看病一样道理。术业有专攻，做好自己比什么都好。能效系统不是想象的那么简单，难度不在技术本身，难在对行业的认知度。” 数据采集的方法：传感器在采集数据的过程中主要特性是其输入与输出的关系。

应该考虑在用能侧发展电气化，逐步实现在交通、餐饮、家庭等领域的电能替代。当然，电能替代应该与生产侧的非化石能源替代步调保持一致，在能源生产结构没有根本改变的情况下，用能侧的电能替代不能真正起到降低碳排放的作用。再来看节能。限于我国的资源禀赋现状，无论是降低火电比重，还是提高生态碳汇能力，在现实经济环境下都难度较大，因此通过采取节能措施，降低能源消耗，降低能耗强度，从而降低碳排放强度，就成为实现碳达峰碳中和目标的另一个关键。工业互联网基础数据采集设备国产化浅谈.用电数据采集终端采购

藏在医院里的数据，如何变成指导管理的信息？工业 数据 采集

能源需求侧管理的外在条件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。资金是基础条件，一方面形成引导和激励用户积极参与能源需求侧管理的资金池，另一方面推动相关技术、设备、平台的研发应用。技术是重要驱动，如新能源、节能、低碳、数字化技术等。人才是关键支撑，能源需求侧管理涉及多能源品种、多技术、多模式，需要汇集跨学科、跨领域人才，提升能源需求侧管理效能。数据是**载体，承载多能源品种、多元用能特性、多种用能设备等多品类、差异化信息，赋能需求侧新业态新模式。工业 数据 采集

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