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推动新一代信息技术与制造业深度融合加快工业互联网创新发展

为深入实施工业互联网创新发展战略，继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展，引导企业重点围绕工业互联网网络、平台、安全三大体系构建，开展新模式应用和企业上云，实现两化融合高质量发展，加快工业互联网相关领域项目建设，特制定本导向目录。支持工业互联网网络建设

支持工业企业内部网络改造提升。支持企业科学部署和应用5G、无线Wifi、千兆光纤网络，扩大网络覆盖范围，鼓励有条件的企业开展基于IPv6（互联网协议第6版）的改造升级。支持企业采用工业以太网、工业无源光网络（PON）、工业无线、时间敏感网络（TSN）、边缘计算等新型网络技术，建设连接生产装备、仪表仪器、传感器、控制系统、管理系统等要素的企业网络。 基础设备数据采集的安全性决定了国家的工业安全和工业互联网的安全.数据 采集价格

综合能源服务

综合能源服务本质上是由新技术**、绿色发展、新能源崛起引发的能源产业结构重塑，从而推动的新兴业态、商业模式、服务方式不断创新，其具有综合、互联、共享、高效、友好的特点。综合是指能源供给品种、服务方式、定制解决方案等的综合化。互联是指同类能源互联、不同能源互联以及信息互联。共享是指通过互联网平台实现能源流、信息流、价值流的交换与互动。高效是指通过系统优化配置实现能源高效利用。友好是指不同供能方式之间、能源供应与用户之间友好互动。 数据采集新技术报价减污降碳协同增效是生态文明和美丽中国建设的现实需要，切实推进能源消费清洁化是能源需求侧管理。

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。

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。藏在医院里的数据，如何变成指导管理的信息？

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。 能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。分布式数据采集价格

“双碳”数字化的目标 —— 企业低碳认证。数据 采集价格

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”。 数据 采集价格