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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。 工业数据采集有哪些方式？大数据的采集报价

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。 大数据的采集报价能源需求侧管理是推进能源绿色低碳发展的重要抓手。

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。

切实推进能源消费清洁化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的应有之义。推进以煤炭为**的化石能源清洁利用和有序减量替代，提升电气化水平，严格控制能源消费环节的污染物和二氧化碳排放，是新形势下能源需求侧管理的必要发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要将煤炭消费转型升级作为重点，完善煤炭产品质量管理制度，健全煤炭清洁高效利用标准体系，建立煤炭生产流通消费全过程质量跟踪监测和管理机制，推广使用质量煤、洁净型煤，切实促进煤炭清洁高效利用；完善煤炭消费减量替代长效机制和激励政策，立足国情，兜住底线，有序减量替代，推进煤炭消费转型升级。同时，能源需求侧管理也要积极推进终端能源清洁替代，加强规划指导，鼓励利用可再生能源、天然气、电力等质量能源替代燃煤使用，进一步完善各地区、各领域电能替代方案和配套政策，重点完善补贴政策、价格引导机制和金融支持，支持电能替代用户参与电力市场直接交易，更好地服务于能源消费结构优化，满足人民**美好的用能需求。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。

“双碳”目标下，能源需求侧管理的意义及发展路径思考

“双碳”目标下能源需求侧管理的重要意义实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。

由于能源活动尤其是化石能源消费是CO2的主要排放源，推进能源绿色低碳转型成为实现“双碳”目标的关键。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。

能源需求侧管理是应对能源供需新形势的必然要求当今世界正经历百年未有之大变局，能源市场震荡加剧，供需不稳定不确定性因素增加。 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。数据采集市场报价

能源需求侧管理从时间、空间、横向和纵向四个维度，通过多元化的作用机制，助力现代能源体系建设.大数据的采集报价

空间维度我国能源资源供应与需求呈逆向分布，已形成跨省、跨区大范围能源资源调配格局。在供需紧张时期，会推高供能成本、加大能源运输通道压力，而需求侧可在一定空间范围内通过资源协同调节，助力缓解上述问题。在京津冀、长三角、粤港澳、川渝等城市群一体化发展加速的背景下，推动电动汽车、储能电站、虚拟电厂等各类需求侧资源参与跨省调配，在空间范围内提供调峰资源或推动跨省可再生能源消纳，提高区域能源运行效率。横向维度大数据的采集报价