数据采集

切实可行的认证之路 —— 数字化认证

相较于传统的企业认证，在数字化发展的***，通过数字化认证的手段可以有效提高我们企业碳排放管理的效率和质量。例如，我们可以利用通过国家认证的能源管理系统，通过数字化手段实现碳排放的监测，碳排放数据填报，整个碳排放的计算以及**核查过程。这对于企业在核算自身碳排放的过程中，可以做到更便捷，更高效，数据质量更高。尤其对于效率这方面，数字化认证有着天然的优势。

实际上，绿色制造是我国工信部在十三五期间就开始推动的，让企业特别是工业企业实施绿色改造。通过绿色工厂、绿色供应链、绿色园区的创建，**终产出企业的绿色产品。在十四五期间，工信部将继续推进这个绿色制造工作，将它作为工业领域实现双碳的一个重要的抓手。 工业互联网基础数据采集设备国产化浅谈.数据采集,分析系统

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,分析系统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。

近年来，与能源需求侧管理相关的政策和实践都在积极推进，所涉及的工作内容也不断丰富。例如：能源消费结构调整，通过提高清洁能源消费比重，提升电气化水平，推进能源低碳转型；节能减排工作，多措并举深入挖掘节能潜力，强化重点领域节能和主要污染物减排，提高能源利用效率；有序用能通过在用能高峰时段实施错峰用电、用气等措施，从消费侧保障供需平衡和系统安全。能源需求侧管理的概念内涵能源需求侧管理是对终端用能的综合管理，也是能源需求侧共同参与的管理，是***推进能源消费方式变革的重要手段。

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。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。

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。能源需求侧管理的概念内涵.数据采集,分析系统

综合能源”涵盖多种能源，包括电力、燃气和冷热。数据采集,分析系统

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,分析系统