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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。横向维度零碳、节能、供热冷....面向综合能源服务的能源计量。数据采集工业价格

双碳”目标下，能源需求侧管理的发展路径“双碳”目标对能源需求侧管理发展路径提出了更加多元化的要求。建议从绿色、清洁、安全、高效、智慧等五个维度系统推进、协同发力，推动能源需求侧管理走准走深走实，保障能源绿色低碳转型和碳达峰、碳中和目标实现。

引导促进绿色能源消费能源绿色低碳转型是实现“双碳”目标的关键，促进绿色能源消费是能源需求侧管理新的关键导向。积极培育绿色能源消费理念，引导用户践行绿色消费模式，通过体制机制创新，鼓励绿色电力为**的绿色能源消费，是新形势下能源需求侧管理的关键发展路径。 数据采集分析公司价格工业大数据是未来工业在全球市场竞争中发挥优势的关键。

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。

科学化精细化有序用能保底党的十九届五中全会提出，把安全发展贯穿国家发展各领域和全过程。强化安全意识和底线思维，科学化、精细化完善有序用能，是能源需求侧管理的基础性内容。在能源需求侧巩固提升“需求响应优先、有序用能保底”的模式，发挥好有序用能的压舱石和稳定器作用，是新形势下能源需求侧管理的基础发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要统筹发展与安全，基于有序用电、有序用气的已有基础，进一步完善从需求侧保障能源系统安全稳定运行的途径和模式。建立健全能源监测预警机制，对能源需求变化、价格波动以及安全风险状况等进行预测预警。完善需求响应市场机制，以电力市场化**为契机，引导和激励用户积极开发利用需求响应资源。对供需变化、应急状态和其他极端情形，完善能源需求侧应急保障预案，精细化制定有序用电、有序用气等方案。加强应急处置后评估和总结。多措并举从需求侧加强系统可调节能力，提升能源系统的灵活性和韧性，保障能源绿色低碳转型过程中的能源安全。现代化医院能源数据采集方案。

持续推进能源节约利用节约资源和保护环境是我国的基本国策，节约、集约用能是能源需求侧管理的基本内容。在能源需求侧综合采取技术和管理措施，优化提升全社会用能管理，增强**节能意识，提高能源利用效率，是能源需求侧管理的基本发展路径。在“双碳”目标下，能源需求侧管理要继续坚持节能优先的总方略，把节能贯穿于需求侧管理的全过程与各领域，综合推进节约用煤、用电、用油、用气等举措，抑制不合理能源消费。严格能耗强度控制，合理控制能源消费总量，进一步完善节能减排激励约束政策，推动用能权有偿使用和交易，加快建设全国用能权交易市场，建立能源消费总量指标跨地区交易机制。针对重点区域和领域以及一些新兴的高载能行业，要围绕“双碳”目标出台细化有效的节能措施。数据采集：工业数据主要来源于机器设备数据、工业信息化数据和产业链相关数据。浙江数据采集平台

能源需求侧管理在内涵上需要有新的拓展。数据采集工业价格

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。 数据采集工业价格

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