目前,我國年碳排放量在100億噸左右，按照“3060”戰(zhàn)略部署，到2030年實現碳達峰時，我國碳排放量將控制在116億噸左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右與碳吸收量相等，從而實現碳中和。

當前我國碳吸收量為12億～14億噸，凈排放接近90億噸。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生態(tài)碳匯，其總量受國土資源稟賦制約較大，增長潛力很小。若工業(yè)級碳吸收（工業(yè)碳匯）技術不實現大突破，尤其是技術經濟性不實現大突破，則只能依靠減少碳排放量來實現碳中和。由于碳排放量與工業(yè)生產規(guī)模、效率強相關，需要在減少碳排放的同時，減輕對經濟增長的影響，可以說實現碳中和的任務極為艱巨。

能源行業(yè)是碳中和的關鍵

從行業(yè)來看，我國碳排放來源占比分別為：火電45%；重、化工35%；交通1.5%以及其他5%。不難看出，在我國碳排放總量中，幾乎所有的碳排放都與能源有關，都產生于能源的生產、儲運和使用環(huán)節(jié)。因此可以認為，碳中和問題本質上就是能源問題，解決問題的途徑就是減少能源全生命周期過程中的碳排放。目前主要可以從兩方面實現，一是調整能源結構，二是節(jié)能。

先來看調整能源結構。首先應該考慮提高非化石能源生產端的比例。

根據國家統(tǒng)計數據，目前我國非化石能源年產量折合標準煤7.3億噸左右，占全部一次能源生產的18%，年發(fā)電量為2萬億千瓦時，占全部發(fā)電量的28%左右。我國二次能源（主要是電能和成品油氣）的生產中，煤電年發(fā)電量約5.2萬億千瓦時，占全部發(fā)電量的69%左右，能源生產的整體結構與前述碳排放結構是吻合的。因此，未來幾年我國將大力發(fā)展非化石能源生產，除了發(fā)展集中式的大規(guī)模風電、光伏、光熱、生物質等非化石能源之外，也鼓勵發(fā)展新能源為主的分布式能源，形成“新能源為主體的新型電力系統(tǒng)”。

其次，應該考慮在用能側發(fā)展電氣化，逐步實現在交通、餐飲、家庭等領域的電能替代。當然，電能替代應該與生產側的非化石能源替代步調保持一致，在能源生產結構沒有根本改變的情況下，用能側的電能替代不能真正起到降低碳排放的作用。

再來看節(jié)能。限于我國的資源稟賦現狀，無論是降低火電比重，還是提高生態(tài)碳匯能力，在現實經濟環(huán)境下都難度較大，因此通過采取節(jié)能措施，降低能源消耗，降低能耗強度，從而降低碳排放強度，就成為實現碳達峰碳中和目標的另一個關鍵。

按照國務院在2021年10月26日發(fā)布的《2030年前碳達峰行動方案》，我國的目標是到2025年，非化石能源消費比重達到20%左右，單位國內生產總值能源消耗比2020年下降13.5%，單位國內生產總值二氧化碳排放比2020年下降18%，為實現碳達峰奠定堅實基礎；到2030年，非化石能源消費比重達到25%左右，單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，順利實現2030年前碳達峰目標。這樣的目標如果能實現的話，將是全世界范圍內有史以來碳排放強度的最大降幅。

國家能源系統(tǒng)是一個復雜體系，不管是調整能源結構還是節(jié)能減排，都需要抓住這個復雜體系的核心環(huán)節(jié)，實現以點帶面，推動“雙碳”戰(zhàn)略的落實。2021年3月15日召開的中央財經委員會第九次會議提出，要構建清潔低碳安全高效的能源體系，控制化石能源總量，著力提高利用效能，實施可再生能源替代行動，深化電力體制改革，構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)。

從新型電力系統(tǒng)的特征看，要想實現電源結構向新能源轉變、輸電網向可調節(jié)負荷能源互聯(lián)網轉變、負荷特性向柔性和生產消費兼具性轉變、運行特性向更加智能的平衡與協(xié)同優(yōu)化方式轉變，僅僅依靠傳統(tǒng)的能源技術是不可能的，必須引入數字技術，通過傳統(tǒng)能源技術與數字技術的融合，實現能源系統(tǒng)的整體數字化轉型。

算法+數據，助力新型電力系統(tǒng)的平衡與優(yōu)化

數字化是對傳統(tǒng)信息化技術和工業(yè)技術（對能源行業(yè)而言，就是能源生產和運行技術）的發(fā)展、融合與創(chuàng)新。

對傳統(tǒng)能源技術而言，它融合了信息技術尤其是互聯(lián)網、物聯(lián)網、大數據技術近年的進展，使能源系統(tǒng)能夠產生和交換數據，能夠跨時空互聯(lián)互通，能夠基于數據進行分析、預測和優(yōu)化；對信息技術而言，它使信息系統(tǒng)能夠突破人工錄入數據、記錄數據、統(tǒng)計和分析數據等傳統(tǒng)的管理信息系統(tǒng)模式，成為與能源技術系統(tǒng)（包括自控系統(tǒng)）在網絡上、功能上、數據上全面融合的能源數字系統(tǒng)。所以能源數字化是新一代的企業(yè)技術體系。

關于數字化，有三點需要指出：

第一，深度融合。數字化的終極目標是實現工業(yè)技術和信息技術的兩化深度融合，在未來的能源系統(tǒng)中，數字技術或者數字化子系統(tǒng)是能源系統(tǒng)不可分割的一個天然組成部分，就像如今的電力電子和自控系統(tǒng)是電力系統(tǒng)的有機組成部分一樣。

第二，數字化與信息化的關系。有些觀點把數字化與信息化對立起來，或者并列起來，認為兩者是完全不同的系統(tǒng)，這樣的認識是不正確的。數字技術繼承和發(fā)展了信息技術，從本質來講，它是信息技術在新時代的一種表現形式。

第三，數據是核心資產。數字化時代，數據是核心，數據是數字化系統(tǒng)的源頭，也是數字化系統(tǒng)的結果，只要抓住了數據，無論技術如何變化，供應商如何更替，企業(yè)都不會受到根本影響，從這個意義上講，數據也將成為企業(yè)的核心資產。

除了數字化，新型電力系統(tǒng)的建設還有一個關鍵詞——“平衡”。

其實，對能源行業(yè)而言“平衡”無處不在：在生產領域，追求的是投入的物料（原料、燃料）與產出物（電能、成品油）的平衡；在網絡運行領域，追求的是輸入的能源與輸出負荷的平衡（對電網來說，就是電力電量平衡）。

可以說平衡就是能源系統(tǒng)在給定條件下的正常運行狀態(tài)，也是系統(tǒng)運行的核心目標。當條件發(fā)生變化時，能源系統(tǒng)就會優(yōu)化或劣化，直到系統(tǒng)被手動或自動調整適應新的條件，達到新的平衡。所以優(yōu)化就是創(chuàng)造利于能源系統(tǒng)降本增效的運行條件與系統(tǒng)資源配置，使系統(tǒng)由一個較低的平衡態(tài)遷移到較高的平衡態(tài)的過程。

以新型電力系統(tǒng)的一個重要組成部分——末端的區(qū)域綜合能源智能化為例，區(qū)域綜合能源系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，供能側既有大電網供電，又有多種分布式能源、儲能，電、熱、冷、燃氣、壓縮空氣儲能等多種能源工質混雜；用能側既要求安全、穩(wěn)定、持續(xù)供能，又要求能夠智慧用能，經濟高效地對企業(yè)生產波動、能源市場波動、能源系統(tǒng)波動進行快速響應，實現能源利用效率最大化。在這種情況下，區(qū)域綜合能源平衡相對于傳統(tǒng)的配電網電力電量平衡，復雜程度要上升好幾個數量級。單純依靠傳統(tǒng)的能源技術、電力電子與自控技術，已經很難實現整體上的平衡和優(yōu)化，必須依靠數字化技術，利用數字技術與能源技術包括自控技術的深度融合，實現區(qū)域能源系統(tǒng)的“安穩(wěn)長滿優(yōu)”運行。

能源數字化應抓好數據治理

數據治理（Data Governance）是組織中涉及數據使用的一整套管理行為，由企業(yè)數據治理部門發(fā)起并推行，是關于如何制定和實施針對整個企業(yè)內部數據的商業(yè)應用和技術管理的一系列政策和流程。

不同的組織對數據治理有不同的定義，我國對數據治理的定義源于國資委在《加快推進國有企業(yè)數字化轉型工作的通知》，其中對數據治理的描述為“明確數據治理歸口管理部門，加強數據標準化、元數據和主數據管理工作，定期評估數據治理能力成熟度。加強生產現場、服務過程等數據動態(tài)采集，建立覆蓋全業(yè)務鏈條的數據采集、傳輸和匯聚體系。加快大數據平臺建設，創(chuàng)新數據融合分析與共享交換機制。強化業(yè)務場景數據建模，深入挖掘數據價值，提升數據洞察能力”。

目前國內通常認為數據治理是一個廣義的概念，包括了數據規(guī)劃、組織、架構等管理以及數據工具與平臺的集合，核心是對企業(yè)數據進行有效管理和利用的評估、指導和監(jiān)督，通過一系列的組織、制度活動保障高質量的數據不斷創(chuàng)新數據服務，從而實現數據資產價值最大化，為企業(yè)數字化轉型提供強勁動力，為企業(yè)創(chuàng)造數字化價值。

數據治理為企業(yè)帶來了廣泛的應用價值，不僅可以改善數據質量、獲得數據地圖映射、改善數據管理，還可以降低企業(yè)運營風險、降低企業(yè)成本、更好地協(xié)調企業(yè)各部門之間的協(xié)作。

當下，能源企業(yè)對這些數據治理的實踐主要集中在結構化數據方面，通常分為以下三種流派：第一，分析域數據治理，也稱“元數據治理”。其以元數據為核心，目標是理順數據分析建模過程，提高數據質量，為構建分析型數據應用提供保障。而元數據主要解決所謂的 “數據四問”，即我是誰？我在哪里？我從哪里來？我往何處去？第二，事務域數據治理，也稱“主數據治理”。其以主數據為核心，目標是確保業(yè)務應用及其集成與交互的順暢，提高數據質量，降低業(yè)務風險。第三，數據質量驅動的數據治理，即對業(yè)務應用、分析應用在數據采集、傳輸、存儲、建模、利用過程中涉及的數據，針對其技術上的唯一性、一致性、完整性等質量特性，以及業(yè)務上的準確性、標準化、全面性等質量特性，進行梳理、清洗、檢驗、維護等治理工作。

從能源行業(yè)現狀看，三種數據治理在實踐過程中相互有一定的交叉，但目前還沒有很好地融合三種數據治理實踐，也沒有出現對非結構化數據尤其是以時序數據為代表的能源大數據進行治理的典型案例，希望這一局面能夠盡快得到改變。未來，建議能源企業(yè)多從泛在感知、貼源數據、高效優(yōu)化、全面智能、仿真與全真等方面入手，設計和落實企業(yè)未來架構。

與能源技術本身以及信息化的發(fā)展歷史一樣，能源數字化其實也是一個長期的過程，不可能一蹴而就，建議能源企業(yè)能夠加深認識，抓住重點，搞好頂層設計，逐步建成理想的數字化體系。

（來源：能源評論?首席能源觀 微信號CEO_ER 作者：程華軍 系騰訊云能源行業(yè)解決方案總經理）