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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。 工业物联网环境下设备数据采集如何实现。数据采集维度价格

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。集中式数据采集实现新一代能源系统目标的关键技术:能源互联网.

供热冷计量与能源管理

2022年2月11日，国家发展委、国家能源局印发《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》。《关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见》提出要完善工业领域绿色能源消费支持政策。引导工业企业开展清洁能源替代，降低单位产品碳排放，鼓励具备条件的企业率先形成低碳、零碳能源消费模式......完善建筑绿色用能和清洁取暖政策........在具备条件的地区推进供热计量**和供热设施智能化建设，鼓励按热量收费。

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”。 实现碳达峰、碳中和是一场***而深刻的经济社会系统性变革。

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。 “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。能源数据可视化机构

能源需求侧管理的概念内涵.数据采集维度价格

企业碳减排要通过数字化系统的方式高效收集自身的能源使用数据，为企业了解自身的能源使用情况并确定节能减排方案提供数据依据。然后，将减排后的数据经过综合评审，通过线上的方式获取国家认证，构建绿色生产企业，让企业在实现降低能源使用成本的同时，促进并达到国家双碳目标。

能源计量*是一个基础，挖掘数据背后价值，**终才能达成服务的目的。我们可以看到电水气热各能源企业和表计企业，都在往综合能源服务提供商发展。引用之前小编写的“那么多做智慧能源和能效管理的，为啥选排名居中的几十家表企中的这四家”文章里，有留言评论说“一个生产型企业跨行去做能效系统本身就是一个不容易的事，就好比一个造药的工厂同时给客户看病一样道理。术业有专攻，做好自己比什么都好。能效系统不是想象的那么简单，难度不在技术本身，难在对行业的认知度。” 数据采集维度价格