基于能源大數據的碳結構態勢感知平臺
案例概述
2020年9月，在第75屆聯合國大會上，習近平總書記向國際社會作出碳達峰碳中和的莊嚴承諾。2021年，中共中央、國務院接連發布《關于完整準確全面貫徹新發展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》、《2030年前碳達峰行動方案》等一系列“1+N”碳達峰、碳中和政策頂層設計文件，明確了我國雙碳戰略的路線圖。
遼寧省是工業大省，能源消費偏煤、產業結構偏重，碳達峰任務十分艱巨。如何評估雙碳行動態勢，推動構建有效的“雙碳”治理體系、助力雙碳目標實現是當前面臨的主要問題之一。只有深度理解國家雙碳戰略要求，堅持系統思維，統籌研究分析碳達峰的主要任務，建設科學化、系統化的監測分析手段，才能抓住“能源輸入-能源消費-低碳輸出”的降碳本質和主要矛盾，為促進全社會的綠色轉型和低碳發展服務。
碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，碳監測工作是推動全社會減碳降碳的重要基礎。通過數字技術在雙碳數據共享、智能算法、平臺搭建、場景設計上的運用，可以提升政府雙碳領域的監管效率、促進企業低碳發展，實現雙碳管理的數字化、智能化，促進全社會資源優化配置，推動碳達峰碳中和目標早日實現。
當前，電力行業轉型正以電力數據為基礎，融合政府部門和碳排放、碳交易等相關數據，從“感碳、算碳、析碳、管碳”四個維度，構建基于能源大數據的碳結構態勢感知平臺，基于“電-碳分析模型”開展“電力看雙碳”大數據應用，實現全省及分地區、分行業碳排放監測。同時，逐步開展電力大數據在碳足跡、碳標簽、碳交易等領域的應用模式，為政府宏觀調控政策制定、綠色轉型發展等工作提供決策支撐，為企業節能減排提供服務支持，助力碳達峰碳中和目標落地。
來源：國網遼寧省電力有限公司
應用場景
場景1：感碳（全省電碳熱力圖）
“感碳”主要是通過全面監控城市、區域、行業、企業能源碳排情況，形成覆蓋全域的碳排放全景圖，智能研判能源碳排異常、碳達峰趨勢，為政府實現“碳達峰、碳中和”目標提供持續跟蹤監測手段和決策參考依據，為企業節能減排低碳發展提供能效賬單。
要達到雙碳目標，首先要了解工業、能源、交通等各領域的碳排放情況，特別是重點碳排放行業和企業的動態。以往這些問題主要通過人力去排查，當前通過數字化技術開展碳感知、監測，可以將碳地圖進行可視化呈現。通過構建“碳地圖”，可以清晰展現全省、各市、各區的碳排放占比情況，以及碳排放總量和強度，掌握不同維度的碳排放數據。
依托公司數據中臺、東北能源大數據中心和新能源云平臺數據資源和技術優勢，建設基于能源數據的碳結構態勢感知平臺，實現碳排放相關數據匯聚、存儲計算、分析展現，在保障數據安全合規的前提下，為各級政府部門、企業提供碳排放監測服務。目前，平臺提供的全省電碳熱力圖，基于全省14地市、11個行業，以及第一產業、第二產業、第三產業等用電數據、對電碳排放量進行測算，從區域、產業布局等角度挖掘排放特性，構建全省電碳熱力圖、產業布局熱力圖。具體主要內容如下：
行業用電及碳排放量方面，全省批發和零售業、制造業、房地產業、能源生產供應等重點行業的歷史用電量和碳排放量相關指標，按年度、月度統計上述基礎數據，并支持按年度、月度細化行業類型。
能源碳排放系數方面，全省能源碳排放系數展示，根據外部能源數據獲取情況及碳排放模型建立情況，定期更新外部數據，獲取全省能源碳排放系數，并與國家能源碳排放系數形成對比，分析遼寧省碳排放系數的相對變化情況。
電碳排放系數方面，全省電碳排放系數展示，根據內部數據中臺數據獲取情況、外部能源數據獲取情況及碳排放模型建立情況，定期更新外部數據，獲取全省火電、總電碳排放系數，并與國家火電、總電碳排放系數形成對比，分析遼寧省碳排放系數的相對變化情況。
全省電量構成及碳排放監視方面，全省火電、水電、風電、太陽能、清潔能源發電占比情況，支持按年、月進行篩選，分析全省電力構成占比，并按日進行實時碳排放監測情況。
能源結構及碳排放趨勢方面，按年展示全省能源結構及碳排放趨勢，基于能源消耗量歷史數據和碳排放數據，在同一時間維度內，將兩者進行對比分析，構建兩者關聯關系，分析趨勢。
助力其他區域減排方面，通過數據中臺數據獲取分析遼寧省清潔能源發電總額外送其他區域的規模，并根據各類清潔能源電碳模型算法，獲取遼寧省助力其他區域減排規模。
地市碳排放強度及趨勢分析方面，以上一年度統計局公布的各地市GDP規模、工業產值占比為標準，分析各年度碳排放強度，同時分析經濟增長的同時，每單位國民生產總值所帶來的碳排放量的變化情況，得出該區域的低碳發展模式。
地市碳排放密度及趨勢分析方面，基于各市碳排放分析和各市地域面積的基礎數據，深入分析各地市碳排放密度，同時結合區域能源結構分析碳排放強度、密度、能源結構的關聯關系，得出碳排放密度趨勢。
清潔能源地理分布方面，對清潔能源使用數據進行抽取，建立清潔能源用戶資源池。程序自動關聯業擴信息并定期掃描臺區檔案，對新增清潔能源用戶進行定時補充。對資源池中客戶的每日用電情況加以記錄，進而形成清潔能源用戶分布圖與清潔能源用電熱力圖，滿足清潔能源用戶檔案查詢需求。
清潔能源碳減排模型分析方面，結合采集營銷系統數據，統計遼寧省內清潔能源用戶使用清潔能源電量總額，建立數據換算模型分析得出運算結果對標發電廠電力使用總量折合碳排分析降碳，得知降低煤炭消費量與減少排放量。
場景2：算碳（能源結構碳排放全景圖）
“算碳”主要是以區域歷史數據+實時自動精細化測算為基礎，通過建設“雙碳”數據體系，構建“電碳”模型，為政府“雙碳”決策以及企業、行業碳排管理提供科學數據支撐。主要功能如下：
構建“雙碳”數據體系方面，圍繞碳排放監測、碳足跡研究、碳標簽應用、碳交易服務等業務需求，前瞻性的編制“雙碳”數據需求清單，構建“雙碳”數據標準體系，厘清數據資源現狀，打通內外部橫向數據交互鏈路及縱向數據共享通道，推動公司內外部數據融通共享，實現所需數據全量、快速匯聚，為平臺建設提供數據支撐。
構建雙碳公共數據模型方面，設計分層次公共數據模型，統一核心數據編碼，為主數據及業務數據融合奠定基礎。規范合并多源主數據形成權威主數據，支撐數據按實體有效歸集。分層次融合多渠道業務數據，實現多源頭、多口徑、不同頻率雙碳數據綜合應用。建立跨時間、區域、領域主題模型庫和典型場景，便捷支撐共性數據應用需求。平臺依托公司云平臺、數據中臺算力，應用ADL、ECM和長期均衡算法，構建基于電力客戶用電量的碳排放算法模型，探尋用電量與碳排放之間的內在規律，實現全省重點企業、重點行業以及各地市碳排放精準測算分析。
構建“電-碳分析模型”方面，基于電力大數據準確性高、實時性強、價值密度大、采集范圍廣等特征，結合能源、經濟、人口等數據，運用關聯性分析、主成分分析等方法，挖掘碳排放總量與電力數據長期均衡關系，研究構建“電-碳分析模型”。基于能源流剖分碳軌跡，結合能源結構溯源分析，設計碳流追蹤算法，形成動態碳排測算因子，精準化測算實時碳排強度，支撐省市縣企業四級碳排放情況高頻監測與精準測算。
全省能源結構碳排放全景圖方面，基于發電廠碳排放量、化石能源使用量、發電量、電力、負荷等數據，對全省能源結構及全系統碳排放量進行計算分析和深度挖掘，從時間維度、空間分布、能源類型等方面發掘碳排放規律和特性，構建區域特色化能源碳排放指標體系，量化碳排等級，實現對全省能源結構及碳排放結構的全景監視及態勢感知。通過能源碳排體系分析結果，探索優化能源消費結構以降低碳排放，使我省能源結構朝著清潔、高效、低碳的方向良性發展。
場景3：析碳（碳足跡、碳畫像）
“析碳”主要是對通過“碳足跡”、“碳畫像”等對企業、園區碳排放進行分析研究，構建全面科學的分析研究體系，為管碳、降碳系統支撐。
“碳足跡”就是從產業、行業層面“深挖、分析”具體碳排放的來源和組成，明白碳足跡從哪來、到哪去，方便科學制定減少碳排放的策略。以礦產行業為例，“碳足跡”功能可以讓用戶清晰地看到開采、生產過程的碳排放由哪些能源組成，其中電氣、天然氣、柴油、汽油占比是多少；同時也可以看到能源如何進入該行業。通過互相追溯礦產行業與能源之間的流向，量化碳排放量、結構占比，分析碳排放組成。通過可視化的企業碳足跡監測分析，可以有效掌握企業各個生產環境碳排放情況，從而幫助政府和企業，立足精準可信的碳排數據，規劃雙碳路徑，優化企業ESG相關流程，高效達成低碳、零碳發展目標。
碳足跡方面，建設菱鎂產業“碳足跡”監測場景，以菱鎂產品的全生命周期流程為基礎，根據不同的產品工藝制定碳足跡相應的監測分析方法，實現對產品的碳足跡分析。幫助企業辨識菱鎂產品生命周期中主要的溫室氣體排放過程，以利于制定有效的碳減排方案。根據碳足跡的分析結果，還可以預測擬采用的減排措施會對目前的溫室氣體排放情況的影響，從而實現對不同擬減排措施的擇優與改進。企業還可以通過碳足跡的計算宣傳自己的碳減排行動，為后續產品的碳標簽、碳認證服務。
碳畫像方面，建設區域碳排放畫像，以電力大數據為基礎，以各地市發改委、工業與信息局、環保局為輔助數據，匯集電、水、氣、煤等能源數據，形成重點監管區域企業碳畫像三色圖。通過不同的畫像，客觀、形象地反映區域碳排放情況，為加強重點區域的碳排放監管、制定節能減排措施和綠色轉型發展服務。
場景4：管碳（雙碳綜合管理）
“管碳”主要是對碳進行精細化管理，實現碳排放管得住。相關部門制定、分配指標后，可以通過碳管理對區域、行業、企業進行數據監測。假設某企業剩余碳排放容量不足，該功能會通過橙紅色圖標提醒用戶，查看該企業每個月的碳排放量、趨勢、強度等。此外，碳管理還提供用能超標預警、重點關注企業、區域達成情況等。通過有效的碳管理方法，結合本地經濟發展和生態環境目標，形成本地特色的能源調控、雙碳減排策略。
據中創碳投統計，2020年度，石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、電力、航空八大行業的碳排放總量合計約占全國碳排放的80%。也就是說，科學管理重點區域、行業、企業的碳排放至關重要。而“碳管理”功能正是對碳進行精細化管理，實現碳排放管得住。
國家發展和改革委員會應對氣候變化司組織國家應對氣候變化戰略研究和國際合作中心研究確定了中國區域電網的平均二氧化碳排放因子。平臺基于遼寧省電碳熱力圖，火力發電碳排放量、平均碳排放強度等20項電碳指標，通過清潔能源占比、碳排放量增量、碳排放速率變化量、外送電量增量、清潔能源消納程度等5個維度，構建區域“雙碳”綜合指數。通過“雙碳”綜合指數的開發，可以更全面的度量區域碳排放的實際情況，增加了碳排放管理的科學工具。在“雙碳”綜合指數的應用上，如何支持政府在產業調整、新上項目、創新發展等方面的具體決策，科學指導政府規劃計劃和實際工作落地實施，是輔助城市政府推進“雙碳”工作的重點。
雙碳預測管理方面，電力碳達峰時間長短期預測，結合區域特色的電力碳結構指標體系，在機器學習算法實現的基礎上，對區域未來電力碳排放量進行預測（短期）。對電網碳排放、碳吸收、區外送電助力減排等預測分析場景進行模擬演示。建立地區碳排放預測體系，基于不同主體能源-經濟-環境CGE模型，從為了碳排放總量視角，對全省不同碳排放主體的碳排放水平，碳達峰情況進行精準預測。通過基于大數據分析的多層次、多維度預測可以為雙碳目標的科學制定、優化能源配置、服務低碳發展提供精細化數據支撐。
政府碳目標管理方面，通過加強雙碳管理，實現雙碳監測、預警、分析、評價全閉環服務能力，為區域開展雙碳目標管理、碳排放管理、碳減排管理、碳資產管理等碳相關工作提供平臺核心支撐能力。圍繞碳中和主題提供碳達峰碳中和的預測規劃、實施路徑模擬推演和過程動態監管，助力用戶在確保發展和減排協調發展、期和長期動態聯動、整體和局部協同一致的前提下，快速推進雙碳落地。
企業碳資產數據分析與決策管理方面，通過對企業關鍵指標匯總分析、指標對標對比、配額盈虧分析、資產持有預警分析、數據實時預測、履約成本比較分析等碳資產數據的梳理研究，為企業碳資產數據分析與決策服務，促進企業制定節能減排措施，實現可持續發展。
場景5：企業應用（華晨寶馬集團）
寶馬集團作為中德（沈陽）高端制造產業園規模較大的企業，是我省先進制造企業的典范，具有較強的代表性。平臺通過匯集寶馬運營、企業應用（華晨寶馬集團）供應鏈相關數據，以及車輛使用等碳排放相關關鍵績效指標，深度剖析華晨寶馬全產業鏈碳指標數據，利用可視化技術實現碳排放多維度全景監測。通過汽車生產過程中主要資源消耗和排放量的匯總統計與對比分析，監測企業的能源消耗結構特點和變化趨勢，為企業制定降碳增效方案、進一步實現節能減排、提高綠色發展水平提供數據支撐。具體內容如下:
企業用電情況及趨勢分析方面，基于數據中臺獲取企業用電情況，結合企業的產品特點、企業規模、歷史數據等，進行企業用能情況的趨勢分析及展示。
企業用能情況及趨勢分析方面，線下按月獲取企業用能情況，結合企業的產品特點、企業規模、歷史數據等，進行企業用能情況的趨勢分析及展示。
企業能耗和產值詳情統計方面，綜合分析企業各類能耗占比及使用情況，結合企業的產值、產品特點等，分析企業單位產品綜合能耗，并對標該企業所在行業的平均值，形成企業產品與能耗之間的數據分析。
企業綜合碳排放環比分析（歷年）方面，基于歷史數據，進行企業碳排放環比分析（歷年），構建碳排數據與企業生產規模、產值、競爭環境、市場環境、企業優勢等相關因素的關聯模型，呈現重點企業側碳排放環比分析。
企業碳排趨勢分析圖方面，基于已構建的企業碳排模型，對企業碳排數據進行研判分析及趨勢分析，并以趨勢圖的形式展現。
企業碳排放詳情分析方面，對企業的監測內容進行詳情展示分析，包括企業的基本信息、用電量、其他用能信息、清潔能源消納量、電碳模型因子、單位產出能信息變化等重要信息，并支持信息的選取展示。
場景6：園區應用（海城菱鎂產業園）
海城菱鎂產業園是我省優勢資源開發的典型代表，實現碳排放多維度全景監視及分析，對加強產業園的能源監管和促進產業健康發展意義重大。平臺利用可視化技術實現海城菱鎂產業園碳排放多維 度全景監視及分析，可以有效監控企業的能源消耗和碳排放情況，構建企業能源消耗與碳排放的相關性分析，提升外在和自身的檢查管理能力，引導企業節能減排，為可持續綠色發展提供保障。
場景7：行業應用（供暖行業）
供暖行業是北方特有的傳統高污染行業，從換熱站用電、壓力、供流、熱量等維度進行分析，助力企業精準掌控能源消耗情況及用能發展趨勢。平臺以供暖行業為樣本數據，從換熱站用電、壓力、供流、熱量等維度進行分析，助力企業精準掌控能源消耗情況及用能發展趨勢，挖掘企業用能優化潛力，為企業能耗管理提供支持，提高用能安全水平、節約用能成本，助力企業經營提質增效，促進供暖行業低碳轉型升級。同時，提供多項相關指標的大數據分析和比對，助力企業針對性地進行升級改造，提升能源供熱效率，持續優化改進行業對氣候的影響。
案例總結
匯聚多元數據資源，支持全面數據管理。在數據匯聚方面，不僅完成遼寧地區全部電力、新能源等數據匯聚，還完成省級石油、天然氣等外部多種數據資源的匯聚，并進一步探索地市級等更細粒度的數據匯聚，構建省級動態“雙碳”數據體系。在數據管理方面，通過數據質量常態管控機制支持能源數倉的數據質量常態管控，通過數據分類分級管理體系與外部企業的數據交互，以全生命周期安全防護為基礎，支持與外部企業實現數據共享和分析。
摸清碳排放底數，實現區域碳達峰預測。在碳排放監測方面。建立地區碳排放監測體系，構建多維度碳排放監測模型，基于電力實時數據，利用該平臺匯聚的多部門數據資源，優化能源碳排放計算算法，監測省、地市、園區等不同主體的碳排放總量、強度、下降率等指標。在宏觀碳排放預測方面，建立地區碳排放預測體系，基于不同主體能源-經濟-環境CGE模型，對全省、不同碳排放主體的碳排放水平、碳達峰情況進行精準預測。
輸出監測分析報告，助力政府雙碳管理決策。依托碳結構態勢感知平臺監測數據，定期輸出“碳達峰、碳中和”監測分析報告，實現對碳排放主體信息、碳排放分布、碳排放強度、碳排放趨勢的綜合分析和管理，輔助地方政府及時了解和掌握區域碳排放情況和碳中和發展進程，為政府相關加強雙碳管理、優化能源結構、引導綠色轉型發展提供決策支持。
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