基于能源大數據的數智雙碳平臺設計

甘肅同興智能科技發展有限責任公司 張兆師 李方軍 陳佐虎 王 婷 國網甘肅省電力公司 劉志遠

伴隨著碳達峰、碳中和3060目標的鄭重承諾，“雙碳”的政策措施、行動方案、市場機制不斷涌現，將“雙碳”目標的發展推向了一個全新的熱度和高度。其中涉及的數智雙碳平臺是以電力數據、人工智能等技術為基礎的一種智能系統，針對于不同行業的能源消費以及生產活動中產生的溫室氣體排放數據進行監測和提供相關服務。

和以往線上報送、增量治理的思路不同，主動雙碳管控以政策引導、多方主動、數字創新、安全融合、金融助力為主，不需要大規模的基礎建設，擁有良好的經濟性和可持續發展性，可在低碳發展政策制訂、能源結構調整、重點領域節能、增加碳吸收和綠色金融支撐碳中和等方面提供數據支撐和輔助決策。

1 數智雙碳平臺框架設計

1.1 平臺設計規劃

數智雙碳平臺的建設結合電碳之間的能源轉換，核心為碳核算方法，實現雙碳時空協同，從時間、地域、行業等維度對碳排放、碳減排、碳匯進行“全景畫像”。通過探索綠色供應鏈管理、綠色金融等商業化增值服務，探索綠色發展新模式，拓展碳資產管理平臺等多個應用場景，逐步提升全場景的智慧化服務能力。根據數智雙碳決策分析平臺應用需求，通過能源管理、低碳管理、低碳服務、低碳信息等多種方式，統一規劃數智雙碳決策分析系統。

1.1.1 整體規劃

量化-碳排放核算。根據國際國內關于各行業碳核算標準進行碳排放的科學計算，涵蓋8大重點碳排放行業（電力、航空、石化、鋼鐵、化工、有色、造紙）、新能源消納（風電、水電、光伏）和碳匯能力分析（森林、草原、園林等）。碳核算相關功能可涵蓋核算、核查、閾值以及接口管理等。

分析-智能預警預測。通過多方數據融合智能分析，對標行業排放水平。預測未來排放量，為企業碳減排以及開展碳交易提供碳管理決策建議。為行業、企業關停、限產等提供有力監控預測，支撐各區域能夠達到“3060”的目標；管理-系統管理。包括系統層面的行業管理、層級管理、機構管理、用戶管理、碳資產管理（配額支撐及CCER 等）以及碳減排項目流程管理等。

報告-編譯報告。參照國際國內碳排放報告格式自動生成可編輯、多格式的碳排放報告，滿足碳交易、碳披露等不同訴求；補充功能。除了主要的量化、分析、管理以及報告的功能之外，比較通用的其它功能包括環保數據監控、低碳資訊、節能減排技術對接、低碳能力建設平臺等。

1.1.2 數據規劃

根據數智雙碳決策分析平臺整體規劃，通過數據溯源、數據抽取、數據感知、服務調用、異步數據同步等多種方式，統一接入數智雙碳決策分析系統，按監測系統實際分析的時間維度存儲數據，實現各類生態環境指標數據、用電指標數據等多維數據融合、關聯、分析和統計；其它時間維度的數據則存入大數據平臺，供其它大數據分析應用。

1.2 平臺設計

就實現雙碳的目標來講，數智雙碳平臺可分兩個層次來理解：一是“數”。即碳排放、碳減排等線上化、數字化，如能源活動過程中的碳排放核算、工業生產過程的信息化管理、重點行業進行的碳盤查、碳排放碳減排相關方法學的制訂、碳交易市場將要落地的政策法規等；隨著信息化的發展及各項碳相關政策的落地實施，可明顯改善管控手段，提升管控效果，推動綠色低碳發展[1]；二是“智”。即以數字化為基礎的雙碳管控智能化，如實現能源結構的精準勾勒、產業碳排放強度的識別、高碳排放的成因分析等。數智雙碳平臺建設在研判當前形勢及未來發展態勢的基礎上，提出升級構想，打造“13N”發展模式：“1”為數智雙碳平臺，“3”為節能減排與低碳發展、碳資產開發與交易服務、綠色金融服務。

大數據時代萬物皆可數字化，而當“雙碳”遇見數字化技術，勢必會有大碰撞。目前對于雙碳方面的研究還不是特別成熟，仍有大量的核算技術和模型正在被研究和論證。為共建、共治、共享模式形成更精準、更全面的能源大數據庫，實現各類能源數據、用電指標數據等多維數據融合、關聯、分析，打通“能—電—碳”一條數據鏈條，提升碳核算精度，激活數據價值，為雙碳不斷拓展應用場景提供堅實基礎，率先構建了數智雙碳平臺。該平臺能夠支撐節能減排與低碳發展、碳資產開發與交易服務以及綠色金融服務三大業務。

節能減排和低碳發展分析。數智雙碳平臺的建設可以引導碳排放超標的企業開展節能減排綠色改造，服務企業進行低碳發展。通過能耗、碳排放和碳資產綜合分析映射，可以為平臺用戶建立起一套健全的碳排放管理體系，從而全面監測雙碳目標的有效落實，壓緊、壓實約束性的目標任務，達到碳履約成本最小化、碳減排項目收益最大化的效果，為生產經營過程中的節能減排和低碳發展提供分析和服務。

碳資產與碳交易服務分析。通過數智雙碳平臺構建碳資產供應鏈，探索建立雙碳的數據池，將相關的碳排放數據、碳減排數據、凈碳排放數據、碳配額數據等存入數據池，登陸用戶能夠結合自身企業現狀，進行碳數據的規劃。數智雙碳平臺還為減排企業提供了資源減排采購渠道，為控排企業提供碳排放監測、碳配額管理、碳交易等服務，探索適宜的商業模式，充分挖掘碳減排（CCER）資產，構建碳資產供應鏈體系，為碳交易市場體系建設提供服務。

綠色金融服務分析。“生態優先、綠色發展”是經濟社會發展的共識，發展綠色金融是實現綠色發展的重要措施。通過對企業綠色評級、企業運行監測，提供全面風險預警監控定向推送風險信息，實行環保風險信息分級預警、分類管理，釋放產業升級動能，為企業碳交易提供碳配額測算、綠證交易和碳數據產品增值服務，探索開展碳金融和綠色金融服務，助力能源產業鏈低碳綠色發展。數智雙碳之“智”就在于如何在大數據的基礎上，以“電+核查數據”為變量提煉企業運行特性，刻畫企業碳核算模型，獲取行業、區域碳排放、碳減排變化規律，為低碳綠色發展提供可靠的支撐。

數據融合程度制約碳核算精度。數智雙碳的基礎是數據，要發揮數智雙碳之智，就需完善數據源建設、融合標準、數據覆蓋、數據管理等工作，數據源不夠多元制約著智能化程度。這不僅要解決技術上的問題，更要解決管理機制上的問題。

多方互動決定智能決策能力。數智雙碳之“智”在于分析和決策，目前的人工智能（AI）距離真正的認知智能還有很大距離，但要輔助分析和決策確有非常高的應用價值，關鍵是如何進行融合賦能和多方互動。碳路由中間件服務通過數據接口、統計報表、數據爬取、RPA 機器人和碳檢測等方式將碳相關數據安全高效的接入平臺，依據碳核算體系進行碳計算，建立行業、企業核算模型，服務數智雙碳、碳資產管理等應用場景，平臺應用大數據按照政策、管理者的目的演化規律，根據發現的規律和管理理念提出管控策略和方案，最終形成監管方案、管理方案、運營方案等。

從過程上看，這是一個多方互動合作的過程，也是智能決策的過程。

2 數智雙碳平臺設計方案

2.1 平臺設計方案

數智雙碳平臺的建設，將要完成電力供給側、需求側碳排放、碳匯能力等相關數據共享接入、轉換測算、評估預警，開展電力全產業鏈碳相關數據展示與分析等應用功能建設，優化調度運行管理策略，以電力相關數據為切入點，結合環保、林業、新能源等數據，通過聚焦發、用電企業碳排放，結合產業結構、人口規模、能源結構、能效水平、綠化面積等多維數據，對綠色經濟發展、節能環保、新能源消納、碳中和規劃、能源結構調整、布局綠色生態等方面提供有力的數據支撐及輔助決策。

2.2 平臺技術架構

平臺總體架構設計和整體技術路線采用分層架構設計[2]，技術架構由下而上依次為基礎層、數據層、平臺層、應用層、展示層。其中基礎層涉及服務器、網絡設備等；數據層主要分布式緩存數據；平臺層涉及推送服務、緩存服務等；應用層主要為碳分析、碳核算、碳監測等；展示層為數智雙碳可視化界面。

2.3 核算的要點及核算方法

主要的溫室氣體排放核算的完整工作流程包括：識別排放源；收集活動水平數據；選擇和獲取排放因子數據；分別計算燃料燃燒排放量、企業凈購入的電力、熱力的排放量；匯總計算企業溫室氣體排放量。下面以發電企業為例探討CO2氣體排放的計算方法。其主要的CO2來源于化石燃料燃燒產生的CO2排放、脫硫過程的CO2排放、企業凈購入使用電力產生的CO2排放。

發電企業的溫室氣體排放總量等于企業邊界內化石燃料燃燒排放、脫硫過程的排放和凈購入使用電力產生的排放之和:E=E燃燒+E脫硫+E電，式中：E 為企業CO2排放總量，單位為噸（tco2）；E燃燒為化石燃料(包括發電及其他排放源使用化石燃料)產生的CO2排放量，單位為（tco2）；E脫硫為脫硫過程產生的CO2排放量，單位為噸（tco2）；E電為凈購入使用電力產生的CO2排放量(tco2）。排放因子主要采用區域電網排放因子（表1）。

表1 區域電網排放因子

3 智能決策的三大難題

核算規則的認定。不論是從分析還是從決策出發，準確掌握企業、行業、區域的碳數據及其發展演化規律是前提。這其中的難點則是核算方法形成、電碳核算模型的驗證和影響因素的量化分析，盡管規律是確定的，但是規律的獲取卻需要碳核算、碳核查和碳資產管理等專業人員的定向研究和驗證，制訂一個標準的核算規則，使其在企業和社會具有權威性。

評價標準的制訂。企業綠色評價策略或決策的目的是低碳綠色發展，但何為綠色低碳發展標準、具體的量化標準又是多少、如何平衡碳強度指數，這些問題的答案不僅是建立評價標準（指標體系）的依據，也是探索規律的導向，取決于城市發展和管理理念。當答案確定后，平臺管理者將理念轉換成可定量表達且可實施的評價指標，用于預測和評價低碳發展效果。

決策機制的建立。掌握了規律、確定了評價標準不等于就能做出決策。一般來講，決策是將要付諸實施的行動，如果對于行動的后果沒有預期和把握，決策的風險就會很大。數智雙碳就是借助電力數據結合數智雙碳平臺來實現輔助決策，從而降低風險。

4 結語

快速發展的電力行業不僅是關系國家發展的重要行業，也是造成化石燃料大量燃燒產生溫室氣體的主要行業。在雙碳目標的戰略任務下，必須有效進行碳減排并保障數據實時可監測性、真實性，因此對雙碳監測平臺的性能要求非常高。數智雙碳決策分析平臺采用數據溯源、服務調用、異步數據同步等多種方式，統一接入，按監測系統實際分析的時間維度存儲數據[3]，實現環境指標數據、用電指標數據等多維數據融合、關聯、分析和統計；其它時間維度的數據則存入大數據平臺，供其它大數據分析應用。這種設計保障了平臺運行的穩定性，提高了平臺的執行力。