數碳融合助力企業綠色低碳轉型發展

摘要：在碳達峰碳中和背景下，企業的綠色低碳發展至關重要。隨著新一代數字技術的快速發展，綠色低碳與數字技術發展的深度融合有助于釋放能源數據要素價值潛力，促進能源流、碳流和信息流的融合，加快能源行業綠色化與數字化轉型發展進程。提出從電碳、能碳到數碳的綠色轉型發展路徑，圍繞企業低碳轉型發展的典型案例，對碳產業相關業務模式進行剖析，為能源行業綠色化、數字化發展提供借鑒。

關鍵詞：能源行業；數碳融合；企業；綠色低碳；轉型發展

中圖分類號：X322；F426.2 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）11-0236-04

integration of data and carbon supports the green and low-carbon transformation and development of enterprises

LAO Weilun， JIANG Yamin

（Guangzhou Southern Investment Group Co.， Ltd.， Guangzhou 510308， China）

Abstract： In the context of carbon peak and carbon neutrality， the green and low-carbon development of enterprises is crucial. With the rapid development of the new generation of digital technology， the deep integration of green low-carbon and digital technology development can help unleash the potential value of energy data elements， promote the integration of energy flow， carbon flow， and information flow， and accelerate the green and digital transformation and development process of the energy industry. The green transformation development path is proposed from electric carbon， energy carbon to digital carbon， and the relevant business models of the carbon industry are analyzed based on typical cases of low-carbon transformation and development of enterprises， thus providing reference for the green and digital development of the energy industry.

Keywords： energy industry; integration of data and carbon; enterprise; green and low-carbon; transformation and development

近年來，國家印發《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》等文件，加強碳達峰和碳中和（簡稱“雙碳”）的頂層設計，推動全社會加速向綠色化、低碳化與智能化轉型。作為推動經濟增長的主要力量，企業是資源消耗和碳排放的重要來源，企業的綠色化和數字化發展成為實現業務創新和低碳轉型的關鍵途徑。有效的綠色化和數字化管理不僅有助于企業減少對環境的影響，還能通過創新的業務模式和流程優化，提升企業的市場地位和社會形象。盡管綠色化和數字化的重要性日益凸顯，目前大多數企業在此方面的實踐仍處于初級階段，需深入探索如何通過這些手段實現業務創新和競爭力提升[1-2]。深入探討數智技術在企業綠色低碳轉型方面的作用，提出企業電碳-能碳-數碳的綠色低碳發展路徑，打造符合市場需求的低碳產品，提升企業的低碳行業競爭力，助力城市數字化、綠色化轉型發展。

1 企業綠色低碳發展創新思路

創新性提出構建以電碳-能碳-數碳為核心導向的低碳轉型路徑，協同上下游資源共同構建綠色低碳產學研用的生態圈，推動低碳節能業務快速發展，實現企業數字化、綠色化轉型。

1.1 電碳聯動

電碳聯動是基于電價和碳價的傳導機制，促進電力市場與碳市場的協同發展，通過電碳價格傳導，推動碳排放成本在全社會的合理分攤，激勵企業節能降碳。通過推動電碳聯動的碳評估體系研究和技術創新，助力企業辨識生產全流程碳排放源和減排機理，充分發揮電力大數據優勢，以電力為紐帶，協調推進碳排放總量和強度雙控，實現碳中和目標與經濟高質量協同發展[3]。

1.2 能碳分析

能碳分析是在電碳的基礎上將碳排放核算范圍擴展到整個能源系統，包括石油、天然氣和其他形式的能源，以能耗強度和碳排放強度為約束條件[4]。通過能源結構的優化、能源使用效率的提升，降低碳排放量，分析各能源品類碳排放量和結構特點，將電力大數據與煤、油、氣和熱等其他能源的消費數據融合，達成碳排放的全景、動態展示，實現全口徑碳排放的實時可視、可算、可控與可管[5]。

1.3 數碳賦能

數碳賦能強調數字技術在能源管理和碳排放管理中的應用，依托大數據、人工智能、物聯網等技術實時監控、分析和優化能源使用數據，構建數字孿生模型，模擬和預測能源系統的性能，實現更精準的能源調度和碳排放控制[6]。通過激活能源數據價值，深入挖掘能源大數據的應用場景，助推能源行業數字化轉型，打造能源生態圈，帶動產業鏈上下游協同發展，賦能雙碳經濟可持續發展[7]。

2 總體設計

2.1 概述

在企業綠色低碳轉型過程中，電碳聯動、能碳分析和數碳賦能體現從電力系統的綠色轉型到能源消耗的精細化管理，再到數字化技術在碳排放監測和管理中的應用，形成覆蓋能源產業鏈的全方位、多層次的綠色低碳發展模式。電碳聯動以電力作為綠色能源轉型的核心，推動電力系統的優化升級，實現電力生產、傳輸與消費的全過程低碳化，提高可再生能源的消納能力和電力系統的調節能力。利用電力市場和碳市場的聯動機制，通過價格信號引導用戶側節能減排，開展電力節能增值服務，促進電力資源的合理配置。能碳分析運用能源管理系統實時監測企業的能源消耗數據，評估能源使用效率和碳排放水平。通過能效對標和碳足跡計算，識別節能降碳的潛力和方向，為企業提供科學的能源管理決策支持。結合行業特點和企業實際，制定差異化的能碳優化策略，提出能源結構調整和節能降碳改進建議。數碳賦能利用大數據、云計算和人工智能等數字技術，提高碳排放數據的準確性和透明度。依托數據資產化和價值化，開發碳數據產品和碳金融服務，提供多元化的碳管理解決方案，并通過數字化手段提升碳資產的流動性和價值，激發市場活力，推動碳排放權的交易。

2.2 實施策略

2.2.1 打造“1+5+N”低碳全流程服務體系

構建“1+5+N”的低碳全流程服務體系，即1個平臺，5個步驟（計碳、查碳、析碳、降碳和售碳），搭建N項豐富的碳應用數字化場景，形成客戶引流、客戶轉化、客戶留存和業務變現的運營新模式，支撐碳應用的全流程服務。一是計碳。通過建立統一的碳排放計算模型指標庫和參數設置，實時、靈活采集用戶的多種能源數據，結合線上數據接入和線下數據錄入，與能源管理平臺對接，為不同行業的企業提供碳排放計算服務。二是查碳。查看企業碳排放的實時監控數據和歷史數據，幫助企業全面了解自身碳排放狀況，提供碳排放量的統計、碳排放源的識別和碳足跡的追蹤等功能，使企業能夠清晰地掌握自身的碳排放特點和趨勢。三是析碳。基于碳盤查，通過專業的數據分析技術，深入分析企業的碳排放數據，識別碳排放熱點，生成碳盤查報告。四是降碳。基于企業當前的碳排放狀況和預測結果，制定減碳計劃，提供低碳產品設計、綠色能源轉型、節能改造等專業產品和服務，幫助企業有效降低碳排放。五是售碳。開展國內外綠證交易，孵化綠色金融產品，根據企業的碳信用報告，推薦相應的貸款和保險等金融業務。綠色低碳服務體系的應用場景如表1所示。

2.2.2 構建多主體全鏈條數碳生態

積極參與行業協同創新，與政府單位、供電部門、行業協會、科研機構、高等院校和研發企業等共同構建綠色低碳產學研用的生態圈，促進低碳業務的資金鏈、人才鏈、創新鏈與產業鏈融合，推動綠色低碳領域科技創新和高質量發展。一是聚合能源服務生態圈。積極推動能源上下游主體參與生態聯盟，對接政府機關、企事業單位和工業園區等需求方，跟進業務需求和商機，為企業提供碳核查、碳盤查、降碳規劃、節能改造與電能替代等多種節能降碳套餐，并聯合電力交易機構、高校院所等推動產學研用的協同發展。積極參與國內外技術標準制定工作，提升能源行業服務能力，搶占技術制高點。二是聚合政務服務生態圈。基于數字技術和數據要素理念，幫助屬地政府厘清地區能源供給需求現狀，梳理低碳減排技術路線，充分發揮能源數據價值，服務城鄉基礎設施建設及公共服務資源布局，助力政府科學決策和精準施策，賦能政府精準治理，推動社會民生服務智能化、低碳化發展。三是聚合金融服務生態圈。積極對接銀行金融機構，借助隱私計算、區塊鏈等技術，在保證用戶隱私及數據安全、符合法律法規要求的前提下，共同研究電力+金融大數據應用產品，構建電力與金融跨行業的互動創新生態。

2.2.3 加強數字化賦能“雙碳”戰略

一是建設綠色低碳服務平臺。利用物聯網、大數據等數智技術，實時收集企業的能源消耗和碳排放數據，利用數據可視化工具，將復雜的碳排放數據轉化為直觀的圖表和報告，使企業能夠清晰地了解自身的碳排放狀況和能源消耗模式。運用分析模型和算法，對企業的碳排放數據進行深入分析，識別節能減排的潛在領域和改進措施，制定個性化的節能降碳方案。二是打造綠色低碳數據產品。圍繞數據要素可視化、資產化和價值化，挖掘數據價值，打造具有數據價值、可推廣的“數據要素×綠色低碳”數據產品（數碳結合），強化數據全生命周期管理，探索數據資源入表實施路徑。

3 應用案例

3.1 總體概述

對于節能降碳目標的實現，能源是主戰場，電力是主力軍，大型電力企業在碳產業各細分領域進行了積極嘗試，具有更強的借鑒意義，因此選取國內某電力施工企業作為重點對標對象。該企業聚焦新型電建和綠色低碳兩大業務板塊，不斷做強做優電力建設業務，加快推動綠色低碳業務產業融合共進。該企業充分利用電建、城建及低碳節能業務積累的客戶資源和專業優勢，構建以移動診斷套件和采集設備為數據采集終端，以云計算、大數據、區塊鏈等數字技術為基礎，以內外聯動的數據倉庫為支撐，以電碳-能碳-數碳為核心的綠色低碳業務模式，協同上下游資源共同構建綠色低碳產學研用的生態圈，積極打造城市級的節能降碳范式樣本。低碳業務總體架構如圖1所示。

3.2 實施舉措

3.2.1 電碳聯動

一是拓展電力節能增值服務。該企業以市場需求為導向，聚焦電力綜合服務、電力遷改、土地開發、新能源建設及低碳智慧樓宇等電力低碳節能領域的投資、建設、運營及運維業務，利用電網側業務的規模優勢，積極拓展電力節能增值服務，實現從用電服務到碳資產管理再到節能服務的延伸，并依托自主研發的客戶小程序，提供一站式智慧節能降碳解決方案和全場景、數智化的新型電建服務。二是參與綠色電力證書交易。該企業積極參與綠色電力證書交易，購入光伏發電項目綠色證書，探索實現集團總部綠色電力供應，打造零碳樓宇。此外，該企業積極拓展分布式光伏發電綠色權益全流程開發業務，助力出口企業抵消碳排放。

3.2.2 能碳分析

一是研發碳核算智能終端。該企業自主研發全國首款區塊鏈碳核算智能終端，通過將電力生產、運輸和使用的各個環節信息記錄在區塊鏈上，依托智能合約進行自動計算和更新，實現電碳因子的實時測算，從而實現碳排放的實時、精準計算，提升碳計量的智能化水平，解決企業碳排放數據的采集、追溯等問題，助力企業開展碳資產管理。二是打造多能互補管理系統。該企業通過研究多能互補調度策略，充分發掘負荷側柔性資源，以其辦公樓宇為試點，實現包括光伏、儲能、充電樁、冰蓄冷、空調柔性負荷等系統的優化運行和精細化管理，形成源網荷儲、多能融合的協同調度系統，降低企業用能成本及碳排放水平，提升能源綜合利用效率，并積極開展需求側響應，助力電網削峰填谷。三是構建低碳能源管理平臺。該企業積極打造低碳能源管理平臺，實時接入電與燃氣等能源消耗數據，實現能源消耗總量、費用、碳排放量等數據的自動化收集、匯總和分析，為節能降碳活動提供有效數據支撐；基于高效、精準的監測管理，打通“電-碳-能”數據鏈條，開展數據分析，診斷能耗異常情況，幫助客戶全面了解自身碳排放情況，提供節能降碳建議。

3.2.3 數碳賦能

一是探索數據產品交易和數據資源入表。該企業積極探索數據要素價值化實施路徑，強化數智技術與新型電建和綠色低碳業務深度融合，實現數據要素的可視化、資產化與價值化。該企業于2024年2月在某數據交易所掛牌上架某數據能力產品，并于4月完成該地區首個電力行業數據能力掛牌產品的首單場內交易。此外，該企業積極推動數據資源入表等一系列工作，實現數據賦能。二是構建節能降碳數據模型。該企業通過引入電碳大數據，結合綠色低碳產業鏈資源稟賦，整合企業內部電力生產經營數據、業務管理數據和第三方數據，建立能碳數據標準，梳理能碳數據資產目錄，構建能碳知識圖譜和能碳大數據中臺產品。結合人工智能、機器學習和深度學習算法，構建綜合能源系統、碳管理系統和節能降碳服務系統三位一體的能碳模型，實現能碳監測、碳足跡、趨勢預測、能碳調優提示風險預警、節能降碳路徑指引等高價值數智化的節能應用，以數據賦能企業節能降碳，推動行業低碳轉型發展。

4 結論

在數字中國、數據要素等戰略的推動下，數字經濟正以網絡化、數字化和智能化為特征，不斷催生新的生產需求和供給，為綠色低碳發展注入新動力。在綠色低碳轉型發展中，企業通過聯動能源流、碳流和信息流，促進低碳轉型，推動技術和管理創新，提高運營效率和成本效益。能源企業應積極構建以綠色化和數字化為核心的管理體系，發揮綠色低碳產業鏈優勢，提升碳資產管理能力，創新和豐富低碳服務的商業模式，增強服務產業鏈上下游的能力。依托數智技術，打破信息孤島，推動能源產業與數字化、智能化技術的深度融合，釋放能源數據要素的價值潛力，促進能源數字經濟和綠色低碳循環經濟的發展，共同構建綠色低碳的產業生態圈，推動經濟的可持續和高質量增長。

參考文獻

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