基于能源大數據的碳結構態(tài)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(fā)布《關于完整準確全面貫徹新發(fā)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(zhàn)略的路線圖。
遼寧省是工業(yè)大省，能源消費偏煤、產業(yè)結構偏重，碳達峰任務十分艱巨。如何評估雙碳行動態(tài)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(zhàn)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(jiān)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(fā)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(jiān)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(jiān)管效率、促進企業(yè)低碳發(fā)展，實現雙碳管理的數字化、智能化，促進全社會資源優(yōu)化配置，推動碳達峰碳中和目標早日實現。
當前，電力行業(yè)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(tài)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(qū)、分行業(yè)碳排放監(jiān)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(fā)展等工作提供決策支撐，為企業(yè)節(jié)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(jiān)控城市、區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)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(xù)跟蹤監(jiān)測手段和決策參考依據，為企業(yè)節(jié)能減排低碳發(fā)展提供能效賬單。
要達到雙碳目標，首先要了解工業(yè)、能源、交通等各領域的碳排放情況，特別是重點碳排放行業(yè)和企業(yè)的動態(tài)。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(jiān)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(qū)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(yōu)勢，建設基于能源數據的碳結構態(tài)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(guī)的前提下，為各級政府部門、企業(yè)提供碳排放監(jiān)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(yè)，以及第一產業(yè)、第二產業(yè)、第三產業(yè)等用電數據、對電碳排放量進行測算，從區(qū)域、產業(yè)布局等角度挖掘排放特性，構建全省電碳熱力圖、產業(yè)布局熱力圖。具體主要內容如下：
行業(yè)用電及碳排放量方面，全省批發(fā)和零售業(yè)、制造業(yè)、房地產業(yè)、能源生產供應等重點行業(yè)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(yè)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(jiān)視方面，全省火電、水電、風電、太陽能、清潔能源發(fā)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(jiān)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(qū)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(fā)電總額外送其他區(qū)域的規(guī)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(qū)域減排規(guī)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(guī)模、工業(yè)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(qū)域的低碳發(fā)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(qū)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(yè)擴信息并定期掃描臺區(qū)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(fā)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(qū)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(yè)、行業(yè)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(jiān)測、碳足跡研究、碳標簽應用、碳交易服務等業(yè)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(yè)務數據融合奠定基礎。規(guī)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(yè)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(qū)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(guī)律，實現全省重點企業(yè)、重點行業(yè)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(tài)碳排測算因子，精準化測算實時碳排強度，支撐省市縣企業(yè)四級碳排放情況高頻監(jiān)測與精準測算。
全省能源結構碳排放全景圖方面，基于發(fā)電廠碳排放量、化石能源使用量、發(fā)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(fā)掘碳排放規(guī)律和特性，構建區(qū)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(jiān)視及態(tài)勢感知。通過能源碳排體系分析結果，探索優(yōu)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(fā)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(yè)、園區(qū)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(yè)、行業(yè)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(yè)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(yè)。通過互相追溯礦產行業(yè)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(yè)碳足跡監(jiān)測分析，可以有效掌握企業(yè)各個生產環(huán)境碳排放情況，從而幫助政府和企業(yè)，立足精準可信的碳排數據，規(guī)劃雙碳路徑，優(yōu)化企業(yè)ESG相關流程，高效達成低碳、零碳發(fā)展目標。
碳足跡方面，建設菱鎂產業(yè)“碳足跡”監(jiān)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(jiān)測分析方法，實現對產品的碳足跡分析。幫助企業(yè)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(yōu)與改進。企業(yè)還可以通過碳足跡的計算宣傳自己的碳減排行動，為后續(xù)產品的碳標簽、碳認證服務。
碳畫像方面，建設區(qū)域碳排放畫像，以電力大數據為基礎，以各地市發(fā)改委、工業(yè)與信息局、環(huán)保局為輔助數據，匯集電、水、氣、煤等能源數據，形成重點監(jiān)管區(qū)域企業(yè)碳畫像三色圖。通過不同的畫像，客觀、形象地反映區(qū)域碳排放情況，為加強重點區(qū)域的碳排放監(jiān)管、制定節(jié)能減排措施和綠色轉型發(fā)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(qū)域、行業(yè)、企業(yè)進行數據監(jiān)測。假設某企業(yè)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(yè)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(yè)、區(qū)域達成情況等。通過有效的碳管理方法，結合本地經濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境目標，形成本地特色的能源調控、雙碳減排策略。
據中創(chuàng)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(yè)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(qū)域、行業(yè)、企業(yè)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(fā)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(zhàn)略研究和國際合作中心研究確定了中國區(qū)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(fā)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(qū)域“雙碳”綜合指數。通過“雙碳”綜合指數的開發(fā)，可以更全面的度量區(qū)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(yè)調整、新上項目、創(chuàng)新發(fā)展等方面的具體決策，科學指導政府規(guī)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(qū)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(qū)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(qū)外送電助力減排等預測分析場景進行模擬演示。建立地區(qū)碳排放預測體系，基于不同主體能源-經濟-環(huán)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(yōu)化能源配置、服務低碳發(fā)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(jiān)測、預警、分析、評價全閉環(huán)服務能力，為區(qū)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(guī)劃、實施路徑模擬推演和過程動態(tài)監(jiān)管，助力用戶在確保發(fā)展和減排協調發(fā)展、期和長期動態(tài)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(yè)碳資產數據分析與決策管理方面，通過對企業(yè)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(yè)碳資產數據分析與決策服務，促進企業(yè)制定節(jié)能減排措施，實現可持續(xù)發(fā)展。
場景5：企業(yè)應用（華晨寶馬集團）
寶馬集團作為中德（沈陽）高端制造產業(yè)園規(guī)模較大的企業(yè)，是我省先進制造企業(yè)的典范，具有較強的代表性。平臺通過匯集寶馬運營、企業(yè)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(yè)鏈碳指標數據，利用可視化技術實現碳排放多維度全景監(jiān)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(jiān)測企業(yè)的能源消耗結構特點和變化趨勢，為企業(yè)制定降碳增效方案、進一步實現節(jié)能減排、提高綠色發(fā)展水平提供數據支撐。具體內容如下:
企業(yè)用電情況及趨勢分析方面，基于數據中臺獲取企業(yè)用電情況，結合企業(yè)的產品特點、企業(yè)規(guī)模、歷史數據等，進行企業(yè)用能情況的趨勢分析及展示。
企業(yè)用能情況及趨勢分析方面，線下按月獲取企業(yè)用能情況，結合企業(yè)的產品特點、企業(yè)規(guī)模、歷史數據等，進行企業(yè)用能情況的趨勢分析及展示。
企業(yè)能耗和產值詳情統計方面，綜合分析企業(yè)各類能耗占比及使用情況，結合企業(yè)的產值、產品特點等，分析企業(yè)單位產品綜合能耗，并對標該企業(yè)所在行業(yè)的平均值，形成企業(yè)產品與能耗之間的數據分析。
企業(yè)綜合碳排放環(huán)比分析（歷年）方面，基于歷史數據，進行企業(yè)碳排放環(huán)比分析（歷年），構建碳排數據與企業(yè)生產規(guī)模、產值、競爭環(huán)境、市場環(huán)境、企業(yè)優(yōu)勢等相關因素的關聯模型，呈現重點企業(yè)側碳排放環(huán)比分析。
企業(yè)碳排趨勢分析圖方面，基于已構建的企業(yè)碳排模型，對企業(yè)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(yè)碳排放詳情分析方面，對企業(yè)的監(jiān)測內容進行詳情展示分析，包括企業(yè)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(qū)應用（海城菱鎂產業(yè)園）
海城菱鎂產業(yè)園是我省優(yōu)勢資源開發(fā)的典型代表，實現碳排放多維度全景監(jiān)視及分析，對加強產業(yè)園的能源監(jiān)管和促進產業(yè)健康發(fā)展意義重大。平臺利用可視化技術實現海城菱鎂產業(yè)園碳排放多維 度全景監(jiān)視及分析，可以有效監(jiān)控企業(yè)的能源消耗和碳排放情況，構建企業(yè)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(yè)節(jié)能減排，為可持續(xù)綠色發(fā)展提供保障。
場景7：行業(yè)應用（供暖行業(yè)）
供暖行業(yè)是北方特有的傳統高污染行業(yè)，從換熱站用電、壓力、供流、熱量等維度進行分析，助力企業(yè)精準掌控能源消耗情況及用能發(fā)展趨勢。平臺以供暖行業(yè)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(yè)精準掌控能源消耗情況及用能發(fā)展趨勢，挖掘企業(yè)用能優(yōu)化潛力，為企業(yè)能耗管理提供支持，提高用能安全水平、節(jié)約用能成本，助力企業(yè)經營提質增效，促進供暖行業(yè)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(yè)針對性地進行升級改造，提升能源供熱效率，持續(xù)優(yōu)化改進行業(yè)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(qū)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(tài)“雙碳”數據體系。在數據管理方面，通過數據質量常態(tài)管控機制支持能源數倉的數據質量常態(tài)管控，通過數據分類分級管理體系與外部企業(yè)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(yè)實現數據共享和分析。
摸清碳排放底數，實現區(qū)域碳達峰預測。在碳排放監(jiān)測方面。建立地區(qū)碳排放監(jiān)測體系，構建多維度碳排放監(jiān)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(yōu)化能源碳排放計算算法，監(jiān)測省、地市、園區(qū)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(qū)碳排放預測體系，基于不同主體能源-經濟-環(huán)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(jiān)測分析報告，助力政府雙碳管理決策。依托碳結構態(tài)勢感知平臺監(jiān)測數據，定期輸出“碳達峰、碳中和”監(jiān)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(qū)域碳排放情況和碳中和發(fā)展進程，為政府相關加強雙碳管理、優(yōu)化能源結構、引導綠色轉型發(fā)展提供決策支持。
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