绿色能源行业需要数据转型

随着世界努力实现净零碳排放目标，能源是最有潜力取得巨大进步的行业。尽管从2011年到2020年，发电厂碳排放量下降了28%，但化石燃料发电仍然是全球最大的二氧化碳排放源。

在2022年《通货膨胀削减法案》的激励下，清洁能源转型的动力比以往任何时候都更大。然而，能源部门缺少一个要素来准确衡量和确认其转型进度：可靠、完整的大规模排放数据。

我们越来越多地看到从构成我们房屋的木材到乘坐的航班和所穿的衣物的所有事物的碳排放量都被量化。然而，计算能源和电力生产的准确、完整的碳足迹甚至比许多其他行业所需的计算更为复杂。

稍微长一点的答案是，能源和公用事业设施具有独特的需求，需要新的解决方案来测量二氧化碳排放、标准化和推断排放数据，以及建立覆盖整个行业的排放数据网络，以实现更准确的大规模排放跟踪和报告。对于以数据为中心的技术企业以及原始设备制造商、公用事业及其供应商来说，这种需求代表着一个重大机会，可以帮助能源行业准确跟踪其可持续发展目标的进展情况。

碎片化的数据和平台限制了排放的可见性

目前，由于多种原因，能源行业很难量化其整个足迹。通常，我们看到最高层的企业目标，但很少有激励工厂级运营遵守数据收集和报告的措施。工厂设备通常缺乏OEM或售后市场数据传感器。当数据可用时，其中大部分都存在于孤岛中——电子表格或市场上数十种碳跟踪软件解决方案之一。即使团队准备好统一其孤立的数据，通常也不容易访问通用的分类法和平台来将所有数据整合在一起。

现在，随着净零排放的紧迫性和改进激励措施的增加，能源和公用事业希望获得更高的可见性和准确性。典型的电力企业需要资产级、工厂级和投资组合级碳足迹数据，以便可以更准确地评估当前的排放量。其需要这种可见性来确定减排目标，并计划实现这些目标。另一个挑战是能源和公用事业资产的复杂性。例如，每个发电厂可能有数百或数千台不同的机器，每台机器都有自己的发电过程，并且每台机器产生不同量的碳。

由于设施持有固定设备的时间尽可能长，数年或数十年，因此许多资产都没有内置排放传感器技术。在许多情况下，甚至原始设备制造商也缺乏特定设备的排放数据。在公用事业面临这种困难的同时，也高度关注向清洁能源的过渡。支持这种转变的激励措施是存在的，因此数据升级的优先级较低。

构建能源行业碳数据生态系统

现在，能源部门需要这些信息来制定更清晰的当前排放基准，并更好地跟踪其减排进度。由于涉及的复杂性，没有什么万能的解决方案。相反，许多组织需要从边缘到核心运营、跨代、车队、供应链等逐个解决问题。

原始设备制造商有机会发展以支持排放跟踪并建立自己的设备碳足迹数据库。一些较大的原始设备制造商已经开始计算涡轮机等资产下线时的碳足迹。这使得公用事业能够了解该资产的输出，并帮助其推断出类似的设备。这是一种权宜之计，直到所有使用的设备都有自己的排放数据。工业物联网技术的发展还有可能通过先进资产中内置的传感器来增加可视性。

更多设备、车队、旅行和其他排放数据可以输入平台进行分析。然而，虽然市场上有许多与行业无关的平台，但只有少数是为能源和公用事业设计的，而且它们需要在添加时针对每项资产进行解决。数据技术企业和原始设备制造商有机会找到一种方法来标准化复杂生态系统中的数据收集，并将碳核算纳入其流程和产品中。

一旦准确收集、跟踪和报告正确的数据，下一个重大挑战就是制定路线图和情景减少计划，以平衡碳减排和商业价值双轴的一系列行动。这就是真正的奇迹发生的地方：减少碳足迹并增加商业价值。开发准确且可操作的场景并非易事，但这将是该领域的下一个发展方向。

绿色能源行业确实需要数据转型，这是因为数据在现代能源生产和管理中扮演着关键的角色。以下是一些关于为什么和如何进行数据转型的理由和方法：

为什么需要数据转型？

• 优化能源生产和分配：通过收集和分析数据，绿色能源企业可以更好地了解能源生产过程，找到优化的机会，提高能源生产效率，并更有效地分配能源。

• 提高可再生能源利用率：可再生能源（如太阳能和风能）的效率取决于天气和其他因素。数据分析可以帮助预测这些因素，以更好地规划和管理能源产量。

• 降低能源损耗：通过监测和分析能源使用数据，企业可以识别能源浪费和损耗，并采取措施减少这些损耗，从而降低成本。

• 改进能源储存：数据可以帮助绿色能源企业更好地管理能源储存系统，以确保能源在需要时可供使用。

• 提高可持续性和环保性：数据可以帮助企业跟踪和报告其环境影响，以确保其运营符合可持续发展目标和法规。

如何进行数据转型？

• 数据采集：收集来自各种源头的数据，包括传感器、监测设备、能源生产设备和消费设备。确保数据的质量和准确性。

• 数据存储：建立安全、可扩展的数据存储解决方案，以存储大量的能源相关数据。

• 数据分析：利用数据分析工具和算法来挖掘数据中的有用信息，发现趋势、模式和问题。

• 实时监测：建立实时监测系统，以便随时跟踪能源生产和使用情况，并迅速采取行动。

• 预测和优化：使用数据分析来预测能源需求和生产，并制定策略来优化能源分配和使用。

• 安全和隐私：确保数据的安全性和隐私保护，采用适当的安全措施，以防止数据泄露或滥用。

• 培训和人员素质提升：为员工提供培训，使其能够理解和利用数据来支持绿色能源业务的运营和决策。

• 合规性和报告：确保符合相关法规和标准，并能够生成必要的报告以满足法规要求。

总之，数据转型对于绿色能源行业来说是至关重要的，可以帮助企业提高效率、降低成本、改善可持续性，并更好地满足日益增长的能源需求。通过合理收集、存储、分析和利用数据，绿色能源企业可以实现更可持续的能源生产和分配。