从 “双碳目标” 到 “能碳双控”，工业企业数字化管理中心的破局与实践

一. 背 景

2025年3月，工业和信息化部印发《工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南》（工信厅节〔2025〕13号）《指南》是对工业企业和园区开展数字化能碳管理中心建设的指导性文件，包括四部分内容。

一是建设目标。通过数字化能碳管理中心的建设运行，实现对能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化呈现，提升工业企业和园区节能降碳管理能力，支撑能源利用效率提升和碳排放降低，促进绿色低碳转型。

二是业务功能。明确能碳管理中心具备能耗查询、能源消费量和强度计算、能源消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优化、用能与碳排放预算管理、碳排放核算、产品碳足迹核算、供应链碳管理、碳核查支撑、碳资产管理等功能。工业企业和园区可结合自身行业特点、实际需求等，确定开发建设的具体功能。

三是技术方案。为保障相关业务功能实现，明确能碳管理中心的系统架构包括基础设施、数据采集、数据架构、模型组件、业务应用和互动展示六大板块；对每项架构的具体内容做了说明。工业企业和园区应根据节能降碳及信息系统建设相关国家标准、行业标准和政策要求等，开展系统架构建设并持续更新。

四是保障措施。依据《中华人民共和国节约能源法》《工业节能管理办法》等相关规定，从组织机构、管理制度、网络和数据安全等方面提出工业企业和园区采取的具体措施，保障数字化能碳管理中心的高水平建设和高质量运行。

二. 企业面临的管理挑战

2.1 多行业碳排放数据分散，缺乏统一管理

行业数据特性差异大，工业生产流程复杂，建筑能耗数据分散，交通移动源排放难以追踪

协议不兼容

不同行业数据采集频率差异大

2.2 传统管理模式难以满足精细化、动态化需求

管理机制缺陷，静态考核指标失效

决策手段落后，人工干预为主

响应速度滞后

2.3 能源结构优化压力大，新能源消纳能力不足

结构性矛盾，高碳产业锁定效应

消纳技术瓶颈，电网灵活性不足

区域差异显著，东部负荷中心，西部资源富集区

三. 能碳管理思路

• 以能源管理为碳管理的基础，精细化管控，建立能耗三级计量，建立能耗强度管理体系，进行能效对标及策略管理。

• 碳盘查以能源消耗排放为主，扩展统计直接和间接碳排放源，实施碳计划管理，谈追踪，实施碳减排措施，提升企业和园区节能降碳能力。

3.1 节能降碳路径 :

3.2 三级能源计量 :

可根据企业管理特点架构能源三级计量。

3.3 各级能耗强度指标

根据企业管理架构建设三级计量，接入成品产量/中间产品产量数据核算各级单耗数据，即能源利用效率；

对于动力设备，核算制冷系统能效比、压缩空气比功率、气电比，水泵效率等等能源转换效率。

3.4 碳排边界

3.5 碳排管理功能分析

• 碳盘查

计算模型：确定排放源和排放因子

数据采集：采集各排放源活动数据

盘查清册：温室气体量化，生成盘查清册

盘查报告：不确定性评估，生成碳盘查报告

• 碳计划

配额测算：测算碳配额抵消及下年度碳配额

配额分解：制定碳排放指标分解计划

配额考核：评定各考核对象指标达成率

• 碳追踪

碳排分析：统计碳排放情况及碳排结构

碳流图：跟踪能源在输入、分配、消耗、生产各环节的碳排放情况

异常管理：碳排放超标告警及提醒

• 碳交易

交易记录：汇总碳交易记录

交易决策：市场行情分析，为碳交易策略提供支撑

• 碳减排

节能分析：评估重点耗能设备能效，提供设备能效调优建议

协调调度：充放电及需求侧响应策略，提高新能源消纳

3.6 功能特点优势

• 数字化：从能源监测转变为碳监测，实现碳管理数字化

• 精细化：跟踪碳排放全过程，实现碳管理精细化

• 标准化：适用不同行业及地区碳排放管理，实现碳管理标准化

• 专业化：通过专业机构认证，实现碳管理专业化

四. 能碳管理平台解决方案

为工商业企业、医疗公共服务、市政民生服务、基础电信服务等行业提供更可靠、更安全、更智能、更节约的能碳服务。

4.1 平台构成

● 感知层：连接于网络中的各类传感器，包括多功能仪表、充电桩、照明驱动器等。

● 网络层：智能网关，采集感知层的数据，进行规约转换及存储之后将数据上传至能碳管理云平台。

● 数据层：物联网数据中台

● 平台层：提供Web页面展示，APP、小程序等多种访问方式

4.2 平台功能架构剖析图

4.3 电力监控及电能管理

通过在供配电的关键场所、关键设备上安装监测、计量、控制、保护等各类智能传感器，搭建涵盖35kV到0.4kV的完整电力测量、计量、控制体系，结合视频监视手段，实现对企事业单位内部电能的24h不间断监视。即时发现供配电中的隐患，减少事故发生次数。即时定位故障点，缩短故障恢复时间。

4.4 分布式光伏

逆变器直流侧、交流侧运行状态监测及报警；

逆变器及电站发电量统计及分析；

并网柜电力监测及发电量统计；

电站发电量年有效利用小时数统计；

发电收益统计；

辐照度/风力/环境温湿度监测；

发电功率模拟及效率分析；

碳减排统计；

4.5 工商业储能

实时监测：PCS和电池的运行状态，包括运行模式、功率控制模式，功率、电压、电流、频率等预定值信息、储能电池充放电电压、电流、SOC、温度、压力、流量；

故障告警：储能电池充放电状态、交/直流过压/欠压、交/直流过流、频率过/欠告警、过温、过载、漏电保护等；

远程控制：PCS启动、停止、功率设定、装置运行参数设定；

4.6 智能照明

智能照明控制系统可实现照明设备运行控制的智能化，有效提高照明系统科学管理水平，节省运营成本。通过定时开关和可调光技术，可以有效地避免无效照明，从而精确的利用好每一份照明电能，是实现绿色照明，节能减排的有效手段。

通过集中控制为照明控制带来便利；通过场景控制营造舒适的工作环境；对光照度有要求的特定区域实现调光控制；对道路照明实现基于经纬度和日落日出时间的定时控制；对停车位实现雷达感应控制。

4.7 能源管理

能耗监测系统严格按照导则要求开发，符合导则要求的各项技术要求，通过能源计量体系的建设，实现如下效果：

满足政府对大型公建、重点用能单位能耗监管的要求、验收的要求；

通过系统发现低效运行的中央空调、空压机等高耗能设备，为节能改造提供数据依据；

通过系统发现能源管网存在的不易发现的跑冒滴漏情况，减少能源浪费，节能降碳；

4.8 碳减排技术

4.9 设备能效算法模型

• 制冷系统主要能效指标

能效比SCOP用来衡量制冷机房的实际运行水平。

能源站运行能效比(SCOP)、冷冻输配系数等等

• 泵类主要能效指标：泵效率和吨水电耗

监测系统运行状态，计算负荷的变化，调整水泵输出功率，

使系统自动高效运行。

• 空压机系统主要能效指标

比功率：衡量空压机能效标准的数值，空压机组的输入功率与实际容积流量之比值，单位为【kW/（m³/min）】。还有气电比等

五. 系统平台主要功能分解

5.1 能耗分析

区域能源管理

全域能源数据采集与监测：区域多类型能源接入汇总、区域能源消耗总量统计与趋势、重点企业能源消耗排名及横向对比。

区域重点企业能源精细化管理：用能趋势及同环比分析、企业能效指标诊断及分析、重点用能设备能效分析及节能建议

能源数据分析

能耗看板，趋势分析，用能概况，分项用能

5.2 能源消费量和强度计算

能耗消耗量

依据《综合能耗计算通则》（GB/T 2589）等国家标准，计算一个时间周期内，工业企业和园区的能源消费量，按照不同能源种类和计算标准煤等分别展示

能耗强度分析

产品单耗：手工录入或对接ERP、MES等系统，从企业、车间、产线、班组、设备等维度的单位产品能耗/单位产值能耗进行统计分析

5.3 能源消费分析与用能策略推荐

能源规划

基于负荷信息、设备信息、市场信息、地理信息等内容进行优化配置，提供经济优的容量配置方案。

能源费用分析

根据项目设置的容量单价，需量单价，结合项目总容量，最大需量，复费率，计算用容量计费划算，还是需量计费划算

5.4 能效对标

单耗对标

按国家、地方、行业和自身较优时标准指标对标，发现差距，发现问题，由此指引管理者找出优化方向

设备能效对标

当日中央空调系统、压缩空气系统和水泵组系统瞬时能效数据与累积能效数据，并与设定的国家、地方、行业能效指标对标

5.5 能流分析

能源流向图

以桑基图的方式绘制能源流向图，对公司、车间、设备等全过程进行计算和分析

能源损耗

以树状图的方式展示能源流向，并可计算线路损耗，帮助企业发现能源浪费

5.6 能效平衡与优化

多目标优化调度

基于能耗优、成本低和碳排放较少的经济优化调度；

考虑电网供电力平滑与电压稳定的安全运行调度策略；

需求侧响应电网互动策略。

5.7 碳排放分析与碳资产管理

区域碳排放监测

*了解区域整体碳排情况：区域碳排放总量统计与趋势、区域碳中和进度跟踪

重点企业碳排追踪与异常预警；

*独立展示区域重点企业核心碳排放数据：碳排放强度、碳排放结构、碳排放指标完成追踪

区域碳减排监测

• 聚合区域内多类型资源：

区域风、光、储、充装机站点信息、区域减排总量、社会效益和经济效益统计

• 跨地区能源互联，分层协同控制：

动态预测区域重点企业能源供需，优化能源生产与分配策略，提升新能源消纳能力

区域-企业多级调控，逐级分解任务，企业执行精细化调控

碳排管理界面展示：

5.8 关键技术

碳减排技术

• “源网荷储"等全量运行数据，存储展示、状态检测、运行告警。

• 直观展示电量、碳排、成本、设备运行等各类数据。

• 实时呈现能源流向和设备安全情况。

AI驱动预测

• 多源数据整合:基于气象数据、历史运行数据、电网数据全面了解电力系统的运行状况。

• 高精度预测模型:机器学习算法能够自动学习并适应不同条件下的变化趋势，确保预测结果的准确性。

• 多时间尺度预测:

超短期预测：适用于日内调度计划的制定。

短期预测：适用于日常调度计划的制定。

中期预测：有助于中长期的发电计划安排。

冷负荷预测

• 在能源管理领域，精确预测系统的冷热负荷是优化能源消耗和提高能效的关键。在冷热负荷预测任务中，通过构建深度神经网络，能够从历史数据中学习复杂的模式和趋势。这些网络能够综合考虑天气条件、建筑特性、使用习惯等多种因素，实现对未来负荷的准确预估。

• 平台实时监测室外温湿度情况，建立数学模型，预测未来冷负荷情况，及时调整系统运行设定参数，使系统制冷量符合实际变化需求。

关联性分析:

熵权-灰色关联分析法。这一方法首先利用熵权法客观地确定各指标权重，然后运用灰色关联分析探究各指标与决策目标之间的关联度，根据关联度的大小对方案进行排序，实现对复杂系统的有效评价和决策，再有针对性地进行调整和优化

设备调优

群智能算法是受到自然现象的启发，鲸鱼优化算法模拟了座头鲸时采用的一种特殊技巧。算法的核心在于模拟鲸鱼捕食的三个阶段：包围猎物、泡泡网攻击以及搜寻猎物。在算法实现中，每个鲸鱼个体代表一个可能的解，而较优解则相当于被追捕的小鱼。算法通过迭代过程不断更新这些“鲸鱼"的位置，以期逐渐逼近问题的较优解。

5.9 安科瑞能碳管理平台亮点

六. xx集团能碳管理项目案例

6.1 企业痛点:  集团下的多个分子公司分布全国各地，能源消耗和碳排放数据分散，总部缺乏工具和统计手段，无法对集团能源和碳排放做全局监控和精细化管理

6.2 项目效果 :  

• 量化各分子公司能碳绩效: 实现分子公司能源和碳排放绩效评定，为KPI考核提供数据支持。

• 全局掌握能碳数据: 提供各类能源消耗量及碳排放数据，了解整个集团能源消耗和碳排放的详细分布情况。

• 提升经济环境价值和社会效益:  降低集团综合用能成本、推动集团碳强度下降、 提升集团决策科学性，增强公众低碳意识。