★中國電力工程顧問(wèn)集團華北電力設計院有限公司趙焱，馬欣欣，唐海鋒

1　引言

2020年9月，習近平主席在第75屆聯(lián)合國大會(huì )一般性辯論上向世界宣布中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實(shí)現碳中和。在“四個(gè)革命、一個(gè)合作”能源安全新戰略引領(lǐng)下，構建新型電力系統，實(shí)現“碳達峰，碳中和”目標，建設清潔低碳、安全高效的現代能源體系是經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的重要保障。而充分利用大數據技術(shù)，通過(guò)智能化手段創(chuàng )新引領(lǐng)、支撐我國能源革命，則是實(shí)現雙碳目標的重要途徑。

本文擬從電力企業(yè)構建“碳達峰，碳中和”能源數據體系的角度，分析雙碳能源數據的特點(diǎn)，提出雙碳能源數據的概念定義、數據范圍、分級分類(lèi)方案和分析方法等一系列大數據技術(shù)應用的方法論基礎，從而幫助電力企業(yè)真正將海量的生產(chǎn)與管理數據轉化為數據資產(chǎn)，助力雙碳目標實(shí)現。

2　政策背景與理論依據

2.1　政策背景

實(shí)現“碳達峰，碳中和”，是黨中央統籌國內國際兩個(gè)大局作出的重大戰略決策，是著(zhù)力解決資源環(huán)境約束突出問(wèn)題、實(shí)現中華民族永續發(fā)展的必然選擇，是構建人類(lèi)命運共同體的莊嚴承諾。

黨的二十大報告提出，要完善能源消耗總量和強度調控，重點(diǎn)控制化石能源消費，逐步轉向碳排放總量和強度“雙控”制度。2023年7月11日，中央全面深化改革委員會(huì )第二次會(huì )議審議通過(guò)了《關(guān)于推動(dòng)能耗雙控逐步轉向碳排放雙控的意見(jiàn)》，進(jìn)一步明確了國家能源政策與雙碳政策的方向，同時(shí)也明確了企業(yè)的主體責任及義務(wù)。

2.2　理論依據

一般來(lái)講，“碳達峰，碳中和”中所指的“雙碳”，是在《聯(lián)合國氣候變化框架公約》框架下的碳，其有明確的定義和涵蓋范圍?！皽厥覛怏w”指大氣中那些吸收和重新放出紅外輻射的自然的和人為的氣態(tài)成分，即可導致大氣增溫的氣體。在《京都議定書(shū)》中規定了六種主要溫室氣體，《多哈修正案》將三氟化氮（NF3）納入管控范圍，使受管控的溫室氣體達到7種。其中，對全球升溫貢獻率最大的為二氧化碳（CO₂），因此雙碳目標的重點(diǎn)在于控制二氧化碳的排放。

對于溫室氣體排放源的部門(mén)和類(lèi)別，《IPCC國家溫室氣體清單編制指南》給出了具體的范圍，包括能源、工業(yè)過(guò)程和產(chǎn)品使用、農業(yè)林業(yè)和其他土地利用及廢棄物四個(gè)部門(mén)，其中能源部門(mén)是溫室氣體排放的控制重點(diǎn)。在我國，能源燃燒占全部二氧化碳排放的88%左右，電力行業(yè)排放占約41%^[1]，電力企業(yè)更是承擔了極為重要的減碳責任。

3　“碳達峰，碳中和”能源數據的定義、范圍與核心

3.1　定義

首先，關(guān)于大數據（Big Data）的定義，行業(yè)內目前已經(jīng)形成了比較廣泛的共識，簡(jiǎn)單言之就是海量數據的集合。大數據的特征從早期的3V—大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣化（Variety），至今新增了兩個(gè)V—價(jià)值（Value）和真實(shí)性（Veracity）。

對于“碳達峰，碳中和”能源數據，我們定義為在“碳達峰，碳中和”目標引領(lǐng)下，以碳排放數據為核心，與碳監測、碳核查、碳資產(chǎn)、碳交易、碳捕集封存與利用等全部雙碳場(chǎng)景相關(guān)的數據集合。

3.2　范圍

廣義來(lái)講，“碳達峰，碳中和”能源數據的范圍覆蓋溫室氣體排放源相關(guān)的全部行業(yè)門(mén)類(lèi)，來(lái)源于生產(chǎn)、運維、管理的全部業(yè)務(wù)流程，貫穿碳足跡的全生命周期。以典型的能源電力企業(yè)為例，“碳達峰，碳中和”能源數據應覆蓋其全部的業(yè)務(wù)范圍領(lǐng)域，如圖1所示。

圖1 典型能源電力企業(yè)“碳達峰，碳中和”能源數據業(yè)務(wù)范圍

3.3　核心數據

在雙碳的相關(guān)各項功能領(lǐng)域中，碳排放監測是雙碳能源數據的核心與基礎，是實(shí)現其他各項功能的前提，在碳排放監測數據基礎上才能衍生其他各類(lèi)別能源數據，支撐各類(lèi)服務(wù)功能。因此碳排放監測核心數據的獲取、處理與利用是雙碳能源數據體系的重中之重。

對于發(fā)電企業(yè)，碳排放監測的方法主要有三種：排放因子法、為物料平衡法和在線(xiàn)監測法?！栋l(fā)電企業(yè)碳排放權交易技術(shù)指南DL/T2126-2020》中推薦使用排放因子法和在線(xiàn)監測法，目前在中國主要應用的是排放因子核算方法。其他世界各國對于碳排放監測方法的要求：美國區域性溫室氣體減排行動(dòng)（RGGI）要求燃燒任何固體燃料的裝置必須使用CEMS在線(xiàn)監測，燃氣和燃油機組可以使用核算方法。在歐盟碳交易體系下，CEMS法與核算方法具有等效性。此外，利用遙感衛星進(jìn)行區域碳排放監測的遙感監測技術(shù)也在快速發(fā)展。

對比以上各類(lèi)碳排放監測方法，技術(shù)上并沒(méi)有完全的孰優(yōu)孰劣之分，各類(lèi)方法的準確度都依賴(lài)于對于方法要求的嚴格遵守。排放因子法，需要對企業(yè)各類(lèi)化石燃料消耗量、脫硫劑消耗量、購入電量等數據的準確采集，以及各類(lèi)排放因子數據的準確使用，對于排放因子的準確性依賴(lài)程度較高；直接測量法則要求對所有排放口安裝在線(xiàn)監測儀表，并且確保儀器儀表的測量原理滿(mǎn)足使用場(chǎng)合需求，測量精度、測量范圍符合要求，此外還應保證采集系統定期進(jìn)行維護校準；空天遙感監測方法則對使用的遙感探測衛星、應用的反演算法要求很高，同時(shí)受大氣環(huán)境、風(fēng)速等條件影響，需要采取合理的數據處理方式，才能保證監測結果可信。對于各類(lèi)核算使用的數據優(yōu)先級，建議優(yōu)先使用直接計量、監測獲得的原始數據。

4  數據分類(lèi)與分級

4.1　數據分類(lèi)

所謂數據分類(lèi)，是指根據組織數據的屬性或特征，將其按照一定的原則和方法進(jìn)行區分和歸類(lèi)，并建立起一定的分類(lèi)體系和排列順序，以便更好地管理和使用組織數據的過(guò)程。

“碳達峰，碳中和”能源數據的分類(lèi)原則，如圖2所示，根據數據的特點(diǎn)以及核心內容，確定從兩個(gè)方面維度進(jìn)行分類(lèi)：一方面從數據獲取方式（內部、外部）維度進(jìn)行分類(lèi)；另一方面借鑒《工業(yè)數據分類(lèi)分級指南（試行）》的指導，對數據按照全生命周期維度進(jìn)行分類(lèi)，即從設計數據域、生產(chǎn)數據域、運維數據域和管理數據域進(jìn)行分類(lèi)。

圖2“碳達峰，碳中和”能源數據分類(lèi)

4.2　數據分級

數據分級，指按照一定的分級原則對分類(lèi)后的組織數據進(jìn)行定級，從而為組織數據的開(kāi)放和共享安全策略制定提供支撐的過(guò)程。

按照《工業(yè)數據分類(lèi)分級指南（試行）》規定，根據不同類(lèi)別工業(yè)數據遭篡改、破壞、泄露或非法利用后，可能對工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟效益等帶來(lái)的潛在影響，將工業(yè)數據分為一級、二級、三級等3個(gè)級別。

對“碳達峰，碳中和”能源數據，綜合考慮雙碳能源數據的平臺服務(wù)性質(zhì)與風(fēng)險影響程度范圍，制定“碳達峰，碳中和”能源數據分級方法如表1所示。

表1“碳達峰，碳中和”能源數據分級

電力企業(yè)“碳達峰，碳中和”能源數據整體分類(lèi)分級方案如圖3所示。

圖3“碳達峰，碳中和”能源數據整體分類(lèi)分級方案

5  數據分析

所謂數據分析，就是運用適當的分析方法和工具，對收集到和處理過(guò)的數據進(jìn)行分析，提取出有價(jià)值的信息，形成有效結論的過(guò)程。

數據分析基于數據驅動(dòng)解決業(yè)務(wù)需求，數據分析是對“碳達峰，碳中和”能源數據進(jìn)行利用的基礎工具，是數據中臺、數據底座的引擎，支撐各類(lèi)雙碳服務(wù)應用功能。

結合主流的技術(shù)發(fā)展趨勢，“碳達峰，碳中和”能源數據的數據分析功能分為兩大類(lèi)，分別是BI（Business Intelligence）商業(yè)智能分析與AI（Artificial Intelligence）人工智能分析。

5.1　BI分析功能需求

BI商業(yè)智能分析是一種描述性分析的方法，是對已有數據的梳理與計算分析。作為決策的輔助工具，BI最典型的應用是業(yè)務(wù)報表與儀表板。在大數據平臺廣泛應用的今天，數字大屏、數字看板、可視化技術(shù)、決策駕駛艙等都是依托BI分析技術(shù)的應用功能。

對于“碳達峰，碳中和”能源數據，雙碳能源集中監視功能主要依據的就是平臺BI分析能力，對數據倉庫中的各種采集數據進(jìn)行數據處理與數據計算分析，利用各種圖形組件實(shí)現可視化展示，形成各類(lèi)輔助運行與輔助決策信息。

此外，定期生成企業(yè)碳核查、碳排放報告是重要功能需求之一，因此BI分析應能具備自動(dòng)進(jìn)行各類(lèi)碳排放監測數據計算能力，按照規定格式自動(dòng)生成WORD報告文檔，支撐企業(yè)碳管理。

5.2　AI分析功能需求

AI人工智能分析是預測性分析的數據分析技術(shù)，是根據已有數據，利用各類(lèi)先進(jìn)的人工智能算法，進(jìn)行數據挖掘與分析計算，形成預測分析信息，供企業(yè)進(jìn)行科學(xué)決策。

AI數據分析，應能提供各類(lèi)豐富的人工智能算法，滿(mǎn)足各類(lèi)預測分析與決策支持應用的需求，如利用AI數據分析技術(shù)提供企業(yè)碳市場(chǎng)交易輔助決策、碳減排策略?xún)?yōu)化等功能場(chǎng)景。

6  結論與展望

我國富煤貧油少氣的資源稟賦決定了以煤電為主的電源結構，電力企業(yè)作為碳排放大戶(hù)，承擔了重要的碳減排責任。為了實(shí)現雙碳目標，除了大力調整電源結構，提高新能源電力比例之外，智慧化的能源系統同樣是重要的建設方向。利用信息化、智能化技術(shù)手段，構建企業(yè)雙碳能源電力數據平臺，實(shí)現各類(lèi)型能源電力場(chǎng)景信息共享、優(yōu)化調控、智能調度，充分與各類(lèi)碳服務(wù)平臺互動(dòng)，從而使企業(yè)在實(shí)現碳減排目標的同時(shí)，創(chuàng )造更好的經(jīng)濟效益，保障經(jīng)濟發(fā)展的能源需求，這才是新型電力系統的應有之義。

數據作為平臺的基礎，應該在平臺建設的前期進(jìn)行系統梳理、合理規劃，構建完整的數據體系，才能支撐平臺的有效應用，達到建設目的。因此，我們呼吁電力企業(yè)充分重視數據價(jià)值，系統化構建數據體系，有效地利用數據資產(chǎn)，更好地發(fā)揮大數據平臺作用。

作者簡(jiǎn)介：

趙　焱（1984-），男，河北人，高級工程師，碩士，現就職于中國電力工程顧問(wèn)集團華北電力設計院有限公司，主要從事電廠(chǎng)自動(dòng)化、信息化設計方面的研究。

馬欣欣（1956-），女，北京人，教授級高級工程師，現任中國電力工程顧問(wèn)集團華北電力設計院有限公司熱控處專(zhuān)業(yè)副總工，從事電廠(chǎng)自動(dòng)化、信息化設計工作。

唐海鋒（1969-），男，北京人，教授級高級工程師，學(xué)士，現任中國電力工程顧問(wèn)集團華北電力設計院有限公司熱控處專(zhuān)業(yè)副總工，從事電廠(chǎng)自動(dòng)化、信息化設計工作。

參考文獻：

[1] 中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì ). 《電力行業(yè)碳達峰碳中和發(fā)展路徑研究》[R]. 2021, 12.

摘自《自動(dòng)化博覽》2023年9月刊