綠色能源行業需要數據轉型

隨着世界努力實現淨零碳排放目標，能源是最有潛力取得巨大進步的行業。盡管從2011年到2020年，發電廠碳排放量下降了28%，但化石燃料發電仍然是全球最大的二氧化碳排放源。

在2022年《通貨膨脹削減法案》的激勵下，清潔能源轉型的動力比以往任何時候都更大。然而，能源部門缺少一個要素來准確衡量和確認其轉型進度：可靠、完整的大規模排放數據。

我們越來越多地看到從構成我們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，計算能源和電力生產的准確、完整的碳足跡甚至比許多其他行業所需的計算更爲復雜。

稍微長一點的答案是，能源和公用事業設施具有獨特的需求，需要新的解決方案來測量二氧化碳排放、標准化和推斷排放數據，以及建立覆蓋整個行業的排放數據網絡，以實現更准確的大規模排放跟蹤和報告。對於以數據爲中心的技術企業以及原始設備制造商、公用事業及其供應商來說，這種需求代表着一個重大機會，可以幫助能源行業准確跟蹤其可持續發展目標的進展情況。

碎片化的數據和平台限制了排放的可見性

目前，由於多種原因，能源行業很難量化其整個足跡。通常，我們看到最高層的企業目標，但很少有激勵工廠級運營遵守數據收集和報告的措施。工廠設備通常缺乏OEM或售後市場數據傳感器。當數據可用時，其中大部分都存在於孤島中——電子表格或市場上數十種碳跟蹤軟件解決方案之一。即使團隊准備好統一其孤立的數據，通常也不容易訪問通用的分類法和平台來將所有數據整合在一起。

現在，隨着淨零排放的緊迫性和改進激勵措施的增加，能源和公用事業希望獲得更高的可見性和准確性。典型的電力企業需要資產級、工廠級和投資組合級碳足跡數據，以便可以更准確地評估當前的排放量。其需要這種可見性來確定減排目標，並計劃實現這些目標。另一個挑战是能源和公用事業資產的復雜性。例如，每個發電廠可能有數百或數千台不同的機器，每台機器都有自己的發電過程，並且每台機器產生不同量的碳。

由於設施持有固定設備的時間盡可能長，數年或數十年，因此許多資產都沒有內置排放傳感器技術。在許多情況下，甚至原始設備制造商也缺乏特定設備的排放數據。在公用事業面臨這種困難的同時，也高度關注向清潔能源的過渡。支持這種轉變的激勵措施是存在的，因此數據升級的優先級較低。

構建能源行業碳數據生態系統

現在，能源部門需要這些信息來制定更清晰的當前排放基准，並更好地跟蹤其減排進度。由於涉及的復雜性，沒有什么萬能的解決方案。相反，許多組織需要從邊緣到核心運營、跨代、車隊、供應鏈等逐個解決問題。

原始設備制造商有機會發展以支持排放跟蹤並建立自己的設備碳足跡數據庫。一些較大的原始設備制造商已經开始計算渦輪機等資產下线時的碳足跡。這使得公用事業能夠了解該資產的輸出，並幫助其推斷出類似的設備。這是一種權宜之計，直到所有使用的設備都有自己的排放數據。工業物聯網技術的發展還有可能通過先進資產中內置的傳感器來增加可視性。

更多設備、車隊、旅行和其他排放數據可以輸入平台進行分析。然而，雖然市場上有許多與行業無關的平台，但只有少數是爲能源和公用事業設計的，而且它們需要在添加時針對每項資產進行解決。數據技術企業和原始設備制造商有機會找到一種方法來標准化復雜生態系統中的數據收集，並將碳核算納入其流程和產品中。

一旦准確收集、跟蹤和報告正確的數據，下一個重大挑战就是制定路线圖和情景減少計劃，以平衡碳減排和商業價值雙軸的一系列行動。這就是真正的奇跡發生的地方：減少碳足跡並增加商業價值。开發准確且可操作的場景並非易事，但這將是該領域的下一個發展方向。

綠色能源行業確實需要數據轉型，這是因爲數據在現代能源生產和管理中扮演着關鍵的角色。以下是一些關於爲什么和如何進行數據轉型的理由和方法：

爲什么需要數據轉型？

• 優化能源生產和分配：通過收集和分析數據，綠色能源企業可以更好地了解能源生產過程，找到優化的機會，提高能源生產效率，並更有效地分配能源。
• 提高可再生能源利用率：可再生能源（如太陽能和風能）的效率取決於天氣和其他因素。數據分析可以幫助預測這些因素，以更好地規劃和管理能源產量。
• 降低能源損耗：通過監測和分析能源使用數據，企業可以識別能源浪費和損耗，並採取措施減少這些損耗，從而降低成本。
• 改進能源儲存：數據可以幫助綠色能源企業更好地管理能源儲存系統，以確保能源在需要時可供使用。
• 提高可持續性和環保性：數據可以幫助企業跟蹤和報告其環境影響，以確保其運營符合可持續發展目標和法規。

如何進行數據轉型？

• 數據採集：收集來自各種源頭的數據，包括傳感器、監測設備、能源生產設備和消費設備。確保數據的質量和准確性。
• 數據存儲：建立安全、可擴展的數據存儲解決方案，以存儲大量的能源相關數據。
• 數據分析：利用數據分析工具和算法來挖掘數據中的有用信息，發現趨勢、模式和問題。
• 實時監測：建立實時監測系統，以便隨時跟蹤能源生產和使用情況，並迅速採取行動。
• 預測和優化：使用數據分析來預測能源需求和生產，並制定策略來優化能源分配和使用。
• 安全和隱私：確保數據的安全性和隱私保護，採用適當的安全措施，以防止數據泄露或濫用。
• 培訓和人員素質提升：爲員工提供培訓，使其能夠理解和利用數據來支持綠色能源業務的運營和決策。
• 合規性和報告：確保符合相關法規和標准，並能夠生成必要的報告以滿足法規要求。

總之，數據轉型對於綠色能源行業來說是至關重要的，可以幫助企業提高效率、降低成本、改善可持續性，並更好地滿足日益增長的能源需求。通過合理收集、存儲、分析和利用數據，綠色能源企業可以實現更可持續的能源生產和分配。

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