在「双碳」目标的牵引下，能源行业的数字场景及技术应用的重点是什么

依托现有的相关技术，如物联网、云计算、大数据、人工智能等，促进能源行业勘探、设计、加工、生产、运输、消费、管理、服务等全产业链的数字化转型，加速培育和发展清洁、低碳能源产业，优化清洁能源资源配置，强化能源企业在节能降耗及碳排放预测、监测和追踪等领域的相关工作，培育碳排放权交易市场，推动绿色能源安全和可持续发展，为实现碳达峰和碳中和铺设一条数字化之路。

【说明】

能源行业包括煤炭、电力、石油、石化等行业，这些行业的整个产业链均与碳排放有关，节能降碳的重要性尤为突出。能源行业是资产密集型行业，行业中央国企占据主导地位。当前，在「双碳」目标的牵引下，能源行业正在进行新一轮的战略调整和转型，新型电力建设、清洁能源、氢能、储能等技术发展迅速。基于以上情况，未来与「双碳」相关的能源行业数字化建设与应用将呈现出投入大、应用广、效果逐步显现的特点。

1.规划、勘探、设计和建设方面的场景

在规划、勘探、设计和建设环节，能源企业主要从调整能源结构、投资、投产更多清洁能源等角度实现降碳，数字场景非常广泛。电力行业提出了构建以新能源为主体的新型电力系统的新目标，未来的电力项目投资将逐步转向以清洁能源为主，采用数据驱动的清洁能源建设的场址选择、CAD设计、BIM、虚拟电厂设计将越来越广泛，在建设过程中，远程集控中心、工业5G通信、移动设备将逐步成为业务核心。石油、石化行业会加大对制氢、分布式发电、地热、CCUS领域的投资，同时，充分利用天然气的绿色低碳能源属性，积极提升天然气在产品结构中的占比，持续加大勘探开发力度，推进致密气、页岩气、煤层气等非常规天然气的开发，而所有这些项目

在规划、勘探、设计等阶段开始便需要数字技术，在选址、设计、建设、安装调试等过程中通过数字化设计，优化未来油田的整个生产过程，减少未来油气生产过程中电力、蒸汽、水的消耗，提高生产作业中的能效，为节能减排奠定基础。能源行业在项目建设中，进度、成本、预算、工程组织等均需要利用数字化系统进行管理，实现人员、工程设备的合理调用，提高工作效率，实现减排。

2.生产、运营场景

在生产、运营环节，能源企业主要通过革新生产技术、加强碳排放检测、加大监管力度、提高数字技术的利用水平等，达到提高生产能效、低碳减排的目的，数字技术在能源企业节能降耗、减碳、增效等方面有着广泛的应用场景。煤炭行业建设数字矿山、智能矿山，需要运用数字化、智能化技术实现低耗能及低碳开采。发电企业开发锅炉优化燃烧技术，需要运用深度学习等人工智能技术降低发电煤耗，从而减少碳排放。水电站运用基于机器学习的水轮机设备状态诊断技术，可提高机组可用率，提升绿色能源发电占比。石油、石化行业建设智慧炼厂，以实现智慧管控和节能增效，加速炼化产业用能结构调整，推进「气代煤」等相关工作，提高火炬气、伴生气等资源利用率，减少碳排放。在能源生产过程中，增加碳排放测量点布置，实时采集生产工艺数据和碳排放数据，并进行数字化对比、分析，可有效实现对能源企业碳排放的监管，提升对能源企业的实时监管能力。

3.能源调度、输送、运输方面的应用场景

能源输送、运输及整个供应链均有能量消耗和损失，而能源损失往往增加碳排放。新一代数字技术在能源企业的供应链管理中有着广泛的应用场景。建设煤炭运输过程中的铁路、公路、船舶一体化智能监管平台，可提升煤炭供应链管理效率，实现减排。加速建设智能电网和数字化电网，以实现发电、输电、变电、配电、用电和调度等过程的信息化、自动化和智能化，在保障电力供应的同时，利用数字技术多调用、输送清洁能源或能效高的发电厂的电量。未来，分布式能源比重会加大，需要自动化、智能化平台来实现电力供给方与消费主体之间的互动，以提高太阳能、风能等可再生能源的利用比例，减少碳排放。在石油、天然气运输方面，将会加大天然气管网建设，进而实现天然气管网的智能调度。研究氢能制运储销全产业链数字技术，拓展智能加油站建设，提升上下游协同效率，降低运输和库存消耗，达到减排目的。传统物资、备品配件的管理是能源行业的基本业务，通过数字化、智能化手段实现产业链信息、资源和能力的整合，可间接起到减少碳排放的作用。

4.加强集团碳排放管控

未来，能源企业必须对下属企业的碳排放实施全过程管控，相应的数字场景包括利用数字技术对碳排放进行统一的规划、统计、管理，实时监控碳排放在空间、时间和组织维度上的踪迹，实现在设计、勘探、建设、生产、运营管理等各环节对碳排放、消耗、捕捉等过程数据的采集、记录、计算；借助数字技术对碳排放及碳捕捉成本进行分析，计算减排边际成本；结合大数据构建能源企业碳排放趋势预测模拟系统，实现对碳排放的预测、分析、控制和管理，实现能源生产过程和碳排放过程的精细化、在线化、智能化管控。

5.培育建设碳排放权交易市场和统一电力市场体系

自2021年2月1日起，我国施行《碳排放权交易管理办法(试行)》。全国碳排放权交易市场将碳排放配额作为交易产品，高耗能、高碳排放企业的发展将受到越来越大的压力。此外，正在推动的全国统一电力市场体系建设也会对发电行业碳排放有相当大的影响。这些都会带来新的应用场景，包括交易平台、碳排放计量、报价策略等。此外，由此产生的金融衍生业务场景，如基于大数据、人工智能技术的碳排放智能预测、煤价预测、油价预测等，都将成为智能化应用的新场景。

【案例】

1.中石油节能减排实践

中石油将中俄东线天然气管道打造为国内首条智能管道的样板工程，基于「移动端+云计算+大数据」的体系架构，集成项目全生命周期数据，实现管道从建设到运营的数字化、网络化、智能化管理，运用SCADA系统作为管道运行的「大脑」,实现了100%的全自动化焊接、自动超声(AUT)检测和机械化防腐补口，提高了生产效率，减少了能源消耗。

中石油大港油田利用「智慧大脑」操控抽油机的曲柄摆动动态调整、停电自启等。低产液油井实时动态分析自身生产状态，节电率达41%,碳排放量大幅减少。

中石油油气生产物联网系统实现了中小型站场、部分环境恶劣的油田生产站点无人值守，减少了大型站场的管控人员，大幅提高能源利用效率。大庆庆新油田通过安装流量传感器、压力变送器等，实现了联合站「集中监控、无人值守、有人巡检」,减少了人工到现场的频次，减少了碳排放。

2.中石化节能减排实践

中石化利用5G、大数据、数字孪生等技术，对工程建设和制造过程进行能耗监控和数字化改造，降低了能源消耗，减少了碳排放。

在油气田地面建设方面，中石化以数据共享为核心、以三维可视化的设计为基础，建立油气田地面工程数字化集成设计系统，实现跨平台、跨地域协同工作与资源共享，实现边设计边建造的效果，有效缩短建设周期，减少现场人员投入，直接推动了节能减排。

在炼厂建设方面，中石化在元坝项目中做了以数字化交付为目的的数字化工厂设计与建设，以AVEVA NET为集成平台，整个项目建设过程整合了工艺智能流程设计集成系统、工程设计基础系统、三维协同设计系统等，显著提升了对工程总承包(EPC)的管理效果，减少了不必要的资源与能源浪费。

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