资源描述
注意事项在企业 VI 视觉中，标志是企业形象对外输出的核心要素，是体现品牌价值、彰显企业文化的重要组成部分，在任何情况下均不得随意修改。 本手册在下面的章节中将严格规范标志应用规范，以确保传播使用时企业视觉识别形象的完整统一。标志标准色图形横版标志标准色图形竖版数智碳中和以数智技术助力关键相关方实现碳达峰碳中和作者 落 基 山 研 究 所 ：李 婷 ，刘 琦 宇 ，刘 雨 菁，刘 子 屹 ，姚 远 ，周 勤 ，邹 乐 乐中国科学院科技战略咨询研究院：刘昌新，朱永彬百度智能云：韩庆，姜峥超，李卓，吴国强，杨芳芳，姚炳雄，詹颖*作者姓名按姓氏字母顺序排列。其他作者百度智能云：匡晓烜，马宁，张文强，林若森，尹朝晖，郭婷婷，江春生联系方式李卓，邹 乐 乐 ，l z o u r m i . o r g版权与引用落基山研究所&百度智能云，数智碳中和以数智技术助力关键相关方实现碳达峰碳中和，2022年1月，北京除特别注明，所有图片均来自istock 作者与鸣谢关于我们落基山研究所(RMI) 落基山研究所是一家于1982年创立的专业、独立、以市场为导向的智库。我们与政府部门、企业、科研机构及创业者协作，推动全球能源变革，以创造清洁、安全、繁荣的低碳未来。落基山研究所致力于借助经济可行的市场化手段，加速能效提升，推动可再生能源取代化石燃料的能源结构转变。落基山研究所在北京、美国科罗拉多州巴索尔特和博尔德、纽约市及华盛顿特区设有办事处。百度智能云百度智能云是基于百度多年技术沉淀打造的智能云计算品牌，以“云计算为基础，人工智能为引擎，赋能千行百业”为战略，形成“云智一体”的独特竞争优势。百度智能云率先在业内打造AI原生云计算架构，“适合跑AI的云”助力企业快速“上云”并实现智能化，同时向各行各业输出百度大脑的领先技术，“懂场景的AI”使企业可以便捷高效的接入AI能力。百度智能云在智能制造、智慧 金 融 、智 慧 能 源 、智 慧 城 市 、智 慧 医 疗 等 领 域 拥 有 领 先 产 品 、技 术 和 解 决 方 案 。百 度 智 能 云 A I Cloud 连续五次在中国排名第一，工业质检市场第一 ，稳居中国公有云四朵云之一。注意事项在企业 VI 视觉中，标志是企业形象对外输出的核心要素，是体现品牌价值、彰显企业文化的重要组成部分，在任何情况下均不得随意修改。 本手册在下面的章节中将严格规范标志应用规范，以确保传播使用时企业视觉识别形象的完整统一。标志标准色图形横版标志标准色图形竖版目录rmi 前言数智技术助力碳中和碳达峰碳中和，既是艰巨挑战，也是巨大机遇科技创新是实现碳达峰碳中和的核心驱动数智技术是实现碳中和目标的助推器数智技术赋能相关方实现碳中和政府监管部门能源生产企业能源输送企业 能源消费用户 金融投资机构 数智技术在碳中和目标下的创新实践北京海淀“城市大脑”安特卫普数字孪生城市 大唐集团工业大数据平台国家电网人工智能中台 双汇物流智能调度美欣达智慧能源管理某机场集团智能调度某水务集团智能调压贝莱德气候风险评级体系 数智碳中和愿景展望参考文献12367912131618 23262728293032333435363840前言rmi / 2020年9月，中国领导人提出了最新的应对气候变化和能源转型目标，即2030年前碳达峰、2060年前碳中和。其中，碳中和作为一个长期战略目标首次纳入中国的政策框架，并迅速成为中国核心战略目标之一。2021年，在“十四五”开局之年和第一个“百年”之际，碳达峰、碳中和目标成为指引经济社会发展的重要指示牌，中国正式迈入“碳中和元年”。作为最大的发展中国家，作为全球清洁能源的最大投资国和最多装机地，作为全球经济的引擎和扎实行动的典范，中国提出“碳中和”，加速了各国的跟进与响应，也使得2021年成为真正意义上的全球“碳中和元年”。中国的行动与全球政策、行动和动力相互呼应，成为应对气候变化和推动能源转型的全球领导者。中国政府在2020年正式布局的“两建”，即新型基础设施建设和新型城镇化建设，提出了七大领域特别是典型新基建如5G网络、人工智能、物 联 网 软 硬 件 、数 据 中 心 与 光 纤 网 络 等 支 持 数 字经济的基础设施。2021年，数字经济和智慧化进一步成为复苏与发展的内在引擎，数字化转型已经成为国家战略。“十四五”规划明确提出“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设”。10月，中共中央政治局就推动我国数字经济健康发展进行的第三十四次集体学习上，习近平主席强调，要积极参与数字经济国际合作，主动参与国际组织数字经济议题谈判，开展多边数字治理合作，维护和完善多边数字经济治理机制，及时提出中国方案，发出中国声音。中国的高质量发展正呈现以智慧化和数字经济为重要支撑的特征。 数 字 经 济 和 智 慧 化 与 碳 达 峰 、碳 中 和 所 指 向的 智 慧 、高 效 、高 质 量 、低 排 放 目 标 高 度 一 致 。以创新引领的清洁能源革命、信息技术与数字经济将在未来10年到20年共同推动下一轮经济繁荣，这将成为各国发展战略的重心，也是中国迈向第二个百年目标的重要驱动力。面对经济社会百年未有之变局和新时代的机遇与挑战，如何推动低碳和零碳能源技术与数智技术不断实现双重突破并进一步紧密结合，如何依托实践和创新使得数智技术在各个领域成为碳达峰、碳中和的助推器，本报告进行了有益的探索和尝试。报告融合了百度 智 能 云“ 云 智 一 体 ”加 速 产 业 零 碳 转 型 的 创 新实践，以及RMI对双碳领域的深刻洞察，共同对数智技术如何助力相关方实现零碳转型进行系统的阐述，并通过精选案例与场景重塑，紧扣能源转型这一主题，深入探讨了不同相关方在这一变革中的重要定位与作用。碳达峰、碳中和的实现将带来广泛而深刻的经济社会变革与生产消费各环节质的飞跃,各个领域、各类相关方都将置身变革，既深入参与，也将被这场变革所重构。报告宗旨之一是立足实践、展望未来，力促更大范围的协同创新，积极促进各类主体和资源集聚，共同推动数智技术与行业实践结合，为产业转型升级、能源系统革命、构建绿色生产生活方式开辟新的路径，确保中国“碳达峰、碳中和”与百年大计的实现。第一章数智技术助力碳中和 “十四五”期间，产业结构和能源结构调整优化取得明显进展，重点行业能源利用效率大幅提升，煤炭消费增长得到严格控制，新型电力系统加快构建，绿色低碳技术研发和推广应用取得新进展，绿色生产生活方式得到普遍推行，有利于绿色低碳循环发展的政策体系进一步完善。 到2025年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位国内生产总值能源消耗比2020年下降13.5%，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础。“十五五”期间，产业结构调整取得重大进展清洁低碳安全高效的能源体系初步建立，重点领域低碳发展模式基本形成，重点耗能行业能源利用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重进一步提高煤炭消费逐步减少，绿色低碳技术取得关键突破，绿色生活方式成为公众自觉选择，绿色低碳循环发展政策体系基本健全。 到2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰目标。中国2030年前碳达峰主要目标rmi / 工业革命以来，全球经济持续发展带动能源需求强劲增长。在结构未发生根本性改变的情况下，人类活动产生的温室气体排放日益增多，由此带来的气候变化问题日益引起国际社会普遍担忧，各国纷纷提出向低碳社会转型的愿景目标。截至2021年7月30日，全球约70个国家作出了在本世纪中叶实现“碳中和”目标的承诺，围绕气候变化的国际合作也在不断深化。中国历来重视生态文明建设，积极实施可持续发展战略。在应对气候变化领域，中国先后提出了一系列具有远见的目标、政策与行动。2015年，中国向联合国气候变 化 框 架 公 约 秘 书 处 提 交 了 中 国 国 家 自 主 贡 献 目 标 ，提出2030年左右碳排放达峰等一系列远景目标；2020年9月22日，中国在第75届联合国大会上进一步做出承诺，提出“碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前 实 现 碳 中 和 ”。2021年10月，中共中央国务院先后印发关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见和2030年前碳达峰行动方案。作为碳达峰碳中和“1+N”政策体系中最为核心的内容，两份文件进一步明确了中国实现碳达峰的总体目标，部署了碳达峰的重大举措和实施路径，对于统一全党认识和意志，汇聚全党全国力量实现碳达峰碳中和这一艰巨任务具有重大意义。1 . 1 碳 达 峰 碳 中 和 ，既 是 艰 巨 挑 战 ，也 是 巨大机遇中国碳达峰、碳中和目标的提出,将加速全社会绿色转型,新的发展模式将带来前所未有的机遇。多元清洁的能源转型目标带动可再生能源和新型电力系统快速发展。 碳中和目标将倒逼能源供应由高碳主导向多元清洁的综合能源体系转型，带动能源体系发生系统性改革。在能源生产环节，可再生能源将迎来重要的发展机遇，太阳能、风能、生物质等可再生能源发电将基本取代化石能源发电，新型储能技术将逐步取代化石能源发电技术为电力系统提供灵活的调度能力。在能源输送环节，以特高压电网为骨干网架的智能电网将成为大规模消纳清洁能源电力、实现多能互补和优化配置的重要载体。在能源消费环节，终端能源使用将全面步入电气化阶段，形成以电为中心的能源消费格局，能源效率也将随之大幅提高。 rmi / 4产业转型升级驱动战略性新兴产业和低碳环保产业快速发展。 在碳中和目标的约束下，高耗能产业发展空间将进一步压缩，中国经济增长将从资源依赖向创新驱动模式转变。新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料、高端装备、新能源汽车、绿色环保以及航空航天、海洋装备等战略性新兴产业将得到加快发展；钢铁、有色金属、石化化工、建材、交通、建筑等高耗能行业需要加快技术改造并进入碳达峰平台期，高耗能高排放项目的上马也将受到严格遏制；产业结构的转型升级将带动社会生活方式和消费模式相应调整，绿色低碳的生产生活方式得到普及。数智科技与传统产业的深度融合为碳中和目标实现探索新的道路。 近年来，大数据、人工智能等新一代数字技术与实体经济加速融合，正驱动生产方式和生活方式发生深刻改变，在推进经济社会向低碳化绿色化方向转型中的作用也日益凸显。数字技术和人工智能与传统产业结合 ，产 生 智 慧 能 源 、智 慧 农 业 、智 能 制 造 、智 慧 交 通 、智 慧 医疗、智慧城市等新的产业业态，在创造新价值的同时有效整合各种要素资源，实现要素精准投入、生产过程精准控制、供需高效匹配，在节能降耗、提升效率和循环利用等方面都起到关键作用。因此，实现碳达峰、碳中和必须依靠数智技术和降碳技术的融合创新和渗透应用。巨量的绿色投融资需求催生绿色金融产业蓬勃发展。在碳中和目标的约束下，能源、交通、建筑、工业等行业中的传统高排放产业项目将面临趋紧的政策约束与额外的碳成本，盈利空间压缩导致其金融投资吸引力下降。这些重点领域的去碳化进程需要巨量的资金支持，迫切需要绿色金融的扶持。有研究测算，未来30年中国碳中和将带来138万亿的绿色低碳投资需求，占到同期GDP总量的2.5%1。为此，各大金融机构纷纷瞄准绿色金融方向，探索绿色信贷、绿色债券等金融产品创新。加之2021年正式启动的全国碳市场，已经成为全球规模最大的碳市场，也为绿色金融的蓬勃发展提供了空间。中国要在未来10年内快速达到排放平台期，并再用30年时间实现碳中和。在创造史无前例的机遇的同时，也势必会对未来经济增长、产业结构、能源系统等带来重大挑战和深远影响。经济持续增长和城镇化进程的推进，给用能结构的根本变革带来挑战。 当前，中国正处于“全面建成小康社会、 rmi / 5实现第一个百年奋斗目标之后，乘势而上开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军”的历史时期。为了支撑这一时期经济增长和城镇化的持续推进，中国的能源消费总量和人均能耗都将大幅增长。目前，中国人均能耗仅为美国的29%、日本的47%、德国的54%。实现碳达峰与碳中和，意味着在保障能源消费总量增长的同时，要实现能源结构根本性变革，为实现经济与能源之间的脱钩带来重大挑战2。能源强度较高，给产业结构和能源结构的绿色升级带来挑战。 中国的能源强度（单位GDP消耗的能源）近十年来逐步下降，但2018年仍是世界平均水平的1.5倍（生产了全球15%的GDP，消耗了全球能耗的23%）。这主要是由于中国目前仍处于工业化阶段，工业在产业结构中的比重较高、高能耗高排放产业比重过大导致能源强度明显高于发达国家水平。2018年，中国工业部门碳排放占比28%，远高于全球的18%排放占比，单位GDP能耗高达4.2吨标煤/万 美 元 ，约 为 世 界 平 均 水 平 的 1 . 7 倍3。终 端 消 费 环 节 电 能 占比较低也是导致能源强度较高的原因，中国电能占终端能源 比 重 仅 为 2 8 % 左 右 ，电 气 化 进 程 与 北 欧 、美 国 、德 国 、日本等发达国家仍然存在差距4。实现碳达峰与碳中和，意味着产业结构和能源利用的全面转型，为产业转型升级、能效技术改进和终端用能电气化都带来巨大挑战。当前能源系统对化石能源的高依赖性，给绿色转型过程中的能源安全提出挑战。 长 期 以 来 ，中 国 能 源 资 源 禀赋 的 最 大 特 点 是“ 富 煤 、贫 油 、少 气 ”，这 种 能 源 禀 赋 特 点可能严重制约减排进程。此外，中国能源对依存度不断攀升，能源安全隐患日益严峻。2020年，中国原油和天然气对外依存度分别达到73%和41%，随着中国城市化、工业化进程的不断推进，将催生更多的油气消费需求，同时能源进口风险也将持续威胁着中国经济的高质量发展5。实现碳达峰、碳中和要在推进能源结构转型的过程中确保能源安全，任务艰巨且富有挑战。可再生能源电力快速增长，给电力的稳定供应带来挑战。 经过多年发展，中国形成了多元化的能源供应体系，有力支撑了经济社会发展。随着可再生新能源技术日益成熟，过去十年间可再生能源发电成本快速下降。在2010年到2020年十年间，太阳能光伏发电（PV）、陆上风电场和海上风电场的成本分别下降了85%、45%、48%6，同时清洁能源装机量也在快速增长，居世界第一。但从一次能源占比来看，中国清洁能源在一次能源中仅占15.3%，较国际平均水平低5个百分点7。能源系统转型面临巨大沉没成本和新增投资成本。可再生能源波动性大对电网稳定性带来挑战，管理能源系统的复杂性会大大增加，对电网灵活性和 智 能 调 度 带 来 很 大 挑 战（ 图 1 . 1 ）。推动清洁能源变革，利好可再生能源和新型电力系统发展经济发展和城镇化下用能需求持续增长带来的挑战倒逼产业结构转型，利好战略性新兴产业和低碳环保产业发展能源密集型产业结构与能源强度较高带来的挑战激发数字技术创新，利好传统产业与数智科技融合发展自身能源资源禀赋不足给能源安全带来的挑战释放投资融资需求，利好绿色金融产品创新与产业发展能源系统大规模脱碳对平稳经济转型带来的挑战4 大 机 遇4 大 挑 战CO2实 现 碳 达 峰 、碳 中 和 目 标 的 机 遇 和 挑 战图 rmi / 61.2 科技创新是实现碳达峰碳中和的核心驱动科技创新是实现碳达峰碳中和的核心驱动。能源部门、工业部门、农业部门、社会部门及居民消费领域，已经涌现了大量的降碳技术，部分实现了能源节约和碳排放量降低。与此同时，信息技术的发展已经进入了数智时代，以云计算、大数据技术、物联网、人工智能等为代表的数智技术的快速演进为社会低碳转型不断开辟新的路径（图1.2）。降碳技术可分为“低碳技术”、“零碳技术”和“负碳技术”三类，主要涉及电力、交通、建筑、冶金、化工、石化等部门以及可再生能源、煤的清洁高效利用、油气资源和煤层气的勘探开发、二氧化碳捕获与埋存等新技术。低碳技术主要包括减少能源生产、能源消费等环节碳排放的相关技术、如电力行业的煤炭清洁转化高效利用技术、绿色建筑节能技术、交通领域新能源汽车技术、以及钢铁、化工、建材、石化、有色等重点行业的工业流程再造工艺技术，包括电炉炼钢、应用生物基及生物降解塑料等。零碳技术主要包括新能源技术、储能技术、智能电网技术、其它非电能源无碳化技术、能量回收利用等零碳原料/燃料替代技术。负碳技术主要包括二氧化碳捕获、利用和封存技术（CCUS），其他地球工程技术以及森林和草原碳汇等。数智技术，即数字技术和人工智能技术。在产业应用新兴技术和数据资源转型升级的过程中，数字化是基础。随着人工智能等新一代信息技术的发展，以及数据的爆发式增长，产业加快应用智能技术，从海量数据中发现规律、训练模型、提炼知识，促进产出增加和效率提升，实现企业生产经营的智能化，进而实现整个产业的智能化升级。得益于近些年中国企业在数字化转型过程中的丰富数据积累；计算、存储、网络等算力基础设施的性能提升和成本下实现碳达峰碳中和的创新科技体系图1.2“碳达峰、碳中和”创新科技低碳零碳负碳数智技术工业流程再造自然解决方案化石能源清洁利用绿色建筑云计算物联网光伏光热柔性直流水电/抽蓄新型储能人工智能地球工程氢能核能/小堆/聚变碳捕集利用封存陆/海上风电特高压输电大数据技术工业互联网循环经济nullnullnullnull交通电气化 rmi / 7降；深度学习、大规模预训练模型带来的算法突破，以云智一体促进数字化转型和智能化升级一步到位，已经成为企业智能化升级的必然趋势。1.3 数智技术是实现碳中和目标的助推器数智技术的发展，为进一步提升能效和支撑能源快速转型提供更多可行性。数智技术与降碳技术深入融入传统产业的应用场景，孕育一批“智慧+”新业态新模式，助力生产和服务效率显著提升，推动生产方式和消费模式向绿色、节能、循环方向发展，促进碳达峰、碳中和目标的实现（ 图 1 . 3 ）。在能源领域， 能源信息与物理融合技术、能源信息通信技术、数据共享与中台技术、物联网等一系列数字化新基建为能源流架构了一套完整的数字体系，为能源技术革命带来突破机会。 在能源绿色低碳生产方面， 利用数智技术来监控清洁能源电力供应的波动，并调控电池、抽水蓄能或电转气等储能技术，可以在创建适应可变电力和灵活需求的先进电力市场的同时，减少备用发电机的排放，帮助过渡到零碳系统。 在能源安全高效输送供给方面， 利用数智技术可提供更安全、智能的输配电服务，支撑集中式清洁能源大规模、远距离传输，满足分布式清洁能源的规模化、经济化发展需求。 在能源降碳增效消费方面， 数智技术可实现全面、实时监测系统内能源的供给和消耗情况，开展综合能效分析和多环节协调管控优化。 在能源减碳政策优化与监管方面， 应用数智技术在政府类监管的应用场景中全方位、跨时空、多维度打通设备、数据与算力，支撑政府部门精准掌握区域和企业层面的能耗与排放情况，为决策提供支撑。在交通领域， 交通调度管理平台、5G、数字化监管设备等数字技术正在逐渐汇成一张数字交通网络，从提升清数智技术的碳中和应用蓝图运输建筑与城市工业电力系统教育气候预测金融社会影响集体决策太阳能地球工程个人行动二氧化碳清除农业与森林数智技术的碳中和应用蓝图8图 rmi / 8洁动力效率、优化交通运输模式和路线、自动驾驶等方面有 效 提 升 交 通 运 行 和 管 理 效 率 ，降 低 排 放 。 在提升清洁动力效率方面， 数智技术已应用于电池能量管理，并根据实时用电峰谷分布，实现智能充电，提升能源利用效率。数智技术还可以在电池的研发中发挥作用，利用监督学习技术、模糊逻辑和聚类来预测电池状态、退化和剩余寿命。在自动驾驶方面， 数智技术可以发挥拥堵管理能力，减少排队能源消耗。 在优化交通运输模式和路线方面， 数智技术可以通过智能预测供需、优化运输路线来帮助减少供应链中的排放。在建筑领域， BIM（建筑信息模型）、GIS（地理信息系统）、5G等数字技术为建筑设计、施工和评估等工作提供了便利的同时，减少资源浪费和碳排放。 在建筑材料方面， 数智技术可以用来开发需要更少原材料的产品来减少碳排放量，并帮助重新设计材料的结构来帮助最大限度地减少温室气体排放。 在楼宇管理层面， 数智技术可以帮助选择适合各个楼宇的能源管理策略，降低排放。 在城市规划层面， 数智技术可用于收集和理解数据，支持财政激励或能源标准等政策的制定。在工业生产领域， 数智技术可通过数字孪生技术将工业流程数字化，构建流闭环，并通过智能算法提高能源使用效率。 在工业设备层面， 数智技术的模拟预测能力能够通过开展瑕疵产品识别和设备预维护来减少生产浪费，最大限度地减少特定设备和流程的温室气体排放。 在工业工艺创新方面， 鉴于数智技术可以将启发式方法与实验数据、物理学和推理相结合，支撑甚至扩展现有的物理知识，来推断潜在新材料的物理原理，并进一步帮助发现新 材 料 ，减 少 碳 排 放 。 在工业控制系统方面， 基于优化的控制算法与图像识别、回归树和时间延迟神经网络等技术相结合的方法，机器学习可以潜在地提高工业控制系统的效率，减少系统的温室气体排放。除此之外，在其他领域，数智技术也有着更为广泛的应用场景。例如，在教育、金融等行业，可以为更为精准的情景模拟、趋势预测、知识传播等提供高效手段和方法；在气候和农业等领域，基于先进的算法和算力，既可以为气候和农产品产量等提供精准预测，也可以对农业生产活动进行精细化管理，有效防范相关风险，减少对气候变化的易损性；在二氧化碳清除和地球工程等领域，数智技术在大规模长周期的工程建设和运行管理方面，具有极大的优势，可以为敏捷制造、统筹建设等方面提供先进的支撑手段，使项目在全生命周期内更为高效、清洁；在社会生活领域，数智技术将深入到个人行动和集体决策的方方面面，为全社会生产生活的低碳化和清洁化做出贡献。总之，数智技术将与各个领域紧密结合，在创造新价值的同时有效整合各种要素资源，实现要素精准投入、生产过程精准控制、供需高效匹配，在节能降耗和节约资源方面起到关键作用，进一步助力碳中和目标早日实现。第二章数智技术赋能相关方实现碳中和 rmi / 10实现碳达峰、中和是一个典型的复杂系统中的复杂问题，尤其与能源系统密切相关。如图2.1所示，能源系统转型将为实现碳中和做出决定性的贡献9，因 此 ，加 快 能源系统的低碳零碳转型、构建清洁低碳安全高效的能源体系成为实现碳中和目标的核心之一。能源系统转型涵盖了能源的监管、生产、输送、消费、投融资等不同环节，需要政府监管部门、能源生产企业、能源输送企业、能源消费用户及金融投资机构等不同利益相关方的决策和行为共同实现（图2.2）。这些关键利益相关方，由于在整个社会经济环境系统中的位置和作用不同，它们在实现低碳转型的进程中的核心关切也各有不同。随着云计算、大数据技术、物联网、人工智能等技术的迅猛发展，数智技术为各利益相关方实现其核心关切提供了新的可能，助力相关方挖掘实现碳达峰、碳中和目标的实现潜力和创新空间，图2.3展示了数智技术在推动上述五类相关方实现核心关切过程中的应用场景。能源系统转型是实现碳中和目标的核心图2.1实现碳达峰、碳中和目标的利益相关方图2.2“碳达峰、碳中和”政府金融投资机构能源生产企业 能源输送企业 能源消费企业101214864202019年碳排放量建筑建筑交通交通核能可再生能源工业工业化石燃料 & 碳捕集、利用与封存 (CCUS)能源系统转型 碳封存 非二氧化碳排放净排放量 （10亿吨二氧化碳当量）2060年前实现碳中和2030年前增长达峰 非二氧化碳排放氟化温室气体一氧化二氮甲烷可持续能源消费电力部门脱碳终端用能部门电气化 非电力低碳燃料转化负排放 rmi / 11数智碳中和架构图2.3政府监管部门选择减排路线和制定时间表，并在多部门、多层级之间分解目标及协调工作顶层设计科学、全面地制定考核指标，并推动各排放环节做到可测量、可监督监管考核高效、公开地评估政策执行结果，并及时、动态地调整政策重点与关键指标评估调整能源生产企业合理开发最具经济价值的可再生能源项目，同时找到稳定且经济的零碳能源提供方案 零碳能源布局实现传统化石能源发电企业的低碳高效生产、发电角色转换以及加速搁置资产回收化石能源转型通过市场化机制，如碳市场及电力市场，以低成本的方式最大化地实现企业的经济效益与低碳承诺市场机制探索金融投资机构衡量企业所面临的物理气候风险和低碳转型风险，并估算投资的风险敞口风险评估大数据技术 工业互联网 人工智能 区块链 云计算 物联网能源输送企业保障可再生能源的大规模消纳绿电消纳保障高比例零碳电力场景下供需的实时平衡供需平衡保障最经济的能源输送与网络的高效利用优化配置CO2能源消费用户实现整个生产环节的能源消耗实时监测、工艺的优化、材料的循环使用、以及园区综合能源管理工业脱碳在前期优化设计、提升建筑能效水平，在后期结合用户行为来优化建筑用能模式建筑减排提高交通系统的电气化，并优化升整个交通系统的效率交通减碳合理配置投资组合，在收益与低碳兼顾的前提下实现资本的有效利用和资源的高效分配资本分配评价不同企业的ESG表现，并系统地为企业的ESG水平打分ESG评价 rmi / 122.1 政府监管部门碳达峰、碳中和是国家重大战略决策，政府监管部门在其中的角色至关重要。特别是在碳中和的前半程，当社会运行和经济生产仍然沿袭着巨大惯性、在高碳的方向上持续快速发展时，作为掌舵人与架构师的政府监管部门需要明确新的征程目标、引领方向、同时保证稳健航行。2.1.1 核心关切 - 宏观掌控，立体监管掌舵人与架构师的角色决定了政府在碳达峰、碳中和进程中的角色是立体的、多元的且动态变化的。国家、省、市、县、乡五级监管机构都将在不同维度、不同层面、不同时段分别发挥显著作用（图2.4）。顶 层 设 计 、目 标 分 解实现碳达峰与碳中和既涉及全社会多行业、多部门的宽度，也涉及未来四十年的长度，需要政府监管部门高屋建瓴、纲举目张，进行顶层设计、路线选择及目标分解，来启动这场深刻的社会经济变革。 顶层设计既要确保发展与减排、整体与局部、短期和中长期的关系可以得到系统性处理，更要把零碳目标纳入经济社会发展的目标从而谋求全局最优。政府还需要强化各方统筹，识别不同阶段的主要抓手和突破重 点 ，进 而 明 确 各 地 区 、各 领 域 、各 行 业 的 目 标 任 务 。激励创新、以点带面与此同时，政府的另一重要任务是营造公平开放的环境，激励技术和机制的同步创新，尽早让碳达峰与碳中和从政策驱动转化为政策和市场的“双轮驱动”。 一方 面 ，更好发挥政府作用、构建新型举国体制，发挥制度优势加速能源系统与社会经济的转型。另一方面，也需要加速市场机制的建设和完善，推进绿色低碳科技创新，促使市场力量与政策同频推进零碳目标。高 效 管 理 、精 准 测 量在明确路径和阶段性目标后，各级政府都需要将目标转为可测量、可监管的指标，并夯实相关的技术基础和制度环境，从而落实零碳目标的稳步推进。 政府监管机构一方面要从用能预算与预警管理、能耗与排放管理等多个方向设立全国性、行业性的统一标准，加强跨地区与部门联动；另一方面，更要对重点地区和行业的能源消费及碳排放行为进行全方位、全生命周期的测量考核。政府监管部门核心关切图2.4激励创新以点带面精准测量考核预警顶层设计目标分解系统思维动态调整null 选择减排路线和制定时间表null 在多部门、多层级之间分解目 标及协调工作null 高效、公开地评估政策执 行结果null 及时、动态地调整政策重点与 关键指标null 推动先行试点null 建立公平开放的激励机制null 衔接政策试点与市场化发展null 科学、全面地制定考核指标 null 推动各排放环节做到可测量、 可监督 rmi / 13系统思维，动态调整接下来，各级政策的执行也需要及时、高效的跟踪评估，并回到更宏观的层面，结合社会运行、经济生产、国际环境等因素，对下一阶段的减排目标和实施手段进行系统性的动态调整。值得强调的是，政府主导的产业园区、工业园区、物流园区等是中国经济发展的一大特色，也是碳中和进程中的重要抓手。 从排放集中度而言，园区通常是市县级碳排放的主要来源，是碳中和进程中的核心场景，而且有着较为统一的能源消费模式和明确的测量边界，更有利于在明确 指 标 、优 化 空 间 布 局 、优 化 资 源 配 置 的 层 面 打 造 工 业 零碳 样 板 。从 管 理 模 式 而 言，园 区 监 管 运 营 机 构 也 在 一 定 程度上担任着政府的职能，上述核心关切都与之相关。在更具体的层面，园区监管运营机构更需要综合协调园区内多个 排 放 主 体 的 用 能 特 点 、发 展 需 求 及 减 排 任 务 。2.1.2 数智技术在政府监管中的价值实现数据是政府部门各项工作的基础，而对海量数据进行全面收集、高效处理、前瞻性分析，则是政府部门各项工作的关键支撑。借助数智技术落实减排目标是各级政府实现其政府职能数字化转型努力的一部分，也将是助力政府部门解决其碳中和核心关切的主要手段。建立动态前瞻的宏观晴雨表在宏观把控层面，数智技术可以协助政府监管部门在传统统计和预测方法的基础上，进一步打造及时、立体、按需定制、甚至具有一定前瞻性的宏观晴雨表。实现碳达峰、碳中和要求全社会多个部门齐头并进、互动配合，因此要求政府监管部门对众多领域的多个环节都有及时、全面的把握。传统的统计方法在指标丰富度、频率与时效性、数据分析挖掘方面有着较多限制。政府监管部门可借助物联网技术采集和传输海量数据，利用云计算平台对数据进行存储、治理与集成，用人工智能进行分析提炼。提高能源管理的智能化水平在更具体的测量与考核层面，政府监管部门可基于大数据分析与挖掘技术，对区域及企业的减排效果进行统计、分析、评估与考核，提高监管考核的质量。除此之外，监管部门还可以据此提出相应的区域节能减排的重点方向、相关政策的调整策略与建议，并采用多种形式的数据可视化技术，对区域及企业碳排放与污染的实时状况与历史演变过程给出实时、动态、“驾驶舱”式的全景，确保政府部门对实现碳中和目标的进程洞察秋毫，一目了然 。打造高标准公共服务平台在园区层面，数智技术的应用与单个工业能源消费用户层面的应用既有相似又有不同。一方面，二者都需要结合数智技术和降碳技术，打造节能高效的综合能源系统，因此园区可以成为政府探索工业加速减排的试验田。另一方面，园区监管机构更需要数智技术提升内部政务管理能力和业务协同能力，比如通过物联网技术对园区内多个能源用户进行高效率和高质量的测量和监管，利用区块链技术碳排放数据和碳资产数据、从而解决碳配额分配及清缴难以监管的难题，以及通过云计算和数据可视化等技术来打造高标准、高效率、智能化的公共服务平台。2.2 能源生产企业在向低碳社会转型的过程中，能源生产企业举足轻重。一方面能源生产企业肩负着保障国家能源需求、支撑经济基本盘的使命；另一方面，能源行业本身面临着传统与新兴技术剧烈碰撞、守成者与开拓者高度竞争的巨大变革，不同的相关方追逐着共同或截然不同的目标与诉求。2.2.1 核心关切 - 全面转型，优化生产从资产生命周期的维度，合理投资布局、高效运行生产和顺利回收退役是能源生产企业的核心关切（图2.5）。 rmi / 14化石能源转型传统化石能源发电企业目前仍是能源生产主力，但转型压力严峻，不仅需要在役机组最大程度地高效、低碳生产，也需积极布局清洁能源资产，进行自我革新。 由于中国资源禀赋的限制，煤电在相当长的一段时期内仍有存在的必要。传统化石能源发电企业短期需通过技术改造、流程优化等提高机组效率、降低单位燃料消耗, 中长期需实现角色转换，从提供电力满足基本负荷需求转变为提供系统灵活性调节与运行备用能力。同时，化石能源企业需加速搁置资产的回收与退役，并积极布局清洁能源资产，顺利实现行业转型。零碳能源布局相比之下，能源转型极大地促进了清洁能源的大规模开发与消纳，相关企业需要在布局时合理评估可再生资源潜力，在运行中有效控制出力波动性影响，同时优化运维 、降 低 成 本 。 中国地域辽阔，不同地区风光水等资源差异巨大，以风电、光伏为代表的清洁能源生产企业需要规划与建设最具经济价值的清洁能源项目，确保企业稳定的投资回报。同时在大比例可再生能源的发电结构下，相关企业需要精确预测出力、降低波动性对电网消纳的影响。此外，在资产全生命周期中，合理降低运维成本并有效延长服务寿命也和企业效益紧密相关。市场机制探索此外，无论是化石能源还是清洁能源生产企业，一个共同痛点是如何通过市场机制，如电力市场、碳市场等，以低成本的方式最大化企业经济效益与减排贡献。 尤其对于可再生能源来说，如何通过与配套储能的协同控制、充分参与电力市场以最大化售电收益是其核心关切之一。2.2.2 数智技术在能源生产中的价值实现数智技术可以有效辅助化石能源和可再生能源的稳定生产，提高能源利用效率，优化交易策略，促进能源生产企业 实 现 碳 达 峰 、碳 中 和 。能源生产企业的核心关切图2.5优化资产组合，投资清洁技术改造，布局清洁能源资产高效生产，严控排放，提高灵活性调节能力，优化市场交易策略降低资产搁置风险，顺利退役现有机组痛点风光水等资源评估，收益模式预判，投资经济性测算精准预测出力，控制波动性影响，优化配套储能运行和市场交易策略低成本检修维护，有效延长服务寿命痛点传统化石能源生产企业核心关切合理投资布局高效运行生产顺利回收退役清洁能源生产企业 rmi / 15可再生能源出力预测风力与太阳能发电已经成为电力供给的新生力量，在经济效益上可与化石能源发电技术一争高下，但其在发电输出的确定性与稳定性上却略逊一筹。利用大数据平台提供的海量历史数据，采用深度学习算法建立的预测模型将大幅提高可再生能源发电出力的预测精度，有力促进其大规模的消纳，解决可再生能源企业对于生产不可控的困扰（图2.6）。化石能源能效优化传统化石能源发电生产过程中的碳排放治理至关重要，其中一个关键环节是提升燃煤发电过程中的能量转换效率从而降低碳排放。数智技术通过采集电厂丰富的历史运行数据，建立基于深度学习算法的能效优化模型，获取电厂运行各系统（锅炉，汽轮机等）的随出力变化的最佳运行参数曲线，保障电厂在运行出力的全范围内实现能效最优，从而最大限度地降低发电生产的碳排放（图2.7）。基于深度学习算法的风电出力预测图2.6实际值0.50.450.40.350.30.250.20.150.10.0500 10 20 30 40 50 60 70 80 90预测值区间日出力预测时段 燃煤电厂运行参数优化图2.7不可调参数指导调节寻优空间 锅炉效率、NOx计算锅炉效率运行可调参数历史数据NOx运行可调节参数送风机流量、压力一二次风比例磨煤机风门开度 炉身各风门开度减温水流量引风机运行状态null不可调参数机组负荷 环境温度 燃煤煤质锅炉燃烧/换热基于深度学习神经网络构建锅炉预测模型保证蒸汽参数稳定性效率和环保综合最优GA/PSO算法寻优风电出力标幺值小时 rmi / 16市场交易辅助决策无论是化石能源还是可再生能源发电企业，如何根据企业的自身优势及潜力、准确判断市场走向、制定最佳的市场交易策略是一个十分复杂的任务。基于大数据、博弈论及深度学习算法的价格预测与竞价策略模型将辅助交易决策，有望替代传统低效率的基于交易员经验的人工模式 （图2.8）。 2.3 能源输送企业能源输送企业承担着电、气、热等能源形式通过网络向终端用户传输的任务。在向零碳社会转型的过程中，能源输送企业肩负着保障国家能源供给的安全输送使命。2.3.1 核心关切：安全输送，经济高效，绿色低碳随着能源生产侧风电、光伏为主的可再生能源大规模开发，以及能源消费侧终端电气化需求的大幅提升，低碳、零碳化电力将是能源上网和输送的主体。因此电网企业责任重大，承担着清洁能源的安全、经济输送的任务。电力市场价格预测图2.825020015010050022
展开阅读全文