数智洞察|数字化助力园区碳中和

简介: 编者按:“双碳”背景下,园区、数字化、碳中和耦合成一个有机联系的整体,需要管理者的智慧。开展园区数字化碳中和的研究与建设,对产业链延伸、延链强链、优化布局,实现企业集群、企业集聚,提高园区产业竞争力,提高生态文明乃至实现城市经济社会可持续发展,具有重大现实意义。全文约1515字,建议阅读时间5分钟。


导语

2022年服贸会期间,阿里云携手施耐德电气、中国信息通信研究院、工业信息化部国际经济技术合作中心联合发布《数字化与碳中和 园区篇》报告,基于对园区减碳挑战与机遇的全面分析,指出数字化碳中和是园区双碳目标落地的重要抓手,各方将基于各自优势,展开深度合作,依托碳中和服务平台,旨在为园区管理者、建设者、运营方以及相关入驻企业提供从咨询到落地、从监管到认证的全流程碳管理整体数字化解决方案,助力园区全面减碳。

图1 2022服贸会成果发布现场

 


园区绿色低碳发展是大势所趋

2021年10月,国务院印发《2030年前碳达峰行动方案》,明确提出要建设绿色低碳园区,并选择100个具有典型代表性的城市和园区开展碳达峰试点建设,在政策、资金、技术等方面对试点城市和园区给予支持。此后,碳达峰、碳中和正式上升为国家战略,从中央到地方、从城市到园区,一场绿色变革拉开帷幕。



园区落实“双碳”目标充满挑战

园区作为产业集聚发展的核心单元,是我国经济高质量发展最重要、最广泛的空间载体。公开数据显示,我国工业园区的耗能约占全社会总耗能的69%,碳排放占全国总排放约31%,园区已成为落实“双碳”战略落地执行的主力军。


在当下数字化转型的大背景下,如何将园区、数字化、碳中和三者耦合成一个有机联系的整体,有效提升园区基础设施智能化水平,提升能源管理、生产节能等能力,以及为园区企业提供能源双碳综合服务以提升企业绿色竞争力,成为园区发展所面的挑战。


其一,管委会角度获取数据管理难:园区数字化水平参差不齐,能碳管理缺少排放的精细化数据,待摸清家底,需要规划达峰方案并对企业节能降碳过程的量化追踪;其二,企业获得节能降碳服务难:园区企业行业、规模不一,节能降碳需求五花八门,不同系统之间需要数据和应用集成整合,对于一般起企业来说成本高昂。所以如何为企业提供低成本、可获得的服务,是园区双碳落地的难点。

 


三端协同,数字化赋能园区减碳

站在园区的整体视角上,既需要构建对园区碳排放的管理能力,还需要多元、高效、优质且低成本的能碳服务。因此,报告提出基于三端的园区数字化碳中和服务平台,通过设计三端协作(见图2)的顶层规划和配套机制,整合多方优势能力和服务资源,为园区各方提供包括园区双碳监管与服务、企业侧能源综合服务和双碳数字化服务等在内的综合解决方案,并面向产业园区、钢铁化工等不同类型园区提供针对性解决方案。

图2 园区数字化碳中和服务平台的三端协作关系


园区监管端:帮助园区精准掌握园区能耗与碳排情况,实现园区的能耗总量、能耗强度、碳排总量、碳排强度的在线监管,以数据为基础,为园区管理者提供全景数据和配套服务。

服务生态端:提供能碳服务商家入驻服务和能碳招采服务,引入外部或内部扩展运营能力,汇聚优质的能+碳综合服务能力,支撑平台持续性运营。

企业应用端:为企业提供能源服务、双碳服务,为企业提供一站式能源、双碳的服务和解决方案,让服务更“贴心”。


图3 园区数字化碳中和服务蓝图


基于三端协作模式的的园区数字化碳中和服务平台(见图3),向上帮助园区管理,向下为企业提供节能降碳等双碳综合服务,形成上下联动、管服一体的园区双碳创新模式。


图4 碳眼减污降碳协同发展大屏



结语

绿色变革已踏上新征程,阿里云将携手众多生态合作伙伴,将绿色发展理念、低碳科技和数字技术深度融合,赋能双碳园区建设,助力提高园区产业竞争力和生态文明水平,为更大范围的双碳落地提供重要样本,实现城市经济社会可持续、高质量发展。


相关文章
|
Python
项目依赖的python包requirements.txt文件的生成与安装
项目依赖的python包requirements.txt文件的生成与安装
1150 0
|
SQL NoSQL MongoDB
『MongoDB』MongoDB聚合框架深度解析及丰富的聚合查询案例
📣读完这篇文章里你能收获到 - MongoDB聚合框架的概念知识 - MongoDB的复杂聚合查询 - MQL与SQL的对比 - MQL聚合查询转换成相应语言的代码
1026 1
『MongoDB』MongoDB聚合框架深度解析及丰富的聚合查询案例
|
10月前
|
Python
变量名能用中文吗_汉语拼音变量名_蛇形命名法_驼峰命名法
本文探讨了变量命名规范,包括汉语拼音、中文和英文变量名的使用。主要内容如下: 1. **回顾上次内容**:介绍了命名法(如大驼峰、小驼峰、蛇形命名法)。 2. **Python命名规范**:常量用全大写加下划线(如`MATH_PI`),类名和类型名用大驼峰(如`MyClass`),异常名也用大驼峰(如`NameError`)。 3. **拼音变量名**:虽然可以使用拼音缩写或全拼,但易读性较差,建议避免。 4. **中文变量名**:Python 3 支持中文作为变量名,但不推荐广泛使用,因其不利于国际合作。
640 5
|
11月前
|
存储 编解码 监控
平面 UI 工业设计协作攻略!哪些办公软件不可忽视?
在竞争激烈的 UI 设计领域,高效的团队协作至关重要。本文推荐 6 款可视化团队协作办公软件,重点介绍板栗看板,其任务可视化、高效分配、文件管理、沟通渠道及自定义功能卓越。同时,还介绍了 5 款国外小众但功能强大的软件,如 Zeplin、InSpect、Abstract 和 Avocode,助力 UI 设计团队提升工作效率和项目质量。
204 0
|
人工智能 运维 IDE
CodeFuse 开源一周年,焕新出发!
CodeFuse 是蚂蚁集团推出的开源项目,旨在通过大型代码语言模型(Code LLMs)支持软件开发生命周期各阶段,包括设计、编码、测试、部署等。自2023年9月开源以来,CodeFuse 不断迭代,推出了一系列创新产品和技术,如 CodeFuse IDE、muAgent 2.0 框架及 CGE 和 Rodimus 模型。项目已在蚂蚁集团内部广泛应用,并在多个行业会议上展示分享。未来,CodeFuse 将继续深耕开源,推出更多创新产品,并加强社区互动与合作。欢迎访问 CodeFuse 官网和 GitHub 项目主页了解更多详情。
642 0
CodeFuse 开源一周年,焕新出发!
|
数据可视化
8个常见的数据可视化错误以及如何避免它们
本文揭示了8个数据可视化常见错误:误导色彩对比、过多的数据图表、省略基线、误导性标签、错误的可视化方法、不实的因果关系、放大有利数据和滥用3D图形。强调清晰、准确和洞察力的重要性,提醒制作者避免使用过多颜色、一次性展示大量数据、错误图表类型以及展示无关相关性等。正确可视化能有力支持决策,不应牺牲真实性以追求视觉效果。
1329 6
|
前端开发 人机交互
langchain 入门指南 - ReAct 模式
langchain 入门指南 - ReAct 模式
628 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】Transformers大模型库(一):Tokenizer
【AI大模型】Transformers大模型库(一):Tokenizer
522 1
|
机器学习/深度学习 算法
GBDT算法超参数评估(一)
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种强大的机器学习技术,用于分类和回归任务。超参数调整对于发挥GBDT性能至关重要。其中,`n_estimators`是一个关键参数,它决定了模型中弱学习器(通常是决策树)的数量。增加`n_estimators`可以提高模型的复杂度,提升预测精度,但也可能导致过拟合,并增加训练时间和资源需求。
|
弹性计算 缓存 安全
【阿里云弹性计算】阿里云ECS与CDN结合:构建高性能全球内容分发网络
【5月更文挑战第26天】阿里云ECS与CDN结合打造高性能全球内容分发网络,通过ECS的弹性伸缩和安全可靠性,配合CDN的全球覆盖、高可用性及安全防护,提升访问速度,减轻服务器压力,优化数据传输。以WordPress为例,通过配置CDN域名和ECS,实现高效内容分发,提高系统扩展性和稳定性。此解决方案满足用户对访问速度和稳定性的高要求,为企业提供优质的云计算体验。
348 0