全球气候变暖与全球性资源紧张，对人类的生存与发展带来日益严峻的挑战。低碳化、信息化、数字化的生活理念和生产方式，已逐渐成为全球共识。中国提出“力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的双碳目标，并把“双碳”工作纳入生态文明建设整体布局和经济社会发展全局。为实现“双碳目标”，我国政府积极推动能源产业数字化改革，以数智化驱动低碳发展。

2022年中国能源局发布的《“十四五”能源领域科技创新规划》(下称《规划》)，强调要聚焦新一代信息技术和能源融合发展，开展能源领域用智能传感和智能量测、特种机器人、数字孪生以及能源数据、人工智能、云计算、区块链、物联网等数字化、智能化共性关键技术研究，推动煤炭、油气、电厂、电网等传统行业与数字化、智能化技术深度融合，开展各种能源厂站和区域智慧能源系统集成试点示范，引领能源产业转型升级。

现今，将数字技术应用于能源产业链，加速能源产业链升级重构，提升能源产业链现代化水平，已成共识。

能源产业链概况

通常，能源产业链由资源层、产品层、应用层构成。目前，我国已经形成相对完备的能源产业链体系。

资源层：资源层位于能源产业链上游。在资源层，资源生产方开采出一次能源(即天然能源，包括煤炭、石油、天然气、油页岩、核能、太阳能、水能等)，以上能源经资源储运方的储存和运输以及资源运营方的运维和销售，最终传递至产品层。

产品层：产品层位于能源产业链中游。在产品层，产品生产方通过对一次能源的转化，将其以能源产品(包括焦煤、汽油、柴油、电能、液化石油气、沼气、蒸汽等)的形态输出。能源产品经产品储运方的储存和运输与产品运营方的运维和销售，最终传递至应用层。

应用层：应用层位于能源产业链的下游。在应用层，政企消费者与个人消费者在交通运输、工业、信息产业、农业、建筑业、商业等国民经济的多种场景下消费能源产品。

数字技术在能源产业链各个层级的升级与重构中均发挥重要作用。

数字技术助力能源产业链升级重构

不同的数字技术，如数据平台、云计算、区块链、数字孪生等，由于其技术特点不同，通常被投放在能源产业链的不同场景下。

1.数据平台。

数据平台(BigDataPlatform)是一种处理海量数据的基础设施，基于数据筛选、数据融合、数据存储、数据分析、数据展示的流程，为用户提供数据服务。

我国能源产业生态庞大，生产系统复杂，能源产业数据具有专业化、庞杂化的特征。数据平台能够对数据进行高效清洗、计算和分析，在保证数据有效性的同时提高生产效率，助力相关能源企业经济高效地利用能源。基于此，数据的典型应用场景一般为资源层的生产环节与应用层的使用环节。

首先是资源层的生产环节。对于资源层的生产方而言，对能源进行开采时需用到多种设备，所涉及分析对象数目巨大。数据平台能够更好满足生产方保证设备安全高效运行的需求。例如，中国石油西部管线数据平台是一个针对管线压缩机设备进行数据收集与分析的平台。利用数据平台，该平台统计实时信息与历史信息，对机组设备的运行状况进行分析，开展设备监测、寿命预测与异常故障诊断，一旦出现问题，进行智能报警，极大减少机组人员工作量。

另一个典型应用场景为应用层用户使用能源产品的环节。利用数据平台赋能，将有利于针对性改进工艺流程，提升能源的利用效率，减少在生产使用过程中由于化学反应而产生的二氧化碳排放。例如，南方电网深圳供电局基于数据平台技术，建设能源双碳数据中心。该中心汇聚融通深圳电力能源与碳数据，致力于挖掘电、煤、气、油等用能数据，系统中的“双碳大脑”可直接计算出“电力间接碳排放量”，实现基于能源数据的科学分析与决策，服务政府、企业、社会公众。该中心上线近一年，已成为展示深圳能源转型、双碳演进成效以及经济发展态势与成效的窗口。

2.云计算。

云计算(CloudComputing)属于分布式计算中的一种计算方法，云计算通过互联网络，将海量数据分解，再通过由多台服务器组成的大型系统对分解后的数据进行计算、处理与分析，最终将得到的结果反馈至用户。

云计算具备灵活性强、可靠性高、性价比高等优势，因此更能满足能源类企业进行效益综合分析的需要。目前，云计算的主要应用集中于产品层企业。

国内主流云计算服务供应商有阿里云、华为云、腾讯、百度等。以华为云为例，为解决鞍钢集团开展配煤业务时所遇到的人工配煤时间长、经验传承难、个人经验依赖性强等难题，华为云基于ModelArts平台的“智能配煤算法模型”+“云存储”和客户的“配煤系统”，为鞍钢集团提供智慧配煤解决方案。通过汇总原料煤数据、工艺/工况数据、焦炭数据、运营数据等相关数据，将经过加密脱敏后的数据上传到云存储并加密存放，结合机理加数据的思路，进行模型框架选择、模型训练以及模型部署与发布，利用全新配煤模型提升鞍钢集团焦炭质量预测能力，优化配煤比例与配煤效率。

利用云计算技术，深度融合数字业务与实体业务，有利于促进对能源