能源数据分析可实现零碳排放。

能源是世界上最有可能取得巨大进步的行业，因为世界正在努力实现净零碳排放的目标。虽然2011年至2020年发电厂碳排放量下降了28%，但化石燃料发电仍然是世界上最大的二氧化碳排放源。清洁能源转型的动力比以往任何时候都要大。然而，能源部门缺乏准确衡量和确认其转型进度的要素:可靠、完整的大规模排放数据。

我们越来越多地看到碳排放量已经量化，从构建我们房子的木材到我们乘坐的航班和我们穿的衣服。然而，计算能源和电力生产的准确性和完整的碳足迹甚至比许多其他行业需要的计算更复杂。

能源和公共事业设施有独特的需求，需要一个新的解决方案来测量二氧化碳排放、标准化和推断排放数据，并建立一个覆盖整个行业的排放数据网络，从而实现更准确的大规模排放跟踪和报告。这种需求代表了一个巨大的机遇，可以帮助能源行业准确跟踪其可持续发展目标的进展，这是以数据为中心的技术企业、原始设备制造商、公共事业及其供应商。

碎片化数据和平台限制了排放的可见性实现零碳排放临界点。

目前，由于各种原因，能源行业很难量化其整体足迹。通常，我们可以看到最高层次的企业目标，但很少有激励工厂级运营遵守数据收集和报告的措施。工厂设备通常缺乏代工或售后市场数据传感器。当数据可用时，它们大多存在于市场上数十种碳跟踪软件解决方案之一的孤岛-电子表格或数十种。即使团队准备统一孤立的数据，通常也不容易访问通用的分类方法和平台来整合所有数据。

如今，随着净零排放的紧迫性和激励措施的提高，能源和公共事业希望获得更高的可见性和准确性。典型的电力企业需要资产级、工厂级和投资组合级的碳足迹数据，以便更准确地评估当前的排放量。这种可见性需要确定减排目标，并计划实现这些目标。另一个挑战是能源和公共资产的复杂性。例如，每个电厂可能有数百台或数千台不同的机器，每台机器都有自己的发电过程，每台机器产生不同量的碳。

很多资产没有内置排放传感器技术，因为设施持有固定设备的时间尽可能长，几年或几十年。在很多情况下，甚至原始设备制造商都缺乏特定设备的排放数据。在公共事业面临这一困难的同时，也非常重视向清洁能源的过渡。有激励措施支持这种转变，所以数据升级的优先级较低。

构建能源产业碳数据生态系统优化零碳排放。

目前，能源部门需要这些信息来制定更清晰的当前排放标准，并更好地跟踪其减排进度。由于复杂性，没有万能的解决方案。相反，许多组织需要逐一解决从边缘到核心运营、跨生产、车队和供应链的问题。

原始设备制造商有机会开发自己的设备碳足迹数据库，以支持排放跟踪和建立自己的设备。一些大型原始设备制造商已经开始计算涡轮机等资产下线时的碳足迹。这使得公共业务能够了解资产的输出，并帮助他们推断类似的设备。这是一个权宜之计，直到所有使用的设备都有自己的排放数据。工业物联网技术的发展也可能通过内置在先进资产中的传感器来增加可视性。

可以输入平台分析更多的设备、车队、旅游等排放数据。但是，虽然市场上有很多与行业无关的平台，但只有少数是为能源和公共事业设计的，在添加时需要解决每一项资产。数据技术企业和原始设备制造商有机会在复杂的生态系统中找到规范数据收集的方法，并将碳计算纳入其流程和产品。

在准确收集、跟踪和报告正确数据时，下一个重大挑战是制定一系列行动来平衡碳减排和商业价值。这才是真正的奇迹:减少碳足迹，增加商业价值。开发准确可操作的场景并不容易，但这将是该领域的下一个发展方向。

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