1月12日,国际环保组织绿色和平发布报告称,互联网企业具有极强的低碳转型潜力,应在节能减排方面发挥作用,力争在2030年实现100%采用可再生能源目标。同时,可再生能源发电成本下降,低碳转型也将成为企业控制电力成本的重要手段。
云计算中心资料图。新华社 图
中国互联网 科技 产业具有极强低碳转型潜力
1月12日,国际环保组织绿色和平发布了《迈向碳中和:中国互联网 科技 行业实现100%可再生能源路线图》研究报告,认为随着中国2060年前实现碳中和目标的提出, 科技 行业转向100%可再生能源已成为必然趋势。
碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量,通过植树造林、节能减排等形式,抵消自身产生的二氧化碳排放量,实现二氧化碳“零排放”。我国已明确提出争取二氧化碳排放于2030年前达到峰值,2060年前实现碳中和的目标。
报告指,在中国2030年前碳达峰的大背景下,预计“十四五”期间,碳达峰压力及目标将分解到具体产业。中国互联网 科技 行业规模仍在高速扩张、碳排放持续增长,如果不采用可再生能源,仅依靠提升节能技术将难以实现碳中和目标。
报告解释,互联网 科技 企业碳排放主要来自电力使用,其中数据中心、云计算中心等大型互联网基础设施的电力使用为主要能耗来源。企业100%使用可再生能源,意味着其用电均来自风能、太阳能、水能等对环境无害或危害极小的能源。
据南都此前报道,复旦大学经济学院教授、复旦大学能源经济与战略研究中心主任吴力波则提出,数据中心等大型互联网基础设施的能耗很高,2018年我国数据中心的用电总量已经超过了整个上海市全 社会 的用电总量,达1500亿千瓦左右,占中国全 社会 用电量的2.35%。吴力波测算,如果按照现在的趋势发展,到2030年数据中心能耗最高可以达到1.4万亿千瓦,占全 社会 能耗的20%。
报告称,全球约41家率先设立长期100%可再生能源目标的 科技 企业,其中约20%已经实现了100%可再生能源目标,另外的约50%企业将实现100%可再生能源目标设置在2030年前,44%企业在2019年达到了60%或以上的可再生能源利用。
而目前在中国,仅有秦淮数据集团一家互联网 科技 企业设立了在2030年实现100%可再生能源目标。绿色和平项目主任叶睿琪表示:“数据中心、云计算领域的脱碳发展是中国实现碳中和的重要一环。中国互联网 科技 产业具有极强的低碳转型潜力,应该成为实现中国碳达峰、碳中和目标的排头兵。”
参考国际情况及中国在2060 年前实现碳中和的雄心,报告建议,互联网 科技 企业应结合自身业务发展的需求,将目标定为在2030年前达到100%使用可再生能源,最晚不应晚于2050年。
绿色电力成为企业减排、控制成本重要手段
要实现100%使用可再生能源目标,企业应当如何做?报告介绍,随着中国可再生能源市场的发展,企业采购可再生能源的方式越来越多样化。市场化绿电交易、“绿色电力证书”认购、分布式和集中式可再生能源电站投资等已成为主要方式。
市场化绿电交易指不依靠政策强制要求,用户自愿从供应商处购买可再生能源转化成的电能,即绿色电力。例如,2019 年,某互联网企业位于河北张家口的数据中心通过采购当地的风电与太阳能发电,实现数据中心40%由可再生能源供电。
2017年,国家发展改革委、财政部、国家能源局三部委发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》,绿色电力证书市场在中国正式启动。每张绿色电力证书(简称“绿证”)相当于1000度电。企业购买了证书后可视为采购了相应的绿色电力,资金将用于支持发电方相应的度电补贴。
此外,企业还可以在屋顶或园区内建设分布式可再生能源发电项目,如分布式光伏和分散式风电,直接获取和使用绿色电力。例如,2020年,某企业位于上海的数据中心在墙体外立面增设太阳能电板,每年可减少消纳传统火电9万千瓦时,相当于减少二氧化碳排放 63.3 吨。报告显示,投资建设分布式项目的收益率为8%,投资大型风电、光伏等集中式项目的收益率为9%-12%。
目前,云计算、大数据、物联网、移动互联网技术相对来说已经比较成熟。就能源管理在日常的数据采集和分析过程中能够积累非常多的数据,随着时间的积累其数据量还在不断增加。
能源大数据有大量、多样、高速、低价值密度和真实性五大特点。数据在云计算中心进行处理、归类、分析、大数据挖掘,形成各类有价值的应用,转而形成对企业、商住楼有价值的服务。
能源大数据理念,是将电力、石油、燃气等能源领域数据及人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用,也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合,将加速推进综合能源服务的产业发展及商业模式创新。
大数据从增加清洁能源供应、控制能源消费、降低能耗,到绿色建筑和智能电网建设都将发挥巨大作用。以智能电网为例,电网互联是电力系统发展的客观规律,有必要加强研发大规模互联网的安全稳定运行技术、先进可靠的配电网与共用技术及微电网技术为主的分布式电力系统。因此,采集、分析并有效应用大数据是解决能源与公共事业关键业务的重要因素,可以实现向智能电网转型,改善分布式可再生发电的资产预报与调度,提高发电效率及改变客户运营模式。目前,主要发达国家正纷纷着手相关研发与部署。综合能源服务中的大数据应用主要意义在于实现能源管理智能化。如可以利用大数据分析天然气或其他能源的购买量、预测能源消费、管理能源用户。提高能源效率、降低能源成本等。大数据与电网的融合可组成智能电网,涉及从发电到用户的整个能源转换过程和电力输送链,主要包括智能电网基础技术、大规模新能源发电及并网技术、智能输电网技术、智能配电网技术及智能用电技术等,是未来电网的发展方向。
虽然能源行业属于传统行业,但是全球能源互联网的构建,将对大数据技术产生巨大的需求,带动其快速发展,在实践中完善,而大数据技术又会反过来加快全球能源互联网的构建,不断对全球能源互联网进行完善、相互补充,二者相得益彰。在此过程中定要充分尊重行业的基本规律以及市场需求,做好能源大数据管理以及能效数字化建设。
能源大数据管理
欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)