引言

碳达峰碳中和（简称“双碳”）是国家的战略性部署，科学合理减少碳排放，促进能源结构低碳转型，是推进“双碳”目标实现的关键。长期以来，我国能源活动碳排放占全国碳排放总量的比例过高，“双碳”目标对我国能源低碳转型提出更高要求。为实现这一目标，近年中共中央、国务院印发《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》 《 2030年前碳达峰行动方案》系列文件，构建“双碳”顶层设计及“1+N”政策体系，在优化能源结构、提高资源能源利用效率、完善碳交易市场等方面发力，推动全社会加速向绿色化、低碳化、智能化转型。

数字化智能化技术（简称“数智技术”）和数据要素为能源行业面向“双碳”目标转型提供新机遇，在能源和数据驱动的广泛而深刻的经济社会系统性变革中发挥关键作用。2023年3月，国家能源局在《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》中指出，能源是经济社会发展的基础支撑，需推动实体能源经济与数字技术深度创新融合，实现能源产业基础高级化、产业链现代化的目标。清洁能源是驱动社会生产生活绿色化低碳化转型的血液，数据要素是驱动工业企业社会数字化智能化转型的动力。

然而，当前能源行业数字化智能化转型发展存在多重瓶颈。能源行业在基础设施建设、数智技术开发应用等方面还有广阔提升空间。基础设施方面，能源数据中心是能源行业数字化智能化转型的基础，长期来看需由单纯的基础设施建设向包含资源运营、公共服务、政府决策、生态构建等价值活动的共享服务平台拓展，逐步成为赋能政府、行业、公众的“能源大脑”。数智技术开发应用方面，基于能源数据统一共享开放平台，可以解决现有技术对能源投资评估的有限时效性问题，激活能源数据价值，发挥能源数据融合创新支撑政府治理、社会管理、行业转型、企业运营相关减排增效的赋能作用 ^[1]。

当前能源大数据是能源革命、碳中和、数字中国和全国统一大市场建设等多项国家战略的交叉领域。如何依托数据要素新理念，推动数智技术与能源产业深度融合发展，是当前亟待解决的问题。2022年4月，中共中央、国务院在《关于加快建设全国统一大市场的意见》中明确提出，要加快培育统一的数据市场，建设全国统一的能源市场，协同有效实现“双碳”目标任务和保障能源安全供应。如何在加强能源与数智技术融合的新型基础设施建设、助推能源行业数字化智能化低碳化绿色化转型的同时，深入挖掘能源大数据的广泛应用场景和深层资产价值，释放能源数据价值潜力，助力数据要素和能源全国统一大市场建设等，理论研究与实践开展均面临巨大挑战。

因此，在深入实施创新驱动发展战略，推动高质量发展的关键时期，本文系统性研究以碳中和数据银行为载体的能源大数据开发利用、场景应用、价值流通的理论机制和实践路径，对完善能源和数据要素全国统一大市场建设，统筹推进产业绿色化和数字化“双转型”，促进绿色循环经济和能源数字经济协同发展，助力“双碳”目标实现和高质量发展均具有重大理论和实践意义。

1 文献综述 1.1 能源大数据的含义、属性与应用

能源大数据包括能源全生命周期相关的数据 ^[2]，涵盖煤炭、石油、天然气等传统能源及水、风、光、核、生物质等新能源 ^[3]，及新型储能等多种能源的资源评估、生产消费、储存运输、节能减碳和相邻行业的全过程数据 ^[4-10]，以及表征能源的社会经济生态环境和个人数据 ^[4,11-14]。本文认为，有助于能源实现监管治理、提升运行效率、推动供需平衡、推进信息共享、实现数字化智能化绿色化低碳化发展的数据，均可视为能源大数据 ^[4,5,15,16]。作为数据要素的必然组成部分，能源大数据具有种类（variety）、数量（volume）、真实性（veracity）、速度（velocity）及价值（value）“五V”自然属性 ^[17,18]和数据整合（integration）、数据融通（interconnection）、数据洞察（insight）、数据赋能（improvement）及数据复用（iteration）的“5I”社会属性 ^[19]。作为能源衍生物，能源大数据兼具能源的商品和金融属性 ^[20,21]。因此，集自然、社会、商品、金融属性于一体的能源大数据，是绿色低碳发展进程中的重要资源，也是推动能源产业数字化和能源数据产业化的崭新动能。

随着能源领域数据的爆发式增长，有学者尝试开展能源大数据开发利用等研究。例如，杨金龙等通过将内部智能设备、电力运行、能源生产消费、客户信息等数据结合，挖掘客户行为特征，分析电力消费规律，可提高能源需求预测准确性，提升企业运营效率 ^[22]；蔡桂华等建设了基于海量能源数据的区域新能源管理系统，实现更精准的新能源监测与协调控制 ^[23]；杨文涛等基于电动汽车充放电管理数据，开发了多功能大数据服务平台 ^[24]；李俊楠等建立了电力大数据平台，探索其在环境污染防治、负荷预测等方面的应用 ^[25]；王圆圆等面向政府、企业、公众，构建了能源大数据多元化应用体系，深入分析其在能源监测预警和规划管理、“互联网+”办电便民服务的场景应用 ^[11]；刘永辉等探讨了电力大数据在市场主体用户画像分析、精准推送服务、征信评估、运营数据分析等场景中的应用 ^[26]。但现有研究主要集中在特定场景，对宏观层面碳中和目标的理论机制研究不足。

1.2 “双碳”战略目标的机制与实现路径

当前“双碳”目标的理论机制与实现路径研究主要涉及：一是对“双碳”所需技术及其发展特征进行路径分析，如张贤等探讨了我国碳中和技术发展的总体目标、行业需求、亟须部署的突破方向 ^[27]；李晋等评析了我国电力部门生物质能源技术的国内外发展现状、技术可行性、资源可行性、经济可行性和环境影响 ^[28]。二是以碳减排技术政策体系为对象识别“双碳”目标实现的技术政策路径，例如，王灿等梳理了高能效循环利用技术、零碳能源技术、负排放技术的碳中和愿景政策体系，提出“双碳”目标需充分考虑社会路径与技术路径的高度融合，制定科学的政策体系，形成系统有效的激励机制 ^[29,30]。三是从国家与区域、园区与行业等层级的“双碳”目标实现路径、减排潜力、成本收益进行研究，如清华大学气候变化与可持续发展研究院采用“自下而上”和“自上而下”相结合的方法，分析我国2020—2050年不同减排情景下工业、建筑、交通等终端用能部门和电力能源系统的减排路径及成本 ^[31]；郭扬等基于指数分解的园区碳减排潜力评价方法，定量分析2035年、2050年我国工业园区四种碳减排路径及潜力 ^[32]。

但这些研究忽略了能源大数据这一重要要素在“双碳”目标实现路径中的作用，较少学者会深入探讨能源大数据如何助力“双碳”目标实现的理论机制。

1.3 数据银行及场景应用相关研究

随着数字经济和低碳经济深入协同发展，数智技术赋能行业低碳转型受到学界广泛关注。数字经济发展会通过绿色技术创新机制显著降低城市碳排放 ^[33]，大数据、数字孪生、人工智能、区块链、物联网、数字能源、碳中和数据银行等数智技术的低碳应用场景广阔，对“双碳”目标实现将发挥重要作用 ^[34,35]。

其中，数据银行是围绕数据展开理论实践研究的典型，其基于类银行的理念构架，构建以数据资源持有权、隐私权、加工使用权、产品运营权、收益分配权为核心的数据管理运营平台，在数据安全监管和合理授权前提下，对数据开展全面汇聚、全量存储、高效治理和规范确权，推动数据资源化、资产化和资本化发展，实现数据场景应用、价值增值及交易流通，是促进数据要素市场化配置的全新理论模式 ^[19]。有学者针对如何推动数据要素多维价值实现的动态过程机制 ^[19]、数字基础设施如何赋能区域创新发展的过程机制 ^[36]开展研究；也有学者从场景应用出发，对数据运营平台监管体系构建 ^[37]开展研究，或从信息资源整合 ^[38]、供应链金融 ^[39]等实践层面探索数据要素的价值创造过程。但数据银行赋能碳中和的路径及场景研究不深入，缺少面向能源大数据助力碳中和及数据要素价值化等重大战略性议题的机制、场景和路径研究。

综上，如何围绕能源大数据的系统化、专业化和规模化场景应用，实现存量场景优化、增量业务创新及融合服务能力提升，是当前理论研究和实践应用亟须突破的重点。本文尝试基于能源大数据的自然、社会、商品和金融属性，结合数据银行理论机制及数据要素价值化理论体系，提出并论述能源碳中和数据银行这一新型理论机制，从“数据—理论—机制—使能”的动态过程视角，探讨能源大数据赋能数据要素价值化和“双碳”目标的理论机制和实践路径，服务多层次、多样化的能源和数据要素全国统一大市场建设。

2 理论机制

数据银行理论由尹西明等 ^[19,36]提出，是数据资源化、资产化和价值化的要素市场化配置的典型理论模式。该理论认为数据要素价值化的过程中，需要多元主体结合数据要素的自然、物理和社会属性，从“要素—机制—绩效”的过程视角推动数据要素汇聚、确权、治理、交易和场景化应用；该理论认为数据要素价值化的关键在于推动数据要素基础设施与交通、能源等重点产业场景应用需求相结合，从而释放数据要素对实体经济的倍增价值。聂耀昱等 ^[35]在数据银行的基础上，进一步指出应围绕“双碳”战略，将数据银行理论与碳中和重点产业转型发展的瓶颈问题结合，探索建构中国特色碳中和数据基础设施助力“双碳”目标的动态整合理论框架。

能源是事关国家安全与发展的战略性、基础性资源，能源系统的低碳转型是保障我国“双碳”目标实现的基础。“双碳”目标下，能源行业需把握数字经济带来的战略机遇，利用能源大数据提高能源效率、加快清洁能源替代、提高电气化水平。在此背景下，基于数据银行理论和“双碳”相关研究，本研究认为，能源碳中和数据银行由政府引导支持，以企业为主体，多元社会主体参与共建，发挥能源数据和数字技术的叠加倍增价值，协同推进能源领域数字产业化和产业数字化，使能“双碳”多元场景和多维效益的数据基础设施，其动态过程机制如图 1所示。

具体而言，能源碳中和数据银行结合能源大数据的自然、社会、商品和金融属性，通过自身理论技术平台，开展能源和碳排放相关的可视、核查、分析、应用、智能、信用等场景适配，推动能源大数据聚合政府、数据供给方、数据需求方和数据服务商等数据要素市场培育参与主体，实现其助力数字政府精准治理、方便民众惠及企业、能源市场绿色转型、数据要素市场建设、赋能低碳美丽中国的多维使能效益，最终促进能源和数据要素全国统一大市场建设及“双碳”战略目标实现。

2.1 平台支撑

随着全社会绿色化、低碳化和数字化转型加速和数智技术飞速发展，能源大数据产生和采集的广度大大扩展、精度大幅提升、体量爆炸式增长，其经济、高效、绿色的发展要求倒逼数据汇聚加快实现低成本、高效化、规模化。只有当能源大数据的采集、汇聚、治理、运营等全生命周期的成本低于其潜藏价值时，才能为数字经济提供源源不断的生产要素，推动数据要素赋能能源产业绿色高质量发展。

数智技术在重塑能源系统的过程中发挥着关键作用，一是通过物联网、大数据等实现能源供应链的数字化智能化管理，提高供应链效率和可靠性；二是通过智能传感器、云计算等实现能源设备的实时性监控和预测性维护，提高设备运行效率和安全性能；三是通过智能家居、智能电网等实现能源个性化消费的数字化管理和智能化调控，提高能源利用效率。

能源碳中和数据银行基于数智技术，将能源相关企业、个人、行业及运营商数据结合，构建面向场景应用和价值实现的机制，以隐私计算、区块链为支撑，为实现“双碳”目标提供便捷、统一的数据全生命周期服务，在存储、分析、治理、可视化、预测等流程管理维度下提升数据价值密度，在基础层、要素层、场景层、价值层四级平台实现数据要素赋能能源产业的内部增效和外部增值。

基础层是硬件和平台有机融合的载体，将复杂能源系统、物联网系统、互联网系统、数据系统、其他行业系统等数据中台衔接关联和融合应用，并布设隐私计算、区块链、统一标识及计量等底层技术工具，实现能源碳中和数据银行和现有能源物联网及互联网的链接，推动能源大数据的高效汇聚和低碳存储；要素层开展数据能源大数据的治理，包括分类分级、脱敏脱密、标签化和匿名化处理，实现“数据可用不可见，用途可控可计量”，保障数据安全底线和红线；场景层以“能碳可视、核查、分析、应用、智能、信用”系统方法论为基础，开展能源大数据面向政府、社会、产业、市场、金融等领域的场景适配；价值层支撑市场主体开展行业减排、绿色金融、碳市场交易等重大场景应用，实现政府治理、产业转型、绿色转型、市场完善等多重效益。

2.2 场景适配

场景适配要和落实国家战略、推动产业转型、发挥治理效能结合。随着数据要素向经济社会加速渗透，能源数据应用场景成为推动经济高质量发展和创新赋能实体经济的驱动力量。利用“能碳可视、核查、分析、应用、智能、信用”系统方法论，探索能源碳中和数据银行在社会治理、产业治理和数据资产化方向的场景适配。

社会治理有宏观经济运行监测、能源供需管理有序、“双碳”目标治理实现、行业绿色低碳发展、绿色智慧社区平台、清洁绿色能源替代、社会绿色低碳服务和个人低碳信用体系。国有能源企业可获取高价值的海量数据，挖掘其潜在价值，发挥数据要素的创新引擎作用，服务国家社会治理体系和治理能力现代化水平提升。如通过融合全社会用电量、经济总量、行业产品价格指数等指标，表征宏观经济运营状况，使政府有效监测宏观经济运行。

产业治理有银行信贷风控服务、企业生产经营监控、数字“双碳”综合平台、工业绿色转型升级等。能源数据运营管理与应用场景深度融合，对企业内部运营管理、生产流程进行优化重塑，加大数据在决策、生产、管理、服务等环节的支撑力度，推动能源行业数字化智能化转型，构建能源行业数据和产业数据双向驱动的发展模式。能源碳中和数据银行可发挥企业创新优势和业务动能，对企业历史用电数据进行分析，提高风控模型精准度；也可服务新型电力系统，通过数据赋能智慧电网和能源互联网；服务企业数字化转型，推动工业互联网和智能制造节能减碳；服务企业碳中和，根据企业用能信息，建设企业侧碳中和系统平台；服务零碳园区，建设园区综合能源平台；服务“双碳”管理，形成数字碳中和驾驶舱等。

能源数据资产化有数据交易市场、能源交易市场、碳配额交易市场和金融市场。能源市场主体以保障数据安全为前提，建立数据资源共建共享机制，开展数据资源的共享开放，吸纳、培育更多的市场主体，共同繁荣数字生态圈。可创新“电力数据+ 金融”模式，构筑普惠金融桥梁，打破银行和中小企业间信息壁垒，形成能源数据产品和服务，助力数据要素市场培育；可形成支撑负荷预测和电力交易的决策系统，服务电力交易市场；可融合环境（environmental）、社会（social）和治理（governance）（ESG）指标，服务投融资等绿色金融活动。

2.3 主体使能

能源碳中和数据银行以平台汇聚能源和数据市场的参与主体，帮助政府提升科技化治理能力和区域化数字招商能力，协助数据供给方实现低成本数据存储和有效数据运营变现，打通需求方数据驱动的业务场景，撮合数据服务商参与数据供给方和需求方的交易环节，为市场主体提供算力和技术开发服务。

能源碳中和数据银行可激活上述数据要素市场培育参与主体，发挥能源大数据赋能数字政府精准治理、企业绿色转型升级、数字化智能化应用、个人低碳生活、能源市场绿色转型、低碳美丽中国建设等多维效益。

3 实践路径

当前能源大数据的系统平台还在不断更新迭代，安全保障制度在国家、行业和企业等多个维度还有待完善，在保障能源领域国家数据安全、企业数据秘密和个人数据隐私的前提下，需以行业场景应用和市场价值实现为最终目标，按“平台化—资产化—市场化”的建设逻辑倒推其系统平台建设。具体路径如图 2所示，一是建立平台，将采集到的数据汇聚、登记为数据资源；二是将经过清洗治理、分类分级、脱敏脱密后的数据资源，通过确权、授权等环节，实现面向国家重大战略、社会现实需求、市场发展方向的场景适配，形成数据资产；三是面向数字政府、数字社会、数字经济、数字金融、智慧交通、智慧能源和战略性新兴产业等具体行业领域的真实需求，以数据资产、数据产品、数据服务等形式，在市场化机制下实现数据要素的价值释放。

3.1 数据平台化

数据平台化是开展资产化场景应用和市场化价值实现的基础，需依托现有能源大数据中心的开放共享一体化平台，通过汇聚能源与碳排放数据实现跨领域数据耦合，构建面向行业的能源供需和碳排放监测预测模型，实现能源精细化、柔性化利用，数据流程化、一站式、全链路、全周期管控，描绘重点行业企业的能源和碳排放精准画像，提高能源供给保障的韧性与灵活性，为政府科学决策用能结构优化、企业推动数字化智能化低碳化技术升级提供参考。

平台除需与现有能源平台耦合外，还需面向资产化场景应用和市场化价值实现进行多层级多功能设置。具体架构可按后端服务化、前端工具化、业务场景化等原则构建，包括基础设施、数据接入、数据登记、数据治理、数据存储、平台支撑、平台应用等功能模块，布设数据基础平台、安全监管、登记确权、安全实验室、资产评估、资产交易、能源监测应用、碳资产管理等模块化应用。

能源种类本身复杂多样，融合多元数据的能源大数据，在平台化过程中需做好分类分级。分级分类呈现多类型、多层级特征，如按能源种类，分为传统能源、新能源；按照能源形态分为电、液态、固态、气态能源；深入到电力数据，也要细分发电波动、负荷储能、装机容量、输电网络输电站、消费用电等数据。分类分级需根据标准将数据分为重要、个人及企业和业务数据，清晰界定数据开放共享程度。

3.2 数据资产化

数据资产化是衔接数据平台和实现数据价值的关键，包含确权授权、资产评估、场景适配等相关环节。确权授权可清晰梳理数据权益主体、属性、范围，实现“非登记不确权，非确权不交易，非法数据不入场”，在权属清晰的基础上开展数据授权，为数据在合法合规前提下实现价值挖掘奠定基础。资产评估由评估依据、评估对象、数据评价、价值评估、安全保障等内容构成，是在法律法规、标准规范等基础上，按照数据质量、成本、价值、风险等评价要素，采用成本法、市场法、收益法等价值评估方法，针对数据价值开展的评估。

场景运营是数据资产化的最后且关键环节，场景适配后开展场景运营，在社会治理、产业治理和金融资产方向，形成数据产品、服务及资产。推动能源数据要素的跨行业融合应用，驱动其面向政府、企业和金融机构，利用数据流疏通业务流、实物流、价值流、资金流和信息流，实现多流合一，形成综合性、真实性场景应用。

能源大数据在经济运行、生态环保、民生人口、金融保险、能源保障等领域有着广泛且多样的场景应用。经济运行领域有区域一体化协同发展、上市公司用电监测、重点项目完成、行业集中度及用电特征、产业布局诊断及规划、产业链上下游复工复产等，及电力消费、旅游发展、证券指数等场景。生态环保领域有环保停复工、网格化环境、关键行业污染排放、空气质量等监测场景。民生人口领域有精准扶贫成效评估、拆迁及人口流动指数、空壳企业监测、楼宇住宅空置率、空巢老人关爱监测等场景。金融保险领域有信贷服务风控、贷后预警、发电企业融资、企业信用评估、保险赔付、供应链融资、信贷投放效果监测等场景。能源保障领域有火电机组环保监测、发电设备运行监测及故障预测、智能配电监测、能源替代监测、新能源消纳水平、充电站选址、电压控制策略优化、自动发电控制优化、电力调峰、配电精准改造等场景。

其中，电力数据场景是能源大数据的典型应用。电力数据包含用电客户档案、电量、电费等多维记录，可信度高、时效性强、连续性好、覆盖面广，能很好反映企业生产经营的实时真实状况，在反欺诈、授信辅助、贷后预警、空壳企业识别等方面应用广泛。电力应用场景模型可输出企业的欺诈分及风险级别、信用评分及级别、用电量及波动趋势、违约用电信息、贷后信用级别等信息，应用于信贷风控场景。通过对用户违约、欠费、窃电等失信行为信息的提示，服务贷前风控；通过用电量分析，评估企业行业水平及偿还能力，辅助贷中授信审批；通过用电趋势及企业经营监控，辅助贷后管理决策预警。

3.3 数据市场化

数据市场化是面向行业领域，实现价值释放的最后环节，也是能源大数据价值化闭环的关键。“数据二十条”提出要建设行业数据交易中心，能源碳中和数据银行是能源和数据要素全国统一大市场的基础设施。其可面向数字政府、数字社会、数字经济等领域，以数据交易、能源交易、碳配额交易和金融四个市场渠道，促进数据要素价值实现。

数据交易市场层面，可基于数据中心和数字底座，催生多种能源数据产品和多元能源数据服务，通过场景应用赋能，促进其在能源产业链上下游充分流动，打通不同领域、不同业务、不同部门间的信息壁垒，实现能源数据实时共享及高效协同，形成能源行业的数据交易中心，作为多层次数据交易市场的重要组成部分，参与数据要素市场建设。数据交易市场以撮合交易为主，兼为可信的第三方提供数据交易技术、咨询、平台支撑等服务。参与数据要素市场的能源数据产品服务分为基础数据、标准产品、解决方案等。基础数据和标准产品以接口形式提供调用服务，按次数、流量、会员制或年度计费；解决方案有数据分析、咨询服务等非标准产品，按客户需求提供定制化、个性化服务，采用签订项目合同方式产生收益。为通用大模型等人工智能提供数据服务，是能源数据参与数据要素市场的潜在方向。

能源交易市场层面，当前存在电力、传统能源、新能源等多种交易市场。以电力市场为例，其以建设“现货交易发现价格，中长期交易规避风险”的现货和中长期交易相结合的市场化电力电量平衡模式为目标，能源大数据可有效服务电力现货市场与中长期市场的协调运行、有序衔接，驱动以智能化数据共享平台、实时交易和智慧结算为特征的新一代电力交易平台，支撑电力市场“现货+ 中长期”联合运营模式 ^[40]。此外，能源零售市场方面，能源大数据可赋能其智慧化运营管理，通过实时采集和监控能源产品流量和存量，驱动该行业管理、支付、结算、审计等数字化和智能化，助力其打造零售新模式，在丰富能源交易市场进程中实现数据价值。

碳配额交易市场层面，能源碳中和数据银行可在企业排放数据监测、报告和核查上发挥效能，助力企业主动节能减排、采用低碳能源和参与碳配额市场交易，在增强碳配额市场交易活跃性的进程中实现数据价值 ^[41]；同时能源数据结合区块链技术，可构建可信、高效的碳配额交易平台，对企业碳资产和碳排放权进行实时、透明、不可篡改的管理，实现企业能源使用、节能减排、碳配额交易、交易核销的全生命周期流程上链存储，在此过程中实现数据价值 ^[42]。

金融市场层面，能源市场和金融市场一般互联互通，如国内外商品交易所均交易石油、煤炭、天然气等大宗商品的现货和期货，证券市场有经营煤炭、石油、天然气、新能源和电力商品的上市公司，这些交易通常是标准且无须进行物理交付，只需按能源商品或证券的价格进行金融结算和清算。能源大数据可发挥在商品交易、证券交易、绿色金融投资等领域的赋能作用，以能源碳中和数据银行为载体，为上述活动提供数据支撑和决策支持；也可结合财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，推动能源企业合法持有的数据资产进入企业资产负债表，实现能源数据从资源化、资产化再到资本化的阶段性转化；还可以推进能源数据持有企业根据金融市场需求，在保障国家数据安全、企业数据秘密和个人数据隐私的前提下，合理开发面向金融衍生品的能源数据类产品和服务，在助力金融市场创新能源数据衍生品的过程中释放数据价值。此外，能源大数据还可结合人民币数字化和国际化的战略导向，通过能源和数据的国际贸易和跨境流通，推动数字人民币在绿色信贷、绿色债券、绿色信用卡等方面的应用，充分释放能源大数据在数据要素市场、能源市场、碳配额交易市场和金融市场的价值，服务绿色金融体系建设。

4 多维效益 4.1 治理效益：赋能政府精准治理和服务社会民生

能源碳中和数据银行是数据驱动的数字能源基础设施，可有效赋能政府精准治理和服务社会民生。一方面政府基于此能加快实施一系列能源政策工具，构建面向“双碳”的能源创业创新创意体系，打破阻碍生态创新的各类路径依赖，推动社会资金资源技术人才转向绿色经济，实现国家生态文明建设目标；另一方面，基于数智技术和数据要素理念衍生的能源碳中和数据银行，可帮助地方政府认清本地区能源供给需求现状、低碳减排技术路线和实现“双碳”目标的痛点难点，充分发挥能源数据赋能数字化智能化低碳化的科学决策和精准施策。能源大数据覆盖社会各领域，能呈现经济社会运行的规律特点，助力城市功能布局、招商引资等高质量发展，服务乡村基础设施建设及公共服务资源布局，推动社会民生服务智能化低碳化发展。

4.2 经济效益：助力能源和数据全国统一大市场建设

能源碳中和数据银行可推动多元市场主体低碳绿色转型，赋能能源、交通、金融、工业等产业的数字化智能化绿色化低碳化发展，为市场主体带来经济效益。同时，其也可助力构建全国一体化能源大数据中心，形成数据采集汇聚、安全治理、场景应用、资产评估、价值定价、流通交易等全生命周期于一体的数据要素市场化机制。此外，通过培育数据要素市场，激活能源数据价值，有助于打造共建共享共治共赢的能源、数据、碳排放和金融生态圈，带动产业链上下游协同发展，持续释放数字红利，赋能能源数字经济可持续发展。

4.3 生态效益：推动能源大数据赋能碳达峰碳中和

碳达峰碳中和是生态文明建设的重要组成部分，做好“双碳”工作是有效应对气候变化、推动绿色低碳发展、实现可持续发展的重要抓手。当前碳中和已成为全球共识，通过能源碳中和数据银行探索最优能源配置，促成能源交易市场、数据交易市场、碳配额交易市场、金融市场等领域的价值链重构，推动高质量发展和生态效益提升。随着绿色新技术和新模式不断涌现，能源碳中和数据银行在全局性智能决策和资源动态优化配置进程中，带来生活质量提升、生态环境保护等多重效益。

5 贡献与启示

本研究基于数据银行理论和数据要素市场化配置相关研究，针对现有能源大数据与“双碳”相关研究的缺口，应用数据银行理论，结合能源大数据产业发展特征，提出了能源碳中和数据银行促进能源产业数字化、智能化、绿色化、低碳化转型的动态机制，探讨了实现路径和多维成效。

本研究的理论创新点主要体现在三个方面：首先是应用和拓展了数据银行相关理论，将数据银行理论同能源产业特征和转型需求相结合，从产业场景驱动数据银行建设和价值释放的角度深化了数据银行理论。其次，创新性地引入数据要素这一新型生产要素和数据要素价值化这一新研究视角，从能源数据平台化、资产化和市场化等环节探讨了能源数据多元化场景应用和价值化实现路径，弥补了现有“双碳”研究在数据要素价值化方面的理论研究缺口，为未来深入探究数字化赋能绿色化转型的理论机制提供了新的研究视角。再次，本研究从“数据—理论—机制—使能”的动态过程视角，揭示了通过能源碳中和数据银行统筹推进碳达峰碳中和与数据要素价值化，实现社会效益、经济效益和生态效益多维价值释放的“过程黑箱”，不但能够为能源管理决策和能源数据产品的研发与运营提供理论指导，也能够助力社会多元主体协同共创，最大化释放能源数据价值，完善能源和数据要素全国统一大市场协同建设，促进绿色循环经济和能源数字经济协同发展，助力能源行业提升创新竞争力、加快“双碳”战略目标实现。

展望未来，需要以能源碳中和数据银行等碳中和领域的新型基础设施和新模式为突破口，多措并举，加快推动能源大数据资源化、资产化和资本化的进程，释放数据要素对能源产业乃至整个社会经济绿色低碳高质量发展的放大、叠加、倍增价值。具体建议措施如下：

5.1 探索数据确权授权运营体系，完善能源数据管理机制

加强能源领域以人工智能、区块链、物联网为代表的数智技术应用，对能源领域数据采集、存储、处理、流通、交易、应用等流通全过程进行记录和溯源。建立能源数据资源质量评估和信用评级体系，提升能源交易和数据交易过程中的市场主体资质水平。制定能源数据隐私保护制度和安全审查制度，开展能源数据分类分级管理，构建能源数据登记确权体系，推动能源数据确权授权运营实践，在保障数据安全的情况下，推动持有能源数据的企业充分向社会共享开放数据资源。

5.2 以数据价值化为主线，制定能源大数据定价估值标准

加强能源数据质量规范化管理，推动其基础设施数字化、智能化升级，实现数据采集、分析标准化。能源数据可视化是数据价值传递的基本方式，应加强可视化分析，寻找海量数据价值规律，为评估能源数据价值提供条件。可按不同交易模式和适用的评估方法核算能源数据成本，合理应用已有算法模型，委托数据交易平台等第三方协助定价，制定能源大数据定价估值标准。

5.3 强化企业市场主体地位，丰富拓展能源数据应用场景

强化企业作为能源大数据市场化的主体角色，推动相关企业面向场景应用和价值实现，建立以客户为中心的市场化运作机制，根据市场定位细分客户并提供定制化服务；推动企业加强与智库、高校合作，开展能源大数据的产学研用研究，拓展能源大数据应用场景；推动能源大数据与实体经济的深度融合，立足特定产业需求，如节能降耗、提升生产效率、构建智慧能源供应链等，形成可推广可复制的能源和碳相关的数据产品和服务，丰富能源大数据在政府治理及交通运输、金融等行业的应用水平，实现能源大数据赋能数据交易市场、能源交易市场、碳配额交易市场和金融市场高质量发展。

5.4 推动多种主体共同参与，实现多元目标协同高效发展

推进能源数字化智能化发展和能源大数据赋能社会经济高质量发展，需政府、企业、个人等多种主体共同参与，在区域、城市、园区、企业等多层面建立具体的评价标准和实施规范，还需综合发挥行政、法律、财税、金融等多种政策工具，共同实现经济发展、生态保护、气候应对、节能减排等多元细化具体目标的协同。一方面，依靠能源碳中和数据银行等数字基础设施，建立从能源及能源数据生产、存储、运输、利用等在内的全生命周期闭环监管，实现碳排放统计核算数字化、透明化，为制定科学、系统、全面、有效的“双碳”方案提供可靠数据基础；另一方面，通过将数智技术与能源行业发展需求结合，推动能源行业全产业链的资源利用效率提升和能源结构清洁化，推进能源大数据赋能全社会全行业数字化、智能化、电气化、低碳化转型。

5.5 建立技术与机制双重保障，确保能源数据安全可靠

推动建设能源行业数据分类分级保护制度，通过采取针对性的安全管理措施、释放数据价值的同时，提升数据安全治理水平。一方面，对于安全敏感性高的数据，加强数据安全治理，提升数据全生命周期的风险识别与防护水平，推动数据面向真实场景应用的汇聚融合，强化加密保护、数据脱敏和安全合规。另一方面，对于安全敏感性低的数据，通过加强对数据的规范性、标准化管理，健全数据确权登记、流通交易、安全治理和收益分配机制，推动数据资源的开放共享和价值释放。