来源:网信鹤岗2025-12-02
“鹤岗市政府筹划建设的零碳园区,从顶层设计开始,就为我们锚定了绿色低碳、高质量发展的航向,有利于企业从生产源头降低能源消耗和碳排放强度,降低企业生产成本,打造绿色产品体系,提升企业核心竞争力。”
来源:重庆市发改委2025-12-02
年11月26日附件玖龙纸业绿色制浆扩建项目及玖龙纸业绿色制浆扩建项目配套余热发电项目的节能审查意见一、项目主要产品为商品浆(干浆板),单位产品综合能耗为70.99千克标准煤/吨,优于《制浆造纸单位产品能源消耗限额
来源:北京经济技术开发区管理委员会2025-12-02
设立节能目标评价等级,支持用能单位在能源管理和使用过程中,不断提升能源利用效率,减少能源消耗,形成绿色、低碳的生产和消费模式。
来源:北京经济技术开发区管理委员会2025-12-01
来源:中能传媒研究院2025-11-26
油气行业是能源消耗和碳排放的重点领域,其碳足迹量化能力直接决定减碳路径的精准度。...油气开采涉及注采输等多环节,能源消耗数据分布在各个环节,获取难度大、质量控制难,外购电力等间接排放的核算,更易因排放因子取值不同而失之毫厘、谬以千里。国际互认亟待突破。
来源:北极星能碳圈2025-11-25
为园区企业提供绿色低碳服务已成为当前产业园区数智化建设及运营的重要内容之一,主要通过提供碳监管、碳交易、碳金融、清洁能源节能技改等绿色服务,降低园区内企业的能源消耗和碳排放,实现园区节能减排的目标,为居民和企业提供更加优质的生活和工作环境
来源:湖北省发改委2025-11-25
(产值)化石能源消耗,以及有关数据与国家、行业、地方标准及国际、国内行业先进水平的全面比较。...第十三条 有下列情形之一的项目,节能审查不予通过:(一)单位产品能源消耗超过强制性节能标准、本行业能耗限额准入值或不符合相关管理要求的。(二)使用明令禁止的用能产品、设备的。
来源:江西省工业和信息化厅2025-11-21
推进新一代信息技术与制造业深度融合,加快企业工业设备、工序等数字化改造和上云用云,优化生产控制流程,提升生产资源利用率,降低能源消耗。
来源:能源新媒2025-11-20
地热能还可以与太阳能、空气能、工业余热、分布式天然气等进行融合发展,打造 “地热能 +”多能互补示范工程,不仅能大幅减少对单一供能资源的依赖,有效增强社区能源供应的稳定性可靠性,而且还会进一步提升能源利用效率,切实降低能源消耗和使用成本
来源:黔南州人民政府2025-11-20
按照《工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南》要求,以“一张网、两平台、三条链、六板块”为总体架构,探索构建数字化能碳管理体系,整合企业碳核查、碳足迹、能源消耗等核心数据,打造“数据多源、纵横贯通、高效协同
来源:固德威GOODWE2025-11-20
实时监控:24 小时储能状态、用电负荷等全维度数据,通过可视化界面直观呈现,让运维人员精准掌握能源流向;智能调度:基于 ai 算法优化能源分配,最大化消纳光伏清洁能源,减少化石能源消耗,从源头降低碳排放
来源:江西省工业和信息化厅2025-11-20
来源:贵州省发展和改革委员会2025-11-19
、单位增加值(产值)能耗、单位增加值(产值)化石能源消耗,以及有关数据与国家、行业、地方标准及国际、国内行业先进水平的全面比较;(五)项目碳排放情况,包括单位产品碳排放、单位增加值(产值)碳排放、碳排放总量...用能工艺、用能设备和能源计量器具等方面;(四)项目能源消费情况,包括年综合能源消费量、化石能源消费量、煤炭消费量、可再生能源消费量和供给保障情况、原料用能消费量、能源消费结构;单位产品综合能耗、单位产品化石能源消耗
来源:中国电建2025-11-14
项目投运后为解决当地今冬明春电力供应提供有力支撑,减少化石能源消耗、雪域高原环境污染,并对促进当地经济可持续发展及集团在西藏地区布局发展具有深远意义。
来源:阳光新能源2025-11-14
传统住宅的能源逻辑是单向、被动的,而阳光家庭能源的别墅光储充电站,通过精准预测、ai 学习构建一个“发、储、用、管”的闭环,实现墅居用电100%自给自足,将家从一个纯粹的能源消耗场景,升级为具备主动管理和智能优化的生活空间
来源:思安云创2025-11-13
思安云创认为,破局的关键在于打破传统思维,将供热系统从一个“能源消耗单元”重塑为一个“灵活的能量调节与价值创造单元”。
来源:中燃集团2025-11-12
环保效益方面,通过大规模推广光伏发电与储能协同运行,显著减少了化石能源消耗与温室气体排放,为园区绿色低碳发展提供了实质性支撑。
来源:北极星电力网2025-11-11
同时,推广应用绿色节能运维设备,采用低损耗变压器、智能无功补偿装置等新技术,在保障供电安全的同时降低能源消耗,让“绿色运维”贯穿保供全过程。
来源:中能传媒研究院2025-11-10
二是能源消耗问题初步显现。当前ai应用总体能耗处于可控范围,但增长势头迅猛。大模型训练、数字孪生等应用将带来算力能耗的指数级增长。三是绿色低碳发展任重道远。