大數據、云計算、物聯網、傳感器等數字化技術能夠提升能源生產側的高效采集和廣泛互聯能力，實現能源生產過程的精細化、在線化、智能化。各種數字化技術在能源生產側的廣泛應用是新能源大規模消納的必要前提，也是能源生產運行安全可靠的底層基礎。

國際能源署（IEA）在《數字化和能源》一書中預測，通過大規模應用數字化技術，2040年全球可以將太陽能光伏發電和風力發電的棄電率從7%降至1.6%，屆時可減少3000萬噸二氧化碳排放。

大數據、人工智能等數字化技術改變了能源的消費方式，降低了能源需求，推動形成能源消費的新理念，提升了能源使用效率，增強了需求側響應的靈活性，助力工業、商業、住宅等領域的傳統消費者從單純的“能源消費者”轉向“能源產消者”，最終以各種直接或間接的方式降低了能源消耗的總量和強度。

《BP技術展望（2018年版）》曾預測，通過技術變革，能源使用效率將大幅提高，一次能源消費可節約40%。該報告進一步指出，在未來所有可能的技術革命中，無論是油氣、可再生能源還是氫能、核能，都無法脫離數字化帶來的影響。

報告預計，到2050年，建立在云計算基礎上的傳感器、超級計算機、數據分析、自動化和人工智能等數字工具的應用可以使全球一次能源需求和成本減少20%—30%。

無論是適應新能源的大規模、高比例并網，還是分布式能源、儲能、電動汽車等交互式、移動式設施的廣泛接入，都需要以數字化技術為能源傳輸賦能，推動傳統電網盡快地轉型升級成為更安全、更智慧、更友好的能源互聯網。

建設能源互聯網，特高壓是關鍵，而各種數字化技術則是支撐我國特高壓工程順利推進的幕后英雄。來自全球能源互聯網發展合作組織的數據顯示：

依托特高壓電網，我國清潔能源裝機占比從2010年的25%提高到目前的43%，每年減排二氧化碳15億噸。

01 在能源運營環節

大數據、人工智能、物聯網等數字化技術以及數據中臺、業務中臺等新型IT架構模式能夠優化決策流程、提升決策效率、縮短決策時間，減少傳統生產要素的投入數量。

02 在能源管理環節

工業互聯網、云計算等數字化技術支持了平臺經濟、共享經濟等能源數字經濟新業態的涌現，推動形成了合同能源管理、環境污染第三方治理、環境托管、虛擬電廠等能源開發利用的新模式，實現了能源利用方式的重組、能源商業模式的重構、能源配置方式的優化，提高了能源管理的精細化水平和能源利用的整體效率。

03 在能源計量環節

大數據、云計算、區塊鏈、數據爬蟲、數字孿生等數字化技術能夠在碳排放源鎖定、碳排放數據分析、碳排放監管和預測預警等方面發揮重要作用，實時監測企業進行碳排放的全過程，支撐監管機構構建完整的碳排放監控體系，服務國家治理現代化。

在發電側和電網側，浙江省能源大數據中心成功研發了電力系統碳排放監測平臺，用于監測浙江全省發電及電網企業的二氧化碳排放情況，能夠為發電企業和電網企業控制與管理電廠、機組和設備的碳排放量提供準確的決策依據；

在需求側，南方電網公司率先在國內建成了能源消費側碳排放監測平臺，能夠實現對南方電網公司經營范圍內各區域、各行業乃至各企業的碳排放總量、單位GDP碳排放強度的測算及動態監測，有助于政府及相關方及時了解企業的碳排放情況和碳中和發展進程，為制定相關政策提供參考。

04 在能源交易環節

大數據、區塊鏈、人工智能、云計算等數字化技術能夠支撐數字化交易平臺的建設，促進碳資產管理、碳交易、碳稅征收、綠證交易、綠色金融等相關制度和機制的建設和完善。

基于上述分析，能源數字經濟必將對我國實現“碳達峰、碳中和”雙碳目標發揮關鍵作用。