面向碳达峰、碳中和（“双碳”）目标，研究智慧能源终端数据采集与数据特征，分析评价智慧能源数据资产及管控治理，建立面向智慧能源数据的云计算绿色调度模型，为智慧能源低碳运营管理与优化决策提供重要的基础数据、分析方法与工具支撑。相关研究内容如下：

（1）智慧能源终端数据采集与特征分析。面向能源数据涉及多种维度、多种量纲以及多种异质性情景，开发多层级、多站点的有线与无线结合的能耗数据实时采集、传输与分析系统，对不同场景下不同对象的能耗数据进行分类采集与能耗特征分析，实现各类对象的不同能耗数据与变化趋势的实时动态监测与展示，并从全流程角度，明确不同产品在不同生产环节的能源消耗情况，分析动态碳排放因子以及系统关键环节能源使用特征，为实现能源系统的智能管理和低碳运营提供数据与决策支撑。

（2）智慧能源数据资产评价及管控治理。针对智慧能源数据资产内容、赋值、时间、采集、加工等多维要素问题，研究面向动态时间规整的数据资产聚类、径向基神经网络预测资产未来一段时间的现金流，实现能源数据资产价值的各时段评估。开展能源数据应用/复用判定、数据整合管护（维护、异构集成、大规模储存等）、数据共享与安全管控等方面研究，构建智慧能源系统中能源数据资产的治理机制与治理方法体系。

（3）面向智慧能源数据的云计算绿色调度。针对云计算绿色调度问题，基于智慧能源数据特征，对任务的数据量、处理器属性、处理时间以及任务间序关联关系进行精准测度，量化云计算处理器的计算速度、能耗以及云计算层级等关键参量，构建多目标智慧能源云计算调度模型，结合智能算法、数据统计分析等理论与方法，设计云计算绿色调度模型的求解算法，为智慧能源数据处理提供计算能力保障。

（4）智慧能源低碳运营管理与优化决策。实时感知各类能源设施运行状态和智慧能源需求侧动态变化，运用信息物理系统、数学规划、人工智能算法、系统仿真等方法与技术，分析能源调度运行机理与低碳运营障碍，构建风险可控的低碳运营管理与优化决策模型，研究低碳运营方案的保障政策组合，应用于多能互补协同控制、源网荷储协同调度、能量优化管理、混合储能利用、能效管控与智能运维等场景，以提升智慧能源系统的低碳运营管理水平。