随着“双碳”目标的深入推进，能源与碳管理体系（ISO 50001 / ISO 14064 / ISO 14068）已成为制造业、园区和集团企业的重点建设方向。

然而在实践中，很多企业的能耗与碳排放数据仍然分散、滞后、难以核算，体系运行难以做到“数据驱动”“动态管理”。

人工智能（AI）的加入，为能源与碳管理体系注入了新的生命力。

它让企业从“报表管理”迈向“智能管控”，从“静态记录”走向“实时决策”。

一、能碳体系运行的痛点：数据散、核算慢、预警弱

企业普遍面临三类问题：

1. 能耗数据来源多、格式杂

电、水、气、热等数据分布在不同系统和部门，缺乏统一接口与汇总口径。

2. 碳排放核算依赖人工计算

手工录入和计算误差大，周期长，难以支撑动态分析。

3. 能效改进缺乏智能判断

数据虽多，却难以识别节能潜力点和异常能耗。

结果是：体系虽建立，但运行成效不明显，能源与碳管理停留在“统计层面”。

二、AI赋能能碳管理：让体系“算得清、看得见、控得住”

AI通过自动化采集、机器学习分析和智能预测，为能源与碳管理体系提供了从数据采集到智能决策的完整闭环。

1. 自动数据采集与清洗

AI可接入能源计量设备、生产监控系统及物联网平台，自动采集实时能耗数据；

同时对数据进行去噪、补全、对齐，保证精度与可追溯性。

这让能耗统计从人工汇总变成自动归集。

2. AI驱动的碳排放核算

基于国家排放因子数据库和行业模型，AI能自动计算各能源介质的碳排放量，生成碳盘查报告。

系统可实现“企业级、车间级、设备级”多层次碳核算，并支持年度碳足迹追踪。

3. 能效异常识别与预警

AI可根据设备运行特征和能耗基线，自动识别异常能耗波动。

例如：同型号设备能耗突然上升10%，系统自动报警并提示可能原因（如维护周期延迟、参数漂移等）。

4. AI生成能碳绩效分析报告

系统可自动汇总能源利用率、碳排放趋势、节能项目成效等数据，生成可视化报告，

既满足ISO体系评审需要，又可直接支撑企业管理层的决策分析。

三、AI能碳管理的价值：让体系运行更科学

管理环节 传统方式 AI赋能方式

数据收集 手动抄录、人工核算 实时采集、自动计算

能效分析 事后统计 趋势预测与异常预警

报告生成 人工汇总 自动汇编与图表展示

改进决策 靠经验判断 数据驱动优化模型

AI让能源与碳管理体系从“合规管理”转变为“精益管理”，实现节能、降碳、提效的多重目标。

四、AI赋能下的能碳体系实践成效

经过AI工具的赋能，企业在能碳体系运行中的提升十分明显：

• 能源数据汇总效率提升 80%；

• 碳排放核算误差降低 50%；

• 异常能耗识别时间由“数周”缩短到“数小时”；

• 管理层节能决策周期缩短一半。

更重要的是，AI让企业实现了碳数据透明化管理，体系运行可视、可控、可查。

五、AI助力“双碳”战略：从体系到经营的延伸

AI不仅帮助企业做好能碳体系本身，更能延伸到经营管理领域：

• 将能耗与产值关联，识别能效边际；

• 建立产品碳足迹模型，支持绿色供应链；

• 通过AI预测能源预算，实现成本与排放“双控”；

• 为绿色工厂、零碳园区认定提供数据支撑。

这使得能源与碳管理体系不再是“合规项目”，而是企业绿色竞争力的组成部分。

六、AI+认证：让能碳管理更科学、更可信

AI让能碳管理体系的运行更加精准、透明和高效。

它不仅满足认证要求，更帮助企业实现真正的节能降碳目标。

未来，能碳体系的认证将不再只是合规证明，而是企业智能化、绿色化水平的体现。

当前，越来越多的企业正借助AI工具实现体系运行与认证准备的智能化。

其中，世通国际认证公司的“世通AI认证工作平台”实践，已在客户的体系运行与管理提升中展现出显著的效率与质量优势，为行业提供了值得借鉴的参考路径。