能源管理如何助力汽车制造业实现“双碳”目标

来源：中国能源观察 时间：2026-10-12 09:27

“双碳”背景下汽车制造业能源管理问题与改进路径

上汽通用汽车有限公司武汉分公司 王石府

　　AI摘要

　　“双碳”背景下，汽车制造业约占全球碳排放20%，全生命周期减排压力突出，绿色制造正成为车企国际竞争“入场券”。

　　中国汽车制造企业能源管理正从粗放式、被动节能向精细化、主动降碳转型，但仍存在三方面问题：一是计量系统不完善，表具未定期检定/校验，中小企业多依赖人工抄表，数据滞后且准确性差；二是绿电占比低且分化明显，超三成工厂绿电占比不足20%；三是能源管理平台功能弱、分析能力差，难以实时监测和精准管理。文章据此探讨汽车制造业能源管理的改进路径。

　　（本摘要由AI辅助生成，仅供参考）

　　汽车制造业约占全球碳排放的20%，其全生命周期碳排放涵盖原材料获取、生产制造、物流运输、车辆使用到报废回收的全链条，减排压力尤为突出。与此同时，面对碳排放配额收紧以及欧盟碳边境调节机制等绿色贸易壁垒的形成，使得绿色制造能力正从“加分项”转变为车企参与国际竞争的“入场券”。当前，中国汽车制造企业的能源管理正处于从“粗放式”向“精细化”、从“被动节能”向“主动降碳”转型，但仍有许多技术及管理问题需要解决。

　　常见问题

　　计量系统不完善，表具未定期检定/校验

　　头部车企与中小企业之间差异显著，华晨宝马、吉利、上汽等领先企业已完成智慧能源管理系统深度应用，提升了数据获取及处理速度，实现了精细化管理。而大量中小整车厂及零部件企业仍以人工抄表为主要统计方式，数据存在盲区和滞后性，无法满足GB17167《用能单位能源计量器具配备和管理通则》对能源分类分项计量的要求，滞后的数据无法精准指导企业进行能源分析，挖掘改进机会，使得能源精细化管理成为空谈。除此之外，已配备的能源计量器具未按照《重点用能单位能源计量审查规范》的要求进行周期检定/校准，使得能够获取到的计量数据准确性差，难以用于分析改进。

　　能源结构中绿色电力占比低

　　根据中汽研调研报告，当前车企的能源结构呈现明显两极分化，少数头部企业已实现或接近100%绿电覆盖，但仍有超过三成工厂绿电占比不足20%，这种不均衡主要受限于区域绿电资源差异、电网调度机制以及企业自身投入意愿的影响，绿电占比低的企业尤其集中在中东部火电主导区域。

　　能源管理平台功能差，难以精准分析

　　大部分传统车企由于能源管理系统部署时间较早，目前系统运行较慢，能源数据分析功能很弱。无法实时监测各产线、设备的水、电、气消耗，也就无法评估现有设备效率、科学制定节能目标。难以实现用能精细化管理、提升能源使用效率的目的。

　　能源管理组织架构不完善

　　能源管理在机制上缺乏稳定、专业的人才支撑。目前仅约10%的汽车供应商建立了碳排放管理体系，超过75%缺乏必要的碳核算工具与专业人才。更深层的问题在于人员流动性大，很多企业没有专门负责人，导致培训和沟通效率持续低下，碳管理能力难以沉淀和提升。存在部分企业未设专职能源管理岗位，职责不清，导致谁都能管、谁都不负责的局面，缺乏持续改进的长效机制。

　　缺乏合理的能耗指标评价体系

　　部分企业能源管理“碎片化”，缺乏系统性顶层设计。例如当某一类能耗指标超标时，就单一分析该指标超标原因，制定措施，属于“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对模式，不仅导致节能减碳措施之间缺乏协同效应，更使得企业陷入“问题反复出现—临时补救—再次爆发”的恶性循环，难以形成基于数据驱动的、可持续的能源绩效改进闭环；其次，超标改进措施，也是针对单一问题进行整改，未体现全局性的思考。究其根源，症结在于将能源管理窄化为“达标工具”而非“战略能力”，缺乏对能源管理第一性原理的深刻认知，也缺少将能效提升贯穿于产品设计、工艺优化和设备选型等前置环节的系统性思维。

　　对策与实施路径

　　能源计量合规性

　　依据相关能源计量法律法规要求配备了相应的计量器具，并建立周期检定/校准计划定期检定/校准，符合法律法规要求。自来水、电力和天然气能源计量器具的检定分别按《JJG 162-2019饮用冷水水表检定规程》《JJG 1037-2008气体涡轮流量计检定规程》《JJG 633-2024气体容积式流量计检定规程》《JJG 596-2026安装式交流电能表检定规程》等规定进行检定。

　　根据GB17167《用能单位能源计量器具配备和管理通则》要求，非强制检定的计量器具（次级用能单位内部使用的、不涉及贸易结算的）可以采用自行比对或评估的方式进行校验，确保其计量准确、可靠。自行比对的条件如下：各部门应建立受控文件、量值溯源图、计量器具台账和档案，比对过程形成记录。

　　自行比对的方法主要有设备间横向比对法、标准表比对法等，其中标准表比对法准确度更高，该法步骤如下：①准备一台经法定机构检定合格的标准器：以便携式超声波流量计为例（作为参考标准），将便携式流量计与被检能量计串联安装在同一管段，在稳定工况下运行30分钟以上，同步记录两台仪表的读数（流量、热量、累积量）；②计算相对误差：相对误差=（被检表读数-标准表读数）/标准表读数*100%；③合格判定：如超声波流量计的允许误差为±2.5%，超出允许误差范围时，应停止使用，并粘贴“停用”标识。

　　能源结构调整

　　在国家“双碳”目标大背景下，企业必须从以下几个方面实现能源结构的调整。一是自建分布式光伏，这是目前最直接、回报周期最短的绿电获取方式。例如宝马沈阳基地建成发电面积约42.4万平方米的光伏电站；上汽通用武汉基地建成容量40兆瓦的光伏发电站，大幅提高了绿电占比。二是提升绿电直连等非化石能源电力消费。根据国家级零碳工厂建设指标，申报单位非化石能源消费占比基本要求不低于30%，目标要求不低于95%；电力消费物理认定量占比基本要求不低于10%，目标要求不低于35%（年用电量500万千瓦时以上适用）。

　　通过市场化交易与发电企业签订长期购电协议，是头部车企获取绿电的主渠道。2024年，华晨宝马通过购电协议获取的可再生能源电力占比达80%，厂区太阳能光伏发电占比14%，购买中国绿色电力证书（GEC）对应的电力占比6%，以清洁能源替代传统电力，有效降低生产环节碳排放，践行低碳生产理念。并拉动供应链共同绿电化，通过推进产品碳足迹管理，首先协同推进核心供应商绿电使用比例。此外，有能力的企业可进行CCER项目开发。例如广汽本田在广东、海南开展红树林保护与修复项目，将产生25366吨二氧化碳总减排量。

　　能源管理系统智能化

　　利用大数据、物联网和人工智能技术，构建企业级能源管理中心，实现从能源指标规划—用能预测—用能过程监控—能源使用分析—用能决策优化等闭环全过程的自动化、科学化管理。从而使能源管理、能源生产以及使用的全过程有机结合起来，使之能够运用数据处理与分析技术进行科学的分析与管理。通过算法模型对历史数据进行挖掘，自动识别能耗异常点，并给出最优的控制策略，实现从“人工经验驱动”向“算法模型驱动”的转变。

　　设定能源管理组织架构

　　组织架构优化方面，应确立“公司级—工厂级—车间级”的三级能源管理组织机构，设置专职管理者与兼职协调员，是体系有效运行的组织保障；通过内部培训等人才培养方式，组织员工参加ISO50001能源管理体系要求及使用指南、ISO14064组织碳盘查、ISO14067产品碳足迹等内审员认证，提升人员能力，并构建“准入—考核—赋能”的长效机制，将碳管理纳入供应商全生命周期管理。在供应商准入、定点、绩效评价三个阶段均设置碳管理门槛。例如在定点阶段明确绿电使用比例、再生成分等硬性约束；在绩效阶段考核碳足迹覆盖度、数据上报准确性，未达标者影响综合评级。

　　建立能耗指标分析模型和节能改进分析模型

　　应建立一套清晰透明的能源评价指标模型，尽可能精准地评价并不断迭代，避免粗放式的指标达标管理。第一，进行数据收集和清洗，利用现有的能源管理系统，收集不同工况下（排班模式、季节、产量等）单位用能数据，利用正态分布曲线，清洗除去每个时间点超出6西格玛范围之外的数据，将清洗之后的n个数据作为拟合用能曲线的数据；第二，拟合曲线算法，利用mintab软件中时间序列分析方法ARIMA模型，拟合出一天最精确的时间序列用能曲线；第三，预测报警，以拟合用能曲线各点位的斜率作为基准，判断实际表现各时间点位的斜率与基准的差异，并用各时段的实际用能和用能基准进行实时比对，判断用能差异。用历史数据计算的结果作为初始基准，并用当下实时发生的数据进行迭代训练（移动修正），如在预测范围内，则加入计算，同时平移替换历史基础数据；如不在预测范围内，则进入数据分析，排除干扰（节能改进机会），修正数据后再加入计算，同时平移替换历史基础数据，便可建立一套具有实际指导意义的能耗指标评价模型。

　　在上述能耗指标分析模型的基础上，首先利用能耗系统SIPOC和设备运行的第一性原理相结合，详尽识别系统各能耗过程的影响特征，并收集其历史数据；其次分析异常能耗关键特征，通过机器学习算法对影响特征重要性进行量化排序，筛选出重点影响特征，并利用数据可视化分析（例如散点图、分布图等），对比能耗异常数据和能耗正常数据两者重点影响特征的具体数据表现，结合实际业务，确定关键影响特征因素；最后，通过研究关键影响特征因素和实际工艺限制之间的关联与矛盾，制定相应的节能方案。

　　以某车企锅炉系统工作数据化管理为例，使用第一性原理和SIPOC等工具和方法，对锅炉系统的运行原理、参数和数据进行分析，实现锅炉系统的数据化。首先，建立锅炉系统的运行原理图。其次，运用第一性，进行数据化拆解，并使用SIPOC、基于设备机理，挖掘重点数据。最后进行数据分析：利用minitab对所分析的重点参数和数据进行相关性分析，找出相互影响关系，最终锁定可调整参数，运行时长、设定温度。并提出改进方案，综合考虑降低运行时长和天然气流量两个因素，依据燃烧器PID控制逻辑、Q热量=M水量*C水比热*ΔT温差、系统特性、工艺需求等因素制定改进方案。

　　结论

　　在“双碳”目标驱动与全球绿色贸易壁垒形成的双重背景下，汽车制造企业能源管理的本质已从单纯的成本控制转向核心竞争力的重塑。本文系统剖析了当前企业在能源计量、能源结构、管理平台及管理体系四大维度面临的转型瓶颈。研究表明，粗放式的传统管理模式已触及减排天花板，破局的关键在于企业需以夯实能源计量基础为起点，依托物联网与AI技术构建智能能源管理中枢，实现从经验决策向数据驱动的跃升；同时，通过自建绿电与市场化交易双轨并行，加速能源结构低碳化转型。根本在于，必须建立“组织—人才—制度”的长效保障机制，将碳管理嵌入全生命周期与供应链考核体系，从而摆脱人才流失与职责不清的困境。

　　综上，唯有通过技术赋能与管理变革的深度融合，构建起高效、智能、可持续的能源管理体系，汽车制造企业方能在满足合规要求的同时，切实提升绿色竞争力，为企业高质量实现“双碳”目标提供坚实支撑。

　　责任编辑：江蓬新