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企业碳排放管理
此亚马逊云科技解决方案有何用途 ？
该解决方案借助亚马逊云科技物联网服务，收集企业的设备运行数据；基于国家发布的 24 个行业或国际的温室气体排放标准，计算温室气体排放量；借助亚马逊云科技人工智能与机器学习技术，预测企业未来的能耗情况；将数据以图表的形式展示，帮助企业制定详细的节能减排方案，实现“碳达峰碳中和”目标。
方案优势
便于收集设备运行数据
提供两种数据收集方式。使用亚马逊云科技物联网服务，实时收集设备运行数据。此外也可以使用手动填报或文件传输的形式，导入历史设备运行数据。
基于不同行业计算温室气体排放量
针对国家发布的 24 个行业或国际的温室气体排放标准，基于设备运行数据，根据实际情况自动选用不同的计算因子，计算企业的温室气体排放量
预测企业未来的能耗情况
基于企业的能源消耗数据，使用人工智能与机器学习技术，预测未来企业的能耗情况。
仪表板展示
将企业实时能耗数据以及预测的能耗数据以图表的形式展示给企业，帮助企业制定更加精准的节能减排方案。
解决方案架构及说明
以下架构图展示了整个方案的部署架构。
图为“碳数据湖”参考架构
图示说明：
- 企业能源消耗的原始数据，来自不同的业务部门和系统，或者第三方供应商，数据来源包括从数据库或数据湖导入的历史数据、通过 API 接口输入的内部或外部数据、通过物联网设备接入的智能仪表数据、以及 CRM、ERP、MES 等第三方系统导入的数据。
- 原始数据以网页数据填报、文件上传等形式，导入“碳数据湖”后，将企业能源消耗的原始数据保存在 Amazon S3 存储桶中。当有新数据上传到 Amazon S3 后，会自动触发 Amazon Step Functions，对数据进行分析。
- Amazon Step Functions 对企业能源消耗数据进行数据质量检查、数据压缩、转换、标准化和碳排放计算。
- Amazon Glue DataBrew 提供数据质量检测和异常数据警报，当数据存在异常时，将停止数据分析的后续操作，并把数据存储到异常数据的 Amazon S3 存储桶中，并触发数据异常通知。
- 数据沿袭是在整个生命周期中记录和跟踪数据流的过程，把数据沿袭情况写入 Amazon DynamoDB 数据库，使企业能够可视化和理解数据来自哪里，它如何随时间变化，以及它最终存储在哪里。
- Amazon Lambda 根据存储在 Amazon DynamoDB 中的碳排放因子，计算企业的碳排放情况。
- 将能源消耗原始数据、对应的碳排放因子、计算后的碳排放数据，根据实际情况，保存在 Amazon S3 存储桶、Amazon DynamoDB 和 Amazon Aurora 数据库中。
- 企业可以使用 Amazon SageMaker 训练和部署机器学习模型，用于预测未来的碳排放情况，并使用 BI 工具，进行历史数据和预测数据的展示。使用 Amazon Athena 进行数据查询存储在 Amazon S3 存储桶中的数据。
- 企业使用 Amazon AppSync 部署API，并通过 Amazon ECS 部署 Web 应用程序，进行应用程序配置、基本数据浏览、数据上传和数据可视化。
