比如，电力行业、交通运输业选择以“减少碳排放”为主，而制造业的水泥、化工却以“增加碳吸收”为主。电力行业[4]应大力发展光伏、风能等新能源，不断提高新能源装机容量，构建新型电网来解决新能源发电不稳定的缺陷；交通运输行业，应大力发展电动汽车等电动交通工具或其他氢能交通工具；制造业的水泥、化工等高排放行业可采用碳捕捉技术实现零排放······

由于各行业的碳中和成本不一样，让企业充分参与全国碳交易市场和八大地方碳交易市场，发挥市场的作用，能帮助企业以更低的成本实现碳中和。

构建企业碳排放监测应用

（一）汇聚数据及治理

各级电网公司都在全国积极推动能源大数据中心的建设，虽然各地建设进展不一，比如有些已和政府共同组建省能源大数据中心的实体组织，有些仅和政府签订战略合作协议。但基于能源大数据中心建设碳排放监测应用至少有两点优势，一是企业电力的相关数据已顺利接入能源大数据中心，可直接使用；二是电力在能源领域拥有领先的大数据技术以及数据分析能力，可为碳排放监测提供技术支撑。

数据汇集及治理工作离不开组织的保障。政府可与电网公司等供能企业共同组建能源大数据中心，制定能源大数据发展战略和规划，建设能源大数据共享交换平台，完成采集、汇聚、加工、应用全品种、全过程的能源数据汇聚，开展数据治理工作，不断提升能源大数据中心的数据质量水平，更好地服务政府企业，发挥数据应有的价值。

不同能源各有特性，所以能源数据接入的方式也有所不同，如下图3示意。电力、天然气、热力相关数据由政府主管部门协调城市燃气公司、电力公司、热电厂等供能企业，实现电、气、热三种用能数据的实时接入。由于石油、煤等相关数据不具备自动实时采集的条件，通过政府要求，企业按月上报，完成石油、煤的数据汇聚。另外，由于数据接入的工作量大，可对企业进行分级分类，分批完成企业数据的接入工作，不断完善数据接入方式，支撑碳排放监测应用的建设。

图3 数据汇聚

（二）某纺织企业的碳排放监测应用案例

1、设定目标

依据企业四象限分类，某纺织企业归属于高碳排低影响力类别，重点关注如何实现企业内部减碳。结合纺织行业特性和企业经营现状开展分析后，可从提升可再生能源用电比例、提升生产工艺、管理减排、碳吸收等方面开展减碳工作，并辅助企业制定碳中和目标。

2、监测评价

首先依据指标监测体系，结合企业实际情况，选择适合本企业的监测指标，该纺织企业最终指标监测体系如图4，实现T-1日碳排放量、碳排强度、绿电量、碳减排量、无纺布、棉纱产品碳足迹等指标的监测。