节能评估服务具备挖掘企业节能潜力、开拓新经济增长点的能力。专业评估团队通过诊断企业能源系统，不仅发现显性节能空间，还挖掘潜在节能点。如余热余压回收、生产能源循环利用等，开辟全新节能路径。并将节能技术与企业经营相结合，提供产业化应用建议，推动企业将节能潜力转化为经济效益，拓展业务领域，实现多元化发展，提升企业综合竞争力 。

在能源管理体系建设中，节能评估服务是重要基石。通过评估企业能源管理现状，找出组织架构、制度建设、人员配备、计量管理等方面问题，提出改进方向。协助企业建立健全能源管理制度，明确管理职责，规范管理流程，完善计量体系。同时提供能源管理体系认证咨询，助力企业通过认证，提升能源管理水平与市场竞争力，推动企业能源管理向规范化、标准化迈进 。 以节能评估为抓手，推动企业绿色转型行稳致远。内蒙古节能评估认证机构

2025年政策对用能结构提出的新要求

1、?非化石能源占比?：目标提升至20%，分布式光伏从"积极发展"升级为"保持良好态势"，并强调氢能、生物质能等多元替代。

2、?行业差异化管理?：

（1）工业：要求重点领域能效对标国际先进水平

（2）建筑：城镇新建建筑100%达到绿色标准

（3）交通：推进氢能重卡标准制定及多式联运优化

3、?动态监测机制?：国家发改委要求建立重点用能单位档案，覆盖能源消费量、结构、设备能效等数据，实现分级（国家-省级-企业）在线监测。 山东节能评估报告编制重视节能评估，提升企业能源管理水平，增强核心竞争力。

节能评估服务聚焦能源结构优化，助力企业提高能源利用效率。运用评估方法与工具，深入分析企业现有能源结构，结合生产经营特点与发展需求，提出合理调整建议。无论是传统能源向清洁能源转型，还是推动能源梯级、循环利用，都提供科学方案与技术支撑。帮助企业降低对传统能源依赖，增强能源供应稳定性，减少环境污染，为可持续发展注入新动能，实现能源利用的绿色升级 。

在建筑行业，节能评估服务是打造绿色建筑、降低能耗的要素。针对建筑项目，从设计规划到设备选型，对围护结构、采暖通风、照明等系统进行评估。借助建筑能耗模拟软件，预测不同工况下的能耗情况，定位节能潜力点。为建筑设计师和开发商提供节能设计优化建议，推广高效节能材料与设备，应用施工工艺，在保障建筑使用功能的同时，降低能耗，打造舒适节能的绿色建筑标准 。

节能评估工业领域预测

工业能耗系统复杂度高，需监测电力、燃气、蒸汽等多种能源。预测模型需结合生产工艺参数，如：

1、?离散制造业?：LSTM模型可通过设备级用电序列预测总耗能。

2、?流程工业?：需整合物料平衡与能量平衡数据，如石化行业需计算单位产品综合能耗。

3、?高耗能行业?：如某燃煤电厂通过能效对标分析，识别锅炉效率、真空度等关键指标对煤耗的影响。

节能评估建筑领域预测

建筑能耗预测需考虑围护结构、空调系统等因素：

1、?评估内容?：包括耗电量、耗水量、燃气量等六类能源计算。

2、?数据特征?：受天气参数（温度、湿度）影响明显，需建立气象关联模型。

3、?特殊建筑?：超、低能耗建筑需采用动态模拟软件（如EnergyPlus）进行负荷预测。

节能评估交通邻域创新实践

新兴交通节能评估采用LEAP（低排放分析平台）等工具，通过"活动水平-能源强度-碳排放"逻辑测算：

1、城市客运：预测不同交通方式的周转量和能源结构变化。

2、高速公路：交能融合项目通过边坡光伏等实现能源自给，需预测交通量与发电量匹配关系。

3、智慧交通：流量预测结合信号优化可降低15-20%能源浪费。 节能评估深入剖析，为企业定制专属节能方案。

浙江君亿环保有限公司，深耕行业十余年，以精细检测、科学分析和定制化解决方案为核心竞争力，总部位于杭州，可全国范围提供服务。该公司拥有专业的检测团队和先进的检测设备，能够提供科学、准确、可靠的检测报告。该公司秉承“以人为本，竭心服务”的经营理念，与浙江大学、浙江工业大学等学府联合，专注人才培养。凭借专业的人才队伍，已为浙江省内近两千家企事业单位的节能减排、电能质量、环境治理提供行之有效的技术咨询和改造方案，逐步发展成为集企业管理咨询、节能环保技术研发、节能环保技术咨询、节能改造、环保工程设计与施工、环保设施运营维护于一体的专业节能环保公司。重视节能评估，构建绿色发展模式，提升企业软实力。山东节能评估报告编制

节能评估筑牢节能防线，为企业发展增添绿色动力。内蒙古节能评估认证机构

节能评估用能预测技术方法

用能量预测方法主要分为传统统计分析、机器学习模型和混合方法三大类，各具特点和适用场景。

1、?时间序列分析方法?作为传统预测手段，包括ARMA、GARCH等模型，适用于具有明显周期性和趋势性的能源消耗数据。这类方法通过历史数据的趋势外推进行预测，计算量相对较小，但对非线性关系的捕捉能力有限。

2、?机器学习方法?近年来成为预测主流，其中LSTM（长短期记忆网络）因其对时序数据的优异处理能力被广泛应用。具体案例显示，基于PyTorch实现的LSTM模型可用于工业用电量预测，通过数据加载、预处理（如归一化）、划分训练/测试集等步骤构建预测系统。其他机器学习方法如梯度提升树（如XGBoost）也常用于特征工程后的预测任务。

3、?混合方法?结合两者优势，如先用时间序列分解提取趋势/季节项，再用机器学习建模残差部分。显示，有系统通过机器学习预测用电负荷和发电量，动态调节绿色能源消纳，实现能效优化。 内蒙古节能评估认证机构