在重点用能单位的能效诊断工作中，除了传统的能源消耗数据外，诸多辅助信息起着至关重要的作用，它们与能源消耗数据相互印证、相互补充，能更全面且精准地反映用能单位的能效状况。
生产工艺参数是关键的辅助信息之一。不同的生产工艺在能源利用效率方面存在显著差异，比如在化工生产中，反应温度、压力、反应时间等参数的设定，直接影响着化学反应的进行以及能源的消耗情况。准确掌握这些参数，能够分析出工艺环节是否处于最优状态，是否存在因工艺不合理导致的能源浪费。例如，钢铁冶炼过程中，高炉的鼓风温度、风量等工艺参数若偏离最佳值，不仅会影响钢铁产品的质量，还会造成大量的热能损失，使得能源利用效率降低。
设备运行工况同样不容忽视。设备的新旧程度、运行速度、负载率、启停频率等都会对能源消耗产生影响。一台老化严重、零部件磨损的设备，往往能耗更高且运行不稳定。以电机设备为例，其实际运行时的负载率若长期低于最佳区间，电机就会处于低效运行状态，电能浪费明显。了解各设备的运行工况，有助于判断是设备本身性能问题还是操作使用不当等原因造成的能源利用不佳，进而为后续的节能改造或优化操作提供依据。
产品产量与质量数据也是重要的考量因素。从产量角度来看，单位产品能耗是衡量能效的重要指标，如果在产量波动的情况下能源消耗未呈现合理的变化趋势，那就意味着能效方面可能存在问题。而产品质量与能源消耗也存在关联，例如在塑料制品生产中，若产品质量不达标，出现次品率偏高的情况，可能意味着生产过程中的温度、压力等控制不佳，这不仅浪费了原材料，也伴随着能源的无效消耗，通过对产品质量数据的分析，可以追溯到能源利用不合理的环节。
要有效地整合这些多源数据进行综合分析，首先需要搭建统一的数据平台。将来自生产管理系统、设备监控系统、质量检测系统等不同渠道的数据进行汇集，统一数据格式与标准，打破数据孤岛，方便后续的整体分析。例如，采用标准化的数据接口，使各类设备运行数据能够实时传输到统一的数据仓库中。
运用数据分析技术进行深度挖掘。借助大数据分析、数据挖掘等手段，建立不同数据之间的关联模型，比如分析生产工艺参数变化与能源消耗波动之间的定量关系，设备运行工况指标和单位产品能耗之间的关联规则等，通过这些模型发现隐藏在数据背后的能效问题和潜在的节能优化点。
组织跨部门的专业团队进行协同分析。涉及生产、设备、质量、能源管理等多部门的人员，他们凭借各自的专业知识和实践经验，共同对整合后的数据进行解读，从不同角度提出对能效诊断有价值的见解和改进建议，确保综合分析的全面性与准确性，从而为重点用能单位制定出科学合理的能效提升方案奠定坚实基础。
来源：碳云管理中心
