節能評估服務具備挖掘企業節能潛力、開拓新經濟增長點的能力。專業評估團隊通過診斷企業能源系統，不僅發現顯性節能空間，還挖掘潛在節能點。如余熱余壓回收、生產能源循環利用等，開辟全新節能路徑。并將節能技術與企業經營相結合，提供產業化應用建議，推動企業將節能潛力轉化為經濟效益，拓展業務領域，實現多元化發展，提升企業綜合競爭力 。

在能源管理體系建設中，節能評估服務是重要基石。通過評估企業能源管理現狀，找出組織架構、制度建設、人員配備、計量管理等方面問題，提出改進方向。協助企業建立健全能源管理制度，明確管理職責，規范管理流程，完善計量體系。同時提供能源管理體系認證咨詢，助力企業通過認證，提升能源管理水平與市場競爭力，推動企業能源管理向規范化、標準化邁進 。 以節能評估為抓手，推動企業綠色轉型行穩致遠。內蒙古節能評估認證機構

2025年政策對用能結構提出的新要求

1、?非化石能源占比?：目標提升至20%，分布式光伏從"積極發展"升級為"保持良好態勢"，并強調氫能、生物質能等多元替代。

2、?行業差異化管理?：

（1）工業：要求重點領域能效對標國際先進水平

（2）建筑：城鎮新建建筑100%達到綠色標準

（3）交通：推進氫能重卡標準制定及多式聯運優化

3、?動態監測機制?：國家發改委要求建立重點用能單位檔案，覆蓋能源消費量、結構、設備能效等數據，實現分級（國家-省級-企業）在線監測。 山東節能評估報告編制重視節能評估，提升企業能源管理水平，增強核心競爭力。

節能評估服務聚焦能源結構優化，助力企業提高能源利用效率。運用評估方法與工具，深入分析企業現有能源結構，結合生產經營特點與發展需求，提出合理調整建議。無論是傳統能源向清潔能源轉型，還是推動能源梯級、循環利用，都提供科學方案與技術支撐。幫助企業降低對傳統能源依賴，增強能源供應穩定性，減少環境污染，為可持續發展注入新動能，實現能源利用的綠色升級 。

在建筑行業，節能評估服務是打造綠色建筑、降低能耗的要素。針對建筑項目，從設計規劃到設備選型，對圍護結構、采暖通風、照明等系統進行評估。借助建筑能耗模擬軟件，預測不同工況下的能耗情況，定位節能潛力點。為建筑設計師和開發商提供節能設計優化建議，推廣高效節能材料與設備，應用施工工藝，在保障建筑使用功能的同時，降低能耗，打造舒適節能的綠色建筑標準 。

節能評估工業領域預測

工業能耗系統復雜度高，需監測電力、燃氣、蒸汽等多種能源。預測模型需結合生產工藝參數，如：

1、?離散制造業?：LSTM模型可通過設備級用電序列預測總耗能。

2、?流程工業?：需整合物料平衡與能量平衡數據，如石化行業需計算單位產品綜合能耗。

3、?高耗能行業?：如某燃煤電廠通過能效對標分析，識別鍋爐效率、真空度等關鍵指標對煤耗的影響。

節能評估建筑領域預測

建筑能耗預測需考慮圍護結構、空調系統等因素：

1、?評估內容?：包括耗電量、耗水量、燃氣量等六類能源計算。

2、?數據特征?：受天氣參數（溫度、濕度）影響明顯，需建立氣象關聯模型。

3、?特殊建筑?：超、低能耗建筑需采用動態模擬軟件（如EnergyPlus）進行負荷預測。

節能評估交通鄰域創新實踐

新興交通節能評估采用LEAP（低排放分析平臺）等工具，通過"活動水平-能源強度-碳排放"邏輯測算：

1、城市客運：預測不同交通方式的周轉量和能源結構變化。

2、高速公路：交能融合項目通過邊坡光伏等實現能源自給，需預測交通量與發電量匹配關系。

3、智慧交通：流量預測結合信號優化可降低15-20%能源浪費。 節能評估深入剖析，為企業定制專屬節能方案。

浙江君億環保有限公司，深耕行業十余年，以精細檢測、科學分析和定制化解決方案為核心競爭力，總部位于杭州，可全國范圍提供服務。該公司擁有專業的檢測團隊和先進的檢測設備，能夠提供科學、準確、可靠的檢測報告。該公司秉承“以人為本，竭心服務”的經營理念，與浙江大學、浙江工業大學等學府聯合，專注人才培養。憑借專業的人才隊伍，已為浙江省內近兩千家企事業單位的節能減排、電能質量、環境治理提供行之有效的技術咨詢和改造方案，逐步發展成為集企業管理咨詢、節能環保技術研發、節能環保技術咨詢、節能改造、環保工程設計與施工、環保設施運營維護于一體的專業節能環保公司。重視節能評估，構建綠色發展模式，提升企業軟實力。山東節能評估報告編制

節能評估筑牢節能防線，為企業發展增添綠色動力。內蒙古節能評估認證機構

節能評估用能預測技術方法

用能量預測方法主要分為傳統統計分析、機器學習模型和混合方法三大類，各具特點和適用場景。

1、?時間序列分析方法?作為傳統預測手段，包括ARMA、GARCH等模型，適用于具有明顯周期性和趨勢性的能源消耗數據。這類方法通過歷史數據的趨勢外推進行預測，計算量相對較小，但對非線性關系的捕捉能力有限。

2、?機器學習方法?近年來成為預測主流，其中LSTM（長短期記憶網絡）因其對時序數據的優異處理能力被廣泛應用。具體案例顯示，基于PyTorch實現的LSTM模型可用于工業用電量預測，通過數據加載、預處理（如歸一化）、劃分訓練/測試集等步驟構建預測系統。其他機器學習方法如梯度提升樹（如XGBoost）也常用于特征工程后的預測任務。

3、?混合方法?結合兩者優勢，如先用時間序列分解提取趨勢/季節項，再用機器學習建模殘差部分。顯示，有系統通過機器學習預測用電負荷和發電量，動態調節綠色能源消納，實現能效優化。 內蒙古節能評估認證機構