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书名：能源信息学与企业能源效率
定价：118.0
ISBN：9787030568533
作者：曾珍香等
版次：1
出版时间：2018-07
内容提要：
本书将信息和信息技术融入能源系统研究中，开拓了能源信息学这一新的研究领域。能源信息学的基本思想可概括为=能源+信息＜能源。本书首先通过严密的理论分析，揭示能源信息学的相关概念、理论框架和技术基础；其次结合多个案例验证信息对提升能效的作用机理；*后密切结合企业实际，构建装备制造企业能源效率提升的关键使能技术体系，并以建立装备制造企业能源效率提升智能化协同服务平台为载体，将能源信息学理论在装备制造业落地并提出具体解决方案，展示了能源信息学广泛的应用前景。
目录：
目录
前言
第*篇 能源信息学概念及模型
第1章 能源信息学的提出背景 2
1.1 全球性挑战 2
1.2 企业面临的挑战 5
1.3 从绿色信息技术到绿色信息系统 7
第2章 能源信息学理论 9
2.1 能源信息学框架 10
2.2 能源供需的集成整合方法 11
2.3 智能能源系统的组成 11
第3章 能源信息学的影响 15
3.1 生态目标 15
3.2 主要利益相关者 18
3.3 变革的力量 20
3.4 供应和需求的协同管理 21
第二篇 能源信息学的应用案例
第4章 UPS的能源信息学之路 26
4.1 化“棕色”为“绿色” 26
4.2 UPS 的发展简史 27
4.3 提高效率的技术 28
4.4 远程信息处理项目的开发与效益 31
4.5 UPS 案例与能源信息学 36
4.6 案例启示 38
4.7 本章小结 39
第5章 能源高效型农业 41
5.1 农业与能源 41
5.2 差异性问题 42
5.3 节约用水和能源效率 43
5.4 可变速率灌溉 43
5.5 农场的能源信息学 45
5.6 作为能源系统的农场 47
5.7 案例启示 47
5.8 本章小结：农业的未来 48
第6章 新加坡的电子道路收费系统 49
6.1 交通拥堵 49
6.2 增长之痛 49
6.3 智能方案 50
6.4 电子道路收费系统的新进展 53
6.5 电子道路收费系统的好处 54
6.6 道路收费系统与能源信息学 55
6.7 案例启示 57
6.8 发展趋势 58
6.9 本章小结 58
第7章 EnerNOC与需求响应管理 60
7.1 重塑伟大的发明 60
7.2 需求响应管理 60
7.3 EnerNOC能源网络运行中心 61
7.4 多边商业模式 64
7.5 案例启示及本章小结 65
第8章 自行车共享项目的能源节约 66
8.1 一个有吸引力的选择 66
8.2 Velib自行车共享项目 66
8.3 SoBi自行车共享项目 69
8.4 自行车共享项目中的能源信息学 71
8.5 案例启示 73
8.6 本章小结 74
第三篇 能源信息学的技术
第9章 能源信息学的技术基础 76
9.1 可扩展标记语言XML 77
9.2 Web服务 78
9.3 紫蜂技术ZigBee 80
9.4 优化技术 81
9.5 预测技术 82
9.6 模拟技术 84
9.7 能源信息技术未来展望 85
第10章 能源信息学的信息视角 86
10.1 变革的时代 86
10.2 多种社会力量 87
10.3 理性与社会力量的结合 89
10.4 明天的社会 98
第11章 能源信息学的设计原则和方法 99
11.1 设计的一般原则 99
11.2 基于设计原则的解决方案 104
11.3 一般模型 112
11.4 本章小结 116
第12章 创建智慧星球的技术 117
12.1 标准化的重要性 117
12.2 信息的标准化 119
12.3 耦合问题 121
12.4 能源管理标准化 122
12.5 能源流的标准化 123
12.6 光子社会 125
12.7 可持续的星球 126
第13章 智能优化技术在能源管理中的应用 127
13.1 能耗预测与能耗优化 127
13.2 物联网技术 132
13.3 大数据及相关技术 139
第四篇 装备制造企业能耗监测与控制
第14章 装备制造企业能耗监控指标体系 159
14.1 装备制造企业能源消耗状况与特点 159
14.2 企业节能策略及能源消耗影响因素 161
14.3 企业能源效率测度 166
14.4 基于DPSR 模型的能耗指标体系设计 178
第15章 装备制造企业能耗监控系统分析 183
15.1 能耗监控系统需求分析 183
15.2 能耗监控系统结构 186
15.3 能耗监控系统数据采集 191
第16章 装备制造企业能耗监控系统功能与实现 196
16.1 装备制造企业能耗监控系统总体功能设计 196
16.2 装备制造企业能耗监控系统主要功能 197
16.3 装备制造企业能耗监控系统实施方案 205
第五篇 装备制造企业能耗预测与优化
第17章 基于Hive的能耗数据仓库设计 212
17.1 能耗数据仓库体系结构 212
17.2 能耗数据仓库工作流程 213
17.3 数据模型设计 214
17.4 粒度选择 221
17.5 数据ETL过程 222
第18章 装备制造企业的能耗预测和预警 225
18.1 基于SVR方法的能耗预测算法设计 225
18.2 SVR模型的参数选择及算法改进 227
18.3 能耗预测算法及其应用 228
18.4 能耗预测模型效果评估 231
18.5 能耗预测模块 235
18.6 能耗预警标准 238
第19章 装备制造企业能耗管理优化 246
19.1 锻造车间能耗管理优化分析 246
19.2 柔性作业车间能耗优化调度模型 253
19.3 能耗优化调度的混合遗传算法设计 260
19.4 能耗优化系统实现 266
第六篇 能效提升的智能化协同服务平台
第20章 装备制造企业的大数据背景 270
20.1 生产过程的大数据环境 270
20.2 生产过程的大数据分析架构 273
20.3 生产过程的能源大数据流 278
第21章 能效提升的智能化协同服务平台需求分析 281
21.1 智能化协同服务平台要求 281
21.2 智能化协同服务平台特点 282
21.3 智能化协同服务平台框架 283
21.4 智能化协同服务平台系统架构分析 287
第22章 能效提升的智能化协同服务平台系统分析 290
22.1 数据流程图 290
22.2 概念模型 295
第23章 能效提升的智能化协同服务平台系统设计 297
23.1 智能化协同服务平台功能集成 297
23.2 智能化协同服务平台项目技术方案 297
23.3 智能化协同服务平台系统迁移及部署 299
参考文献 302
后记 313
在线试读：
第*篇 能源信息学概念及模型
本篇从全球性挑战和企业面临的挑战出发，阐述了能源信息学提出的背景，并对能源信息学的基本理论框架及其影响进行分析。
第1章 能源信息学的提出背景
1.1 全球性挑战
联合国开展的一项有关主导未来发展问题的全球性调查结果确定了环境可持续发展作为首要被关注的议题。调查报告显示，“全世界的观点从未如此统一，实现可持续发展成为*一的目标”（Glenn and Gordon，1997）。全球气候变化领域的绝大多数科学家一致认为，我们不能继续增加地球大气层中二氧化碳（CO2）的浓度。全球气候变暖失控的形势让研究气候变化问题的很多人都感到惊恐，一些人甚至认为大气层中CO2的浓度已经超出了临界点。碳排放只是问题的一部分，我们还面临资源枯竭、生物多样性丧失、空气污染、海洋酸化和水资源不断减少等问题。即使在保持人口稳定的情况下，我们目前这样使用地球有限的资源也是不可持续的方式，更不用说人口数量在不断增长，并且很多人希望享受发达经济下富裕的中产阶级生活方式。我们需要创建一个“既满足当代人的需要，又不损害子孙后代满足他们需要的能力”（World Commission on Environment and Development，1987）的可持续发展的社会。基于以下原因，这一目标并不容易实现。
首先，消耗了大量资源并造成环境污染的发达经济体是建立在开采利用地质时代形成和留下的遗产基础上的。石油是数百万年前的生物沉淀形成的；支撑着世界上许多地方的农业和人们日常生活的蓄水层也是由多年的降水积累而成，澳大利亚大自流盆地的有些水源甚至有近200万年之久。资源过度消耗的势头使之很难保持现有的水平，尤其是面对人口的增长和人们渴望过上更好生活的需求。而更为困难的是如何降低范围日益扩大的稀缺资源的消耗水平。*终，我们必须做到，因为所有的资源都是有限的。
其次，我们无法预知子孙后代对资源的需求。那么，我们如何确定哪些资源是我们的子孙后代所必需的呢？当然，他们将需要基本的必需品，如清洁的空气、饮用水和能源。然而，新的技术是可以改变对可持续性发展的预测的。例如，核聚变的突破性进展将很可能打破对煤、天然气、石油需求的预测。能源成本的降低还可能意味着我们将依靠对咸或苦咸水的蒸馏来满足生活和农业用水的需求。
我们面临的是一个资源日益减少、人口持续增长的未来，这表明我们目前的消费模式是不可持续的。同时，我们也不能确定我们的子孙后代对资源有什么样的需求，只有时间和技术能够告诉我们答案。尽管如此，政府和商界领袖们对那些需要急切关注的问题采取行动仍是一种明智之举。其中，*为迫切的问题是减少碳排放。CO2排放水平的持续增*使我们面临物种威胁的风险。
一些学者认为当务之急是，将大气CO2的浓度控制在百万分之五百左右，即500±50ppm（Pacala and Socolow，2004），另一些学者则认为安全的上限值是350ppm，而这个数字在1988年就已经被超过（Hansenetal.，2008）。当前的大气CO2浓度大约是390ppm，而在工业化前只有280ppm，如图1.1所示①。通过研究美国经济对化石燃料的依赖，我们可以了解到遏制CO2排放的难度，更不用说减少CO2排放了②。如图1.2所示，2009年生产的94库德③（quad）的能源总量中83%是化石燃料。图中右上角的太阳能几乎不能算作能量来源。
图1.1大气CO2浓度
资料来源：co2now.org
图1.2 2009年美国能源估计
资料来源：Lawrence Livermore国家实验室
现有技术的组合应用可以使碳排放量稳定在百万分之五百（Hansen et al.，2008）。这一目标的实现要求我们现在的碳排放量水平保持不变，即稳定在每年约70亿吨。换句话说，在未来50年内，我们必须用现有技术或开发新技术消除目前经济体系下产生的所有额外的CO2。目前的各种预测表明，在50年后我们将有能力做到每年消除大气中70亿吨的CO2。
按照楔形模型（wedges model），我们可以针对15项碳消除和减少技术中的7项进行投资。那么，50年后，每项技术每年可以消除大气中10亿吨的CO2。这15项技术可以分为表1.1中的六类。
表1.1减少CO2排放量的技术机会单位：个
资料来源：Pacala and Socolow，2004
能源效率和能源节约的技术包括4个潜在的楔子（表1.2）：高效的车辆、减少车辆使用、节能建筑，以及高效的煤电厂。其中，有2项可以被许多企业使用：减少车辆使用和节能建筑。然而被忽视的一点是，在过去的半个世纪里，在提高组织效率方面发挥了*强大作用的信息系统却没有被考虑在内。我们的观点，也是我们将在本书中反复论述的是，信息系统将通过提高能源效率对减少CO2排放量起到关键作用。此外，减少车辆使用和提高建筑节能效率也要求对信息的收集、分析以及相关技术进行大量投资。
表1.2能源效率和能源节约的选择
资料来源：Pacala and Socolow，2004
信息系统是一项成熟的技术。我们在建设信息系统方面有50多年的深入而广泛的经验。信息系统建设所需的硬件大部分可以以低成本大批量现货供应。在设计、建立和部署信息系统方面我们有成熟的方法论和工具。相比之下，楔形模型所涵盖的许多项目还需要大量研究和开发，大多数新技术需要经过数十年才能得到大规模发展。然而，我们现在就需要推出控制碳排放量增长的解决方案（Rau et al.，2010）。虽然开发和部署信息系统也需要花费时间，但其所需的时间明显比开发一项新技术要短得多，只需几年，而不是数十年。因此，如果不能从根本上缩短开发和部署新的清洁能源生产技术的时间，那么就需要找到运用现有技术提高能源效率的方法。为此，我们提倡利用现有先进技术建立信息系统以减少碳排放。同时，我们可以针对长远的工程解决方案进行投资，但请不要忽视信息系统的变革作用。因为信息系统的这种变革力量每天都在我们身边得到证实。
我们共同的挑战就是把讨论付诸行动。尽管现在的CO2排放水平已达历史高位，但我们已经明确了将CO2含量稳定在现有水平的可能途径。尽管技术上的可能性是存在的，但是由于该问题尚不足以形成明显的威胁，这使得认识到该问题的人们的政治领导力行为有些滞后和迟缓。所幸的是，先进经济体有多种行动来源，许多企业已经将减少碳排放量作为企业目标。
1.2 企业面临的挑战
从很多方面来讲，企业都是社会演变的引擎。它们创造新的产品和服务，改变人类行为和商业实践。尽管政府具有通过立法来对商业规则进行显著变革的权力，但是企业间日常竞争的力量却潜移默化地改变着我们的生活方式和行为。总之，企业的很多行动可能会产生显著的效果，因为通过激烈的竞争效率和有效性
定价：118.0
ISBN：9787030568533
作者：曾珍香等
版次：1
出版时间：2018-07
内容提要：
本书将信息和信息技术融入能源系统研究中，开拓了能源信息学这一新的研究领域。能源信息学的基本思想可概括为=能源+信息＜能源。本书首先通过严密的理论分析，揭示能源信息学的相关概念、理论框架和技术基础；其次结合多个案例验证信息对提升能效的作用机理；*后密切结合企业实际，构建装备制造企业能源效率提升的关键使能技术体系，并以建立装备制造企业能源效率提升智能化协同服务平台为载体，将能源信息学理论在装备制造业落地并提出具体解决方案，展示了能源信息学广泛的应用前景。
目录：
目录
前言
第*篇 能源信息学概念及模型
第1章 能源信息学的提出背景 2
1.1 全球性挑战 2
1.2 企业面临的挑战 5
1.3 从绿色信息技术到绿色信息系统 7
第2章 能源信息学理论 9
2.1 能源信息学框架 10
2.2 能源供需的集成整合方法 11
2.3 智能能源系统的组成 11
第3章 能源信息学的影响 15
3.1 生态目标 15
3.2 主要利益相关者 18
3.3 变革的力量 20
3.4 供应和需求的协同管理 21
第二篇 能源信息学的应用案例
第4章 UPS的能源信息学之路 26
4.1 化“棕色”为“绿色” 26
4.2 UPS 的发展简史 27
4.3 提高效率的技术 28
4.4 远程信息处理项目的开发与效益 31
4.5 UPS 案例与能源信息学 36
4.6 案例启示 38
4.7 本章小结 39
第5章 能源高效型农业 41
5.1 农业与能源 41
5.2 差异性问题 42
5.3 节约用水和能源效率 43
5.4 可变速率灌溉 43
5.5 农场的能源信息学 45
5.6 作为能源系统的农场 47
5.7 案例启示 47
5.8 本章小结：农业的未来 48
第6章 新加坡的电子道路收费系统 49
6.1 交通拥堵 49
6.2 增长之痛 49
6.3 智能方案 50
6.4 电子道路收费系统的新进展 53
6.5 电子道路收费系统的好处 54
6.6 道路收费系统与能源信息学 55
6.7 案例启示 57
6.8 发展趋势 58
6.9 本章小结 58
第7章 EnerNOC与需求响应管理 60
7.1 重塑伟大的发明 60
7.2 需求响应管理 60
7.3 EnerNOC能源网络运行中心 61
7.4 多边商业模式 64
7.5 案例启示及本章小结 65
第8章 自行车共享项目的能源节约 66
8.1 一个有吸引力的选择 66
8.2 Velib自行车共享项目 66
8.3 SoBi自行车共享项目 69
8.4 自行车共享项目中的能源信息学 71
8.5 案例启示 73
8.6 本章小结 74
第三篇 能源信息学的技术
第9章 能源信息学的技术基础 76
9.1 可扩展标记语言XML 77
9.2 Web服务 78
9.3 紫蜂技术ZigBee 80
9.4 优化技术 81
9.5 预测技术 82
9.6 模拟技术 84
9.7 能源信息技术未来展望 85
第10章 能源信息学的信息视角 86
10.1 变革的时代 86
10.2 多种社会力量 87
10.3 理性与社会力量的结合 89
10.4 明天的社会 98
第11章 能源信息学的设计原则和方法 99
11.1 设计的一般原则 99
11.2 基于设计原则的解决方案 104
11.3 一般模型 112
11.4 本章小结 116
第12章 创建智慧星球的技术 117
12.1 标准化的重要性 117
12.2 信息的标准化 119
12.3 耦合问题 121
12.4 能源管理标准化 122
12.5 能源流的标准化 123
12.6 光子社会 125
12.7 可持续的星球 126
第13章 智能优化技术在能源管理中的应用 127
13.1 能耗预测与能耗优化 127
13.2 物联网技术 132
13.3 大数据及相关技术 139
第四篇 装备制造企业能耗监测与控制
第14章 装备制造企业能耗监控指标体系 159
14.1 装备制造企业能源消耗状况与特点 159
14.2 企业节能策略及能源消耗影响因素 161
14.3 企业能源效率测度 166
14.4 基于DPSR 模型的能耗指标体系设计 178
第15章 装备制造企业能耗监控系统分析 183
15.1 能耗监控系统需求分析 183
15.2 能耗监控系统结构 186
15.3 能耗监控系统数据采集 191
第16章 装备制造企业能耗监控系统功能与实现 196
16.1 装备制造企业能耗监控系统总体功能设计 196
16.2 装备制造企业能耗监控系统主要功能 197
16.3 装备制造企业能耗监控系统实施方案 205
第五篇 装备制造企业能耗预测与优化
第17章 基于Hive的能耗数据仓库设计 212
17.1 能耗数据仓库体系结构 212
17.2 能耗数据仓库工作流程 213
17.3 数据模型设计 214
17.4 粒度选择 221
17.5 数据ETL过程 222
第18章 装备制造企业的能耗预测和预警 225
18.1 基于SVR方法的能耗预测算法设计 225
18.2 SVR模型的参数选择及算法改进 227
18.3 能耗预测算法及其应用 228
18.4 能耗预测模型效果评估 231
18.5 能耗预测模块 235
18.6 能耗预警标准 238
第19章 装备制造企业能耗管理优化 246
19.1 锻造车间能耗管理优化分析 246
19.2 柔性作业车间能耗优化调度模型 253
19.3 能耗优化调度的混合遗传算法设计 260
19.4 能耗优化系统实现 266
第六篇 能效提升的智能化协同服务平台
第20章 装备制造企业的大数据背景 270
20.1 生产过程的大数据环境 270
20.2 生产过程的大数据分析架构 273
20.3 生产过程的能源大数据流 278
第21章 能效提升的智能化协同服务平台需求分析 281
21.1 智能化协同服务平台要求 281
21.2 智能化协同服务平台特点 282
21.3 智能化协同服务平台框架 283
21.4 智能化协同服务平台系统架构分析 287
第22章 能效提升的智能化协同服务平台系统分析 290
22.1 数据流程图 290
22.2 概念模型 295
第23章 能效提升的智能化协同服务平台系统设计 297
23.1 智能化协同服务平台功能集成 297
23.2 智能化协同服务平台项目技术方案 297
23.3 智能化协同服务平台系统迁移及部署 299
参考文献 302
后记 313
在线试读：
第*篇 能源信息学概念及模型
本篇从全球性挑战和企业面临的挑战出发，阐述了能源信息学提出的背景，并对能源信息学的基本理论框架及其影响进行分析。
第1章 能源信息学的提出背景
1.1 全球性挑战
联合国开展的一项有关主导未来发展问题的全球性调查结果确定了环境可持续发展作为首要被关注的议题。调查报告显示，“全世界的观点从未如此统一，实现可持续发展成为*一的目标”（Glenn and Gordon，1997）。全球气候变化领域的绝大多数科学家一致认为，我们不能继续增加地球大气层中二氧化碳（CO2）的浓度。全球气候变暖失控的形势让研究气候变化问题的很多人都感到惊恐，一些人甚至认为大气层中CO2的浓度已经超出了临界点。碳排放只是问题的一部分，我们还面临资源枯竭、生物多样性丧失、空气污染、海洋酸化和水资源不断减少等问题。即使在保持人口稳定的情况下，我们目前这样使用地球有限的资源也是不可持续的方式，更不用说人口数量在不断增长，并且很多人希望享受发达经济下富裕的中产阶级生活方式。我们需要创建一个“既满足当代人的需要，又不损害子孙后代满足他们需要的能力”（World Commission on Environment and Development，1987）的可持续发展的社会。基于以下原因，这一目标并不容易实现。
首先，消耗了大量资源并造成环境污染的发达经济体是建立在开采利用地质时代形成和留下的遗产基础上的。石油是数百万年前的生物沉淀形成的；支撑着世界上许多地方的农业和人们日常生活的蓄水层也是由多年的降水积累而成，澳大利亚大自流盆地的有些水源甚至有近200万年之久。资源过度消耗的势头使之很难保持现有的水平，尤其是面对人口的增长和人们渴望过上更好生活的需求。而更为困难的是如何降低范围日益扩大的稀缺资源的消耗水平。*终，我们必须做到，因为所有的资源都是有限的。
其次，我们无法预知子孙后代对资源的需求。那么，我们如何确定哪些资源是我们的子孙后代所必需的呢？当然，他们将需要基本的必需品，如清洁的空气、饮用水和能源。然而，新的技术是可以改变对可持续性发展的预测的。例如，核聚变的突破性进展将很可能打破对煤、天然气、石油需求的预测。能源成本的降低还可能意味着我们将依靠对咸或苦咸水的蒸馏来满足生活和农业用水的需求。
我们面临的是一个资源日益减少、人口持续增长的未来，这表明我们目前的消费模式是不可持续的。同时，我们也不能确定我们的子孙后代对资源有什么样的需求，只有时间和技术能够告诉我们答案。尽管如此，政府和商界领袖们对那些需要急切关注的问题采取行动仍是一种明智之举。其中，*为迫切的问题是减少碳排放。CO2排放水平的持续增*使我们面临物种威胁的风险。
一些学者认为当务之急是，将大气CO2的浓度控制在百万分之五百左右，即500±50ppm（Pacala and Socolow，2004），另一些学者则认为安全的上限值是350ppm，而这个数字在1988年就已经被超过（Hansenetal.，2008）。当前的大气CO2浓度大约是390ppm，而在工业化前只有280ppm，如图1.1所示①。通过研究美国经济对化石燃料的依赖，我们可以了解到遏制CO2排放的难度，更不用说减少CO2排放了②。如图1.2所示，2009年生产的94库德③（quad）的能源总量中83%是化石燃料。图中右上角的太阳能几乎不能算作能量来源。
图1.1大气CO2浓度
资料来源：co2now.org
图1.2 2009年美国能源估计
资料来源：Lawrence Livermore国家实验室
现有技术的组合应用可以使碳排放量稳定在百万分之五百（Hansen et al.，2008）。这一目标的实现要求我们现在的碳排放量水平保持不变，即稳定在每年约70亿吨。换句话说，在未来50年内，我们必须用现有技术或开发新技术消除目前经济体系下产生的所有额外的CO2。目前的各种预测表明，在50年后我们将有能力做到每年消除大气中70亿吨的CO2。
按照楔形模型（wedges model），我们可以针对15项碳消除和减少技术中的7项进行投资。那么，50年后，每项技术每年可以消除大气中10亿吨的CO2。这15项技术可以分为表1.1中的六类。
表1.1减少CO2排放量的技术机会单位：个
资料来源：Pacala and Socolow，2004
能源效率和能源节约的技术包括4个潜在的楔子（表1.2）：高效的车辆、减少车辆使用、节能建筑，以及高效的煤电厂。其中，有2项可以被许多企业使用：减少车辆使用和节能建筑。然而被忽视的一点是，在过去的半个世纪里，在提高组织效率方面发挥了*强大作用的信息系统却没有被考虑在内。我们的观点，也是我们将在本书中反复论述的是，信息系统将通过提高能源效率对减少CO2排放量起到关键作用。此外，减少车辆使用和提高建筑节能效率也要求对信息的收集、分析以及相关技术进行大量投资。
表1.2能源效率和能源节约的选择
资料来源：Pacala and Socolow，2004
信息系统是一项成熟的技术。我们在建设信息系统方面有50多年的深入而广泛的经验。信息系统建设所需的硬件大部分可以以低成本大批量现货供应。在设计、建立和部署信息系统方面我们有成熟的方法论和工具。相比之下，楔形模型所涵盖的许多项目还需要大量研究和开发，大多数新技术需要经过数十年才能得到大规模发展。然而，我们现在就需要推出控制碳排放量增长的解决方案（Rau et al.，2010）。虽然开发和部署信息系统也需要花费时间，但其所需的时间明显比开发一项新技术要短得多，只需几年，而不是数十年。因此，如果不能从根本上缩短开发和部署新的清洁能源生产技术的时间，那么就需要找到运用现有技术提高能源效率的方法。为此，我们提倡利用现有先进技术建立信息系统以减少碳排放。同时，我们可以针对长远的工程解决方案进行投资，但请不要忽视信息系统的变革作用。因为信息系统的这种变革力量每天都在我们身边得到证实。
我们共同的挑战就是把讨论付诸行动。尽管现在的CO2排放水平已达历史高位，但我们已经明确了将CO2含量稳定在现有水平的可能途径。尽管技术上的可能性是存在的，但是由于该问题尚不足以形成明显的威胁，这使得认识到该问题的人们的政治领导力行为有些滞后和迟缓。所幸的是，先进经济体有多种行动来源，许多企业已经将减少碳排放量作为企业目标。
1.2 企业面临的挑战
从很多方面来讲，企业都是社会演变的引擎。它们创造新的产品和服务，改变人类行为和商业实践。尽管政府具有通过立法来对商业规则进行显著变革的权力，但是企业间日常竞争的力量却潜移默化地改变着我们的生活方式和行为。总之，企业的很多行动可能会产生显著的效果，因为通过激烈的竞争效率和有效性