我国碳排放权交易市场将于年内启动，初步确定了电力、电解铝、水泥三个行业的配额计算方案并在某些省份展开了试算工作。总体要遵循一下方针：&二氧化碳排放配额分配原则奖励先进、惩戒落后；循序渐进、先宽后严；目标导向、综合平衡&全国配额碳市场初期拟纳入行业电力、电解铝、水泥。&电力企业二氧化碳控制排放的内容：以电力生产（含热电联产）为主营业务的企业法人（或视同法人的独立核算单位）。机组产生的CO2排放仅包括化石燃料燃烧产生的CO2直接排放和净购入电力产生的CO2间接排放两部分。电力企业配额计算方法：预分配配额比例70%（以2015年的生产为基准）配额分配总量=供电配额总量+供热配额总量实际排放（依据2017年核查后的补充数据表数据为准）实际配额（核查出2017年实际生产后多退少补）配额盈缺=实际配额-实际排放电力企业配额分配方法：（1）11种发电机组类型确认：超超临界1000MW机组类型 & & & & 0.8066超 ...
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一、有利因素 (一)政策利好 2016年1月，发改委发布《关于切
碳市场行情
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国家工信部备案/许可证编号京ICP备号-1&&中国碳交易QQ群：&6群&&5群数据中心的发展可以粗略的划分为三个阶段。每一个阶段的服务形态都有所不同，但都体现基础设置的特性。第一阶段主要是场地、电源、网络线路、通信设备基础电信资源和设施的托管和线路维护服务，多由电信企业提供，客户包括行业、大型企业等。
数据中心具有显著的基础设施特性
数据中心的发展可以粗略的划分为三个阶段。每一个阶段的服务形态都有所不同，但都体现基础设置的特性。
第一阶段主要是场地、电源、网络线路、通信设备基础电信资源和设施的托管和线路维护服务，多由电信企业提供，客户包括行业、大型企业等。这个阶段被广泛成为外包业务。
第二阶段是90年代中互联网的告诉发展带动了网站数量 激增之后，各种互联网设备如服务器、主机、出口带宽等设备和资源的集中放置和维护需求提高，主机托管、网站托管是主要业务类型，这个阶段互联网数据中心被广泛认可，IDC企业围绕主机托管服务也提供包括数据存储管理、安全管理、网络互联、出口带宽的网络选择等服务，IDC成为企业IT基础设置的核心。
数据中心基础设施&
第三阶段的数据中心概念被扩展，大型化、虚拟化、综合化数据中心服务是主要特征，尤其是云计算技术引入后，数据中心突破了原有的场地出租、线路带宽共享、主机托管维护、应用托管等服务，更注重数据的存储和计算能力的虚拟化、设备维护管理的综合化。新型数据中心采用高性能基础架构,实现资源按需提供服务，并通过规模运营降低能耗。云计算数据中心概念被提出，由此我们认为，云计算数据中心本质上还是在数据中心的物理基础设施上，采用虚拟化等云计算技术，提供传统的数据中心业务和各种新型网络应用服务。
当前数据中心处于从第二阶段向第三阶段的转型期，传统电信企业和IDC企业基于数据中心进行升级，如AT&T、NTT等。多家领先互联网企业则采用新技术建设大规模的新型数据中心，一方面满足自身业务发展需要，同时也为第三方提供Iaas、Paas等新型网络服务。目前多国政府已经将网络数据与信息资源看成影响国家科技创新和产业发展的战略性资源和核心竞争力，支持海量数据存储和处理的数据中心以及相关技术被提高到国家战略层面进行部署。
数据中心的模块化发展趋势
模块化数据中心就是将成百上千台服务器和存储系统从结构上进行整合，装入到一个拥有智能系统的大型集装箱中，可以称之为集装箱式数据中心。这种类型的系统比传统的数据中心在安装和管理方面更加容易，同时保证效率和节能。
模块化的数据中心能够支持即插即用，从设计到正式部署应用只需要十多周的时间即可完成。模块化数据中心包括以下重要组成部分，包括机架、冷却系统、电源管理系统、灭火系统、远程监测系统等。与传统数据中心相比，模块化数据中心能够节省多达30%的成本，空间占地面积也能够节省高达50%。
数据中心模块化机房
另外，即插即用这一优点还可体现在数据中心的灵活部署上，在全球任何地点，统一的设计方式使得计算设备在多个地点均已运营的一致性和简便性进行部署。模块化的设计还可以增加额外的计算能力，能否对当前数据中心进行快速扩展，并允许在远程办公地点、临时工作地点进行安装部署。在安装部署时，只需要提供电力保障、供水以及网络连接，就完全可以建立一个功能完整的数据中心。
在模块化数据中心的应用方面，IBM、微软、谷歌等互联网巨头已经率先采用了模块化数据中心。微软公司采用Rackable公司提供的集装箱在美国芝加哥城外建造了一座拥有150个集装箱式数据中心的大型数据中心，每个数据中心都配置了台服务器。谷歌公司也不甘落后，他们的模块化数据中心包括一个联合运输的集装箱和集装箱内的计算系统。
数据中心的&云计算+虚拟化&趋势
传统的数据中心在IT供应链上面临着成本、质量和速度三大问题。云计算在极大的降低IT部署成本、提升用户体验的同事，正在悄然改变着IT产业的商业模式，首当其冲的便是传统的IDC数据中心。传统的数据中心已越来越难以满足云计算和虚拟化技术带来的、对机房基础设置的动态响应及按需分配的需求，无法缓解因业务的快速发展而给企业、政府带来的巨大能耗与成本压力，构建云计算数据中心已成为一种未来的趋势。
云计算是目前的一个趋势，在未来的整个数据中心建设当中会呈现四个很重要的特点，四个很重要的发展趋势。首先就是建设韵味模式向一体化方式转变。传统的数据中心建设需要评估、建设、土建、系统搭建等。从2009年开始越来越多的厂商提出了一个新的概念&集装箱数据中心&一体化解决方案。对于用户来说，不输越方便管理起来就越简单的数据更加有利于集中的共享。
数据中心云计算与虚拟化&
其次，数据中心IT基础设施资源加速&云化&。利用虚拟化、智能管理等促进数据中心从鼓励的设备向共享设备转变，实现资源&池化&管理，降低运行维护复杂度和成本，提供运行效率，满足云计算引用模式的需求。
第三，数据中心韵味管理向自动化转型。传统的认为对数据中心的管理，反应速度很难满足业务创新的需求。再加上IT复杂度的提升，需要借助管理手段和方法，越来越多的数据中心的第三方服务商诞生，会越来越多的基于数据中心管理的软件诞生，越来越多的数据中心呈现无人值守或者远程管理的模式。
最后，数据中心对绿色节能技术的应用逐渐推广。&传统的数据中心无论是计算设备、存储设备、网络设备，都是一些高耗能的。服务器虚拟化、存储自动化并引入SSD、网络设备智能化都可以实现局部节能，但以数据中心为整体目标来实现节能降耗正在成为重要的发展方向。
数据中心的节能发展趋势
在调查当中显示，19%的被访企业认为，其数据中心的耗电量太大，费用超高，无法负担；还有17%的企业认为，机房温度过高，影响了计算设备的稳定运行，从而导致一系列问题的出现。
面对能源紧张、节能减排等问题，数据中心这一被称为&电老虎&的能耗大户面临着减低能耗、节约成本的严峻挑战。如何是数据中心变得更加绿色和环保，成为企业一直在寻求的解决之道。然而云计算技术的出现，如同一道曙光照亮了数据中心前行的道路。弹性的资源配置、超高的计算能力、按需使用等特性将成为改变企业内部消耗IT的关键性因素，包括成本、灵活性、敏捷性。
数据中心机房&节能减排&
如何让数据中心变得更加灵活，同时降低能耗与运营成本，已经变成了发展过程中面临的重大难题。云数据中心的出现无疑是一新的进展，虽然云数据中心在部署过程中存在的难点还有待解决，相信未来这些难题都将得到解决。
数据中心是实现各种高端信息技术成功应用的基础平台，在传统的数据中心建设模式下，数据中心往往要经历复杂的集成、整合，面临软硬件资源共享难、海量异构数据并发处理难、能耗增长成本高及管理日益复杂的挑战。因此，在建设新一代IDC的过程中，需要打破传统数据中心呆板、孤立的技术模式，代之以绿色节能、高效运营、动态响应的全新运行状态，满足客户不断变化的IT需求，为各行业的信息应用提供高品质的服务。由此也对IDC机房基础设施平台建设带来了更为特殊的应用需求。
供电系统和制冷系统作为数据中心的重要支撑，不仅在保障数据中心安全高效运行方面具有关键作用，并且基于系统自身的原因，对于数据中心节能降耗、低成本运维也具有深刻影响。首先，为了支撑IDC的不间断运行，保证业务的连续性，可靠供电是最基本的前提。其次，新一代IDC复杂度的提升、虚拟化应用的普及，导致了数据中心单个机架或机架局部单位面积发热量的急剧上升，有效解决高热密度问题是制冷系统面临的重要问题。与此同时，供电设备和制冷设备的大量应用又是导致IDC能耗过高的主要因素。因此，在充分保障IDC可靠运行的基础上提升供电系统和制冷系统的运行效率，降低系统运行的能源消耗，是新一代IDC运行实现安全高效与绿色节能协调统一的可靠途径。
采用燃料电池供电
为了实现100%采用可再生能源供电，除了燃料电池发电外，数据中心还需要配备另外一路供电系统，例如太阳能发现场等。
燃料电池技术是一种正在持续升温的替代能源，通过转换化学能源提供电能，它使用一种氧化剂，把燃料转化为电力。燃料电池用以废热发电，提供初级或后备电源，无论在商业、工业还是在住宅等方面都可以使用。但是他们很少被服务于数据中心，因为数据中心以前都依靠电网和UPS还有发电机。
在此前，微软公开了一个微型数据中心的实验细节，该小型的数据中心将建造在Wyoming州Cheyenne污水处理厂边上的。这个微型数据中心会使用一种将甲烷作为能源的燃料电池，而微软也将通过这个实验项目探索在大型数据中心中使用清洁能源;同时还能解决减少数据中心对电网依赖的这一问题。
微软为Data Plant装备了来自FuelCell Energy的300千瓦燃料电池。而燃料电池使用的燃料一般都是天然气或者沼气，使用化学方法产生电能。燃料电池一直处于发展中，也是在最近几年才被数据中心使用。eBay和Apple正在使用Bloom Enegy生产的燃料电池为它们的数据中心构造大型的燃料电池平台。
微软的实验将给该公司余下的数据中心在能源上提供一个额外选择，并减少了网间体系结构对电网的依赖。微软将利用从第一个Data Plant中得到的经验，去尝试在其它大型站点中使用燃料电池和清洁能源。
微软宣布将很快的投入Data Plant的构建，大约在2013年春季投入运行。经过19个月的运行和测试，微软表明将会把它交给当地的大学和城市。这样他们就在继续测试的同时还可以探索如何在大规模的数据中心使用。
刀片服务器的应用
在通常情况下刀片服务器会将接口等更加紧密的安排在一起，而且可以根据你的使用需求逐步增加模块设备，按照需要提高效率。减少不必要的硬件使用，同时为虚拟化等方面提供了硬件前提。
刀片服务器是模块化的，这种模块化的设计能够更加有效的节约数据中心的能源效率和空间效率。在同等的能耗情况下，刀片服务器能够提供的工作效率会比传统服务器高很多，并且在空间方面刀片服务器能够很大的节省空间，同时便于集中管理，易于扩展和提供不间断的服务，也是因此受到了企业的广泛欢迎。
刀片服务器机柜
刀片服务器的可扩展性非常强，也许我们目前只需要几篇刀片服务器，但是随着业务的提升，单位内部信息化需求的发展，我们可以继续采购刀片服务器，当一个刀片服务器的机柜被刀片装满的时候，刀片服务器的优越性便会完全体现出来。目前，IBM，HP等服务器大厂商都推出了类似刀片服务器的成长型解决方案。服务器的采购和引用并不是看单位网络规模的大小，而是看服务器的具体应用，看企业长远的发展趋势。刀片服务器在中小企业中还是有很大的一部分市场，关键是看中小企业如何认识刀片服务器这个相对而言比较新鲜的事物了。
企业的IT部门目标是降低企业的运营成本，具有环保意识的IT经理也会明白使用刀片服务器的优势所在，保证能源效率的同事节省了空间，许多公司在服务器虚拟化中采用了控制，利用云计算降低运营成本，通过友好的界面化工作站，搞笑的完成工作。从某一个角度上来说这也是节省了资金成本，节省了企业的开支。
对于大型企业来说，刀片服务器的节能，节约空间，简易不输，简易管理的特点绝对是有用武之地的，因为他们的计算需求量大，网络结构也比较复杂，这样情况下使用刀片服务器绝对是&快刀斩乱麻&，现在的刀片服务器其实是过去的服务器集群的升级，如果说某个领域有集群的需求，那么它也应该有刀片服务器的需求。如果一个中小型企业的业绩提升的很快，如果一个中小型企业能够预计未来几年内的发展势头非常迅猛，那么，从长远的角度来看，刀片服务器还是一个很好的选择。
数据中心机房
通过目前的大环境来看，未来数据中心肯定是会有一个新的发展趋势，首先要做到节能减排这个目标。因此，可能再生能源就会是重要性的，使用再生能源，数据中心利用的能源取自天然资源，如太阳能、风能、雨水、潮汐能、地热能。一些大型单一承租人缔约方已经参与开发自己的电源供应或发电厂，尤其在美国。这应该是我们的最终目的：不仅仅只是遏制目前的能源使用量，同时还必须降低现有消费及其对环境带来的不利影响。
随着云计算和虚拟化的日益普及，每台机架的电力需求都正在发生改变。因此，人们可以看到高密度机架的日益增长的需求。云计算和虚拟化解决方案的日益增长的需求，使较重的存储和网络解决方案找到数据中心，这意味着这些机架的不断变化的电力需求(高密度和低密度机架)。硬件制造商正在越来越多地提供设备，可以嫁接到最环保和节能高效的流程和数据中心。
云市场发展的主要挑战是涉及到政府规定的有关数据传输和碳排放的法律和法规。目前，许多国家有太多的不同的规定，其中遏制贸易数字服务。只有获得数字传输的自由，才可能达到云技术的最大潜力。
热门文章排行中国火电行业发展现状及未来发展趋势分析
1、装机过剩导致利用小时承压，但是将在2017年逐步企稳
在电力装机过剩的大背景下，预计火电装机的利用小时将在年间维持在较低水平(4,200小时)，较2015年“十二五”期间平均分布下滑4%/14%。尽管发改委和能源局已于2016年下发各项文件严控煤电装机，但是据了解这些政策主要针对已核准项目，而在建项目所受影响较小。因而基于15年底仍有约150GW在建，并有200GW已核准，预计未来装机仍将维持在较高水平(30GW每年vs.“十二五”期间为53GW)。根据敏感性分析，火电利用率每下降1%，相关火电公司盈利将下滑2~3%。
控制火电装机规模政策
数据来源：公开资料整理
火电利用小时预测
数据来源：公开资料整理
但是短期来看，电力需求经过2015年的低谷期(同比仅增长0.5%)，在2016年开始逐步回升(2016年前11月用电量同比增长5%)。此外，2016年上半年由于来水量丰富水电发电量大增(同比增长10%至1,658小时)，火电利用小时数因此受到挤压触底(同比下降9%至1,964小时)。2016年3季度开始出现变化，由于电力需求强劲以及水电量疲弱，从9月起火电利用小时数强力反弹(9月、10、11月同比变化分别为7%、6%、-1%)。
由于低基数和厄尔尼诺现象的结束，预计未来火电利用小时数将企稳，甚至在2017年上半年出现反弹。假设2017年上半年水电利用小时数正常化，恢复到历史均值(1,500小时，或较2016年上半年低10%)且电力需求同比维持在5%，预计火电利用小时数或将达到1,968小时(同比持平)。计算火电发电量同比每增加1个百分点，火电利用小时数同比将改善1.3个百分点。
火电利用小时数
数据来源：公开资料整理
水电利用小时数
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二、煤价飙升影响短期业绩，但是最差时期已经过去
受供给侧改革影响，动力煤价格年初至今飙升了80%，因而带动电厂用煤成本大幅上升。测算煤价每增加1%，将减少2~3%的相关火电公司盈利。在当前煤价下，预计大部分电厂都将处于亏损阶段。
但是煤价在11月触顶后快速回调，至今已累计回调10%，主要因为：1)五大发电集团与大型煤炭企业新签中长期煤炭购销合同，基准价为535元/吨(较当前价格低19%左右);2)煤炭库存天数达到合理水平，约20天左右(接近历史均值);以及3)部分先进产能释放，产量增加。因此，中金煤炭组认为冬季煤价或出现小幅下降，预计2017年煤价或将达到500元/吨(秦皇岛动力煤5,500大卡)的正常水平，分别较2015年和2016年的平均值高27%和7%。
煤价于11月份开始回落(秦皇岛动力煤5,500大卡)
数据来源：公开资料整理
预计2017年的煤电标杆电价上行幅度有限。假设2016年12月的电煤价格指数维持在11月份的水平(522元/吨)，2016年全年的电煤价格水平为380元/吨，仅比2015年平均水平高出17元/吨，因而根据煤电联动机制，测算标杆电价将基本持平。
煤电联动机制
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三、市场交易电价折扣或将收窄
尽管市场电量的占比不断增加(从2015年平均10%增长至2016年前9个月的20%左右)，市场交易电价折扣在2016年2季度触顶后在3季度开始回落，主要原因可能在于煤价大幅上涨以及来自水电的竞争减少。看到华能和大唐的电价折扣分别从2016上半年的23%和23%，下降至2016年前9个月的18%和15%。此外，部分火电企业表示2016年3季度新签电力交易合同的电价折扣基本接近于零。
各上市公司直供电份额
数据来源：公开资料整理
各上市公司直供电折让幅度
数据来源：公开资料整理
由于2017年上半年的电力交易合同大部分将在2016年底到2017年初左右签订，预计在高煤价的情况下，这批合同的电价折扣将会下降，或者基本不会增加。因此，考虑潜在的煤价大幅回调，2017年上半年火电企业的利润水平可能超市场预期。
同时，随着市场电价占比逐步提高，电价折扣可能不会像市场预期的那样低，并且根据地方电力情况可能会有所不同。在电力供需平衡的地区(如江西、海南和安徽)，电价折扣可能低于电力供过于求的地区(如新疆和甘肃)。
如果市场电量占比达到一定水平，竞价会更加合理，尤其是在煤价极其不确定的情况下。从广东的情况看(从2016年3月开始推行直接电力交易)，即使在煤价保持在合理水平时，随着市场电量的增加，电价折扣依然快速下落。
火电电价每增长1%，火电企业的净利润将增长4~6%。
广东月度竞价结算价
数据来源：公开资料整理
四、碳交易市场兴起，绿色证书或将成为威胁，但影响有限
除了因为可再生能源快速增长所造成的利用小时挤压外，认为新兴的碳排放交易市场和绿色证书交易制度将会压制未来火电的盈利。
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深圳火电行业碳排放现状、减排成本与配额分配
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3秒自动关闭窗口TNdata中国首家基于碳市场大数据的分析研究平台上线啦
文章来源:中国碳排放交易网 19:22
根据世界银行数据统计，到2020年，全球总额有望达到3.5万亿美元，并将超过石油市场，成为世界第一大交易市场，其中中国排放量高达97.6亿吨，位居世界第一。待2017年我国统一全面启动，中国将成为全球最重要的市场。 本文@内/容/来/自:中-国-碳^排-放-交易&*网-tan pai fang . com
中国碳交易全面展开 本+文`内/容/来/自:中-国-碳-排-放-网-tan pai fang . com
根据国家发改委气候司测算，未来碳市场排放量会涉及到30-40亿吨，如果仅仅考虑现货，估计交易额会在12-80亿元，如果进一步考虑期货，交易金额会大幅增加，活跃性也将大幅提升，交易金额可能达到600亿到4000亿元。 本`文@内/容/来/自:中-国^碳-排-放^*交*易^网-tan pai fang. com
作为碳市场的参与者，控排企业、业主、节能技术服务商、金融机构等都将受益于全国碳市场。一方面通过权的交易盘活碳资产，另一方面通过产品开展多元交易。TNdata作为中国首家基于碳市场大数据的分析研究上线了！ 本%文$内-容-来-自；中_国_碳|排 放_交-易^网^t an pa i fang . c om
TNdata碳能数据研究中心介绍 夲呅內傛莱源亍：ф啯碳*排*放^鲛*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
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